随笔分类 - 3-pytorch
摘要:1,pytorch和pytorch lightning的区别 https://pytorch-lightning.readthedocs.io/en/latest/starter/new-project.html PyTorch Lightning 为您提供构建模型、数据集等所需的 API。 PyT
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摘要:V1,可训练参数与模型一体,结果证明写在模型中的param是可以更新的 import torch import torch.nn as nn from tqdm import tqdm from matplotlib import pyplot as plt class Net(nn.Module)
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摘要:0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型、改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征、哪些区域对于识别真正起作用、也不知道网络是根据什么得出了分类结果。为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务
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摘要:1,官网 https://gym.openai.com/docs/ 2,gym简介 Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,是测试问题——环境(environment)的集合。这些环境具有共享接口,允许编写通用算法。 3,gym安装 pip安装 pip install gym 从源码构建(直
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摘要:1,dataloader中的各个参数的含义。 torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, \ batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn
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摘要:BROADCASTING SEMANTICS 1,两个张量“可广播”应满足的条件 每个张量至少有一个维度。 当比较维度大小时,从尾维度开始向首迭代,对应的维度大小必须相等、或者其中之一为1、或者其中之一不存在。 >>> x=torch.empty(5,7,3) >>> y=torch.empty(5
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摘要:0,有时间看源码还是看看源码吧,不然永远是个菜鸡。。。虽然看了也还是菜鸡。。。 https://github.com/pytorch 0,常用方法总结 ''' 1,资源配置 ''' torch.cuda.is_available() .to(torch.device('cuda:0')) .cuda
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