随笔分类 - pytorch
摘要：原文链接：https://oldpan.me/archives/how to calculate gpu memory 前言 亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！ torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda
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摘要：原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31494491 上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别。这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里，以防自己在使用PyTorch做实验时，忘记这些方法应该传什么参数。总结的方法包括：Tensor求
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摘要：原文： http://www.voidcn.com/article/p rtzqgqkz bpg.html <! 正文顶部广告 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 最近看了下 PyTorch 的损失函数文档，整理了下自己的理解，重新格
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摘要：原文：https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/79154139 Pytorch的数据类型为各式各样的Tensor,Tensor可以理解为高维矩阵。与Numpy中的Array类似。Pytorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上
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摘要：转自：https://www.jianshu.com/p/73686691cf13 下面是几种常写的方式 第一种方式 normalize = transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) transformLis
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方1. 直接加载预训练模型在训练的时候可能需要中断一下，然后继续训练，也就是简单的从保存的模型中加载参数权重：net = SNet()net.load_state_dict
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摘要：文章来源 https://www.cnblogs.com/king lps/p/8570021.html 1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为：train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): su
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摘要：[TOC] 1. zip argument 1 must support iteration 在多gpu训练的时候，自动把你的batch_size分成n_gpu份，每个gpu跑一些数据， 最后再合起来。我之所以出现这个bug是因为返回的时候 返回了一个常量。。 2. torch.nn.DataPar
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摘要：文章来源：https://www.jianshu.com/p/01577e86e506 pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下： 我不禁有疑问： 问题1： 两个函数的参数为什么几乎一致呢？ 问题2： 反卷积层中的 output_padding是什么意思呢？ 问题3： 反卷
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摘要：整理一下看到的自定义数据读取的方法，较好的有一下三篇文章， 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了，所以需要根据数据集随机应变。 "所有图片都在一个文件夹1" 之前刚开始用的时候，写Dataloader遇到不少坑。网上有一些教程 分
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摘要：~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~本文目录1. xavier初始化2. kaiming初始化3. 实际使用中看到的初始化3.1 ResNeXt，densenet中初始化3.2 wide residual networks中初始化（MSRinit）~~~~~~
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摘要：[TOC] 1. make_grid() 2. join与os.path.join() 1.join（）函数 语法：‘sep’.join（seq） 参数说明： sep：分隔符。可以为空 seq：要连接的元素序列、字符串、元组、字典等 上面的语法即：以sep作为分隔符，将seq所有的元素合并成一个新的
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摘要：文章来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109 https://www.aiuai.cn/aifarm646.html 之前用pytorch是手动记录数据做图，总是觉得有点麻烦。学习了一下tensorboardX，感觉网上资料有点杂，记录一下重点。由于大多数情
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摘要：转自： "知乎" 目录：保存模型与加载模型冻结一部分参数，训练另一部分参数采用不同的学习率进行训练1.保存模型与加载简单的保存与加载方法： 保存整个网络 torch.save(net, PATH) 保存网络中的参数, 速度快，占空间少 torch.save(net.state_dict(),PATH
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摘要：转自：https://www.cnblogs.com/cenyu/p/5713686.html hasattr(object, name)判断一个对象里面是否有name属性或者name方法，返回BOOL值，有name特性返回True， 否则返回False。需要注意的是name要用括号括起来 1 &g
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摘要：[TOC] 1. 前言 最近在学习pytorch，先照着官方的“60分钟教程”学习了一下，然后再github上找了两个star比较多的项目，自己写了一下，学习一下别人的写法。 2. Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 2
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摘要：自己看读完pytorch封装的源码后，自己又重新写了一边（模仿其书写格式）， 一些问题在代码中说明。
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摘要：<! 欢迎成为极客学院WIKI作者 点击这里成为作者 · 更新于 2018 11 14 21:00:36 <! 内容 argparse argparse 是 Python 内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argparse 将会从 sys.argv 中解析出
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摘要：原文地址：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79167753 <!
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摘要：原文地址：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79119664 <! flowchart 箭头图标 勿删 PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.dat
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