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any 任何一个不为空字符 all 所有都是空字符 >>> any('123')True>>> any([0,1])True>>> any([0,'0',''])True>>> any([0,''])False>>> any([0,'','false'])True>>> any([0,'',bool 阅读全文
posted @ 2019-07-16 22:46
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Pytorch 的多 GPU 处理接口是 torch.nn.DataParallel(module, device_ids)，其中 module 参数是所要执行的模型，而 device_ids 则是指定并行的 GPU id 列表。 而其并行处理机制是，首先将模型加载到主 GPU 上，然后再将模型复制 阅读全文
posted @ 2019-07-16 22:16
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参考：1. pytorch学习笔记（九）：PyTorch结构介绍 2.pytorch学习笔记（七）：pytorch hook 和 关于pytorch backward过程的理解 3.Pytorch入门学习（三）：Neural Networks 4.forward 神经网络的典型处理如下所示： 1. 阅读全文
posted @ 2019-07-16 18:31
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forward方法的具体流程： 以一个Module为例：1. 调用module的call方法2. module的call里面调用module的forward方法3. forward里面如果碰到Module的子类，回到第1步，如果碰到的是Function的子类，继续往下4. 调用Function的ca 阅读全文
posted @ 2019-07-16 18:30
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前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训 阅读全文
posted @ 2019-07-16 17:44
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第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行 阅读全文
posted @ 2019-07-16 16:55
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pytorch如何使用GPU在本文中，我将介绍简单如何使用GPU pytorch是一个非常优秀的深度学习的框架，具有速度快，代码简洁，可读性强的优点。 我们使用pytorch做一个简单的回归。 首先准备数据 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as 阅读全文
posted @ 2019-07-16 16:37
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描述 Python ljust() 方法返回一个原字符串左对齐,并使用空格填充至指定长度的新字符串。如果指定的长度小于原字符串的长度则返回原字符串。 语法 ljust()方法语法： str.ljust(width[, fillchar]) 参数 width -- 指定字符串长度。 fillchar 阅读全文
posted @ 2019-07-16 15:48
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pytorch 中的 state_dict 是一个简单的python的字典对象,将每一层与它的对应参数建立映射关系.(如model的每一层的weights及偏置等等) (注意,只有那些参数可以训练的layer才会被保存到模型的state_dict中,如卷积层,线性层等等) 优化器对象Optimize 阅读全文
posted @ 2019-07-16 13:44
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