Angry Panda（T-800）

摘要： 魔法常数magic constant、黄金数值的来历及讨论： mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225] 在前文已经讨论： 在深度学习的视觉VISION领域数据预处理的魔法常数magic constant、黄金数值： mean=[0.48 阅读全文

摘要： ImageNet数据集是Vision领域最重要的数据集之一，十分经典也十分常用，但是该数据集体量较大，而且由于在外网下载速度较慢，其中最为重要的一点是该数据集只提供给高校科研工作者，这也就意味着你必须有一个edu的邮箱才可以下载该数据集。 需要注意的是该数据不可用于商用。 数据集的官网地址： htt 阅读全文

摘要： 在深度学习的视觉领域中魔法常数一直都存在，而且一直在广泛应用，但是一直也都找不到它的出处，不经意间找到了它的出处。 相关地址： https://pytorch.org/vision/stable/models.html 本文主要介绍一下这个黄金魔法常数的应用之广。 mean=[0.485, 0.45 阅读全文

摘要： 安装pytorch时我们一般都是会一并选择安装自带的视觉模型库 torchvision , 该库不仅有经典的视觉模型结构同时还提供了对应参数的下载功能，可以说torchvision库是十分方便于研究视觉的pytorch使用者来使用的。 给出pytorch的视觉库torchvision的GitHub地 阅读全文

摘要： 参考前文： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/15578068.html 从前文我们知道pytorch中是分层进行管理显存的，最小的管理单位是512B，然后上一层是2MB，那么如果我们按照这个原理写一个碎片化的显存分配，就可以实现2GB数据 阅读全文

摘要： 原文地址： http://www.shijinglei.com/2020/04/20/pytorch%E9%87%8A%E6%94%BE%E6%98%BE%E5%AD%98/ 最近遇到一个问题，用pytorch跑一个 不固定输入的模型inference，一张图片一张图片的测试。有两张图片分辨率相同， 阅读全文

摘要： 参考： 在pytorch中有几个关于显存的关键词： 在pytorch中显存为缓存和变量分配的空间之和叫做reserved_memory，为变量分配的显存叫做memory_allocated，由此可知reserved_memory一定大于等于memory_allocated，但是pytorch获得总显 阅读全文

摘要： 参考： https://blog.csdn.net/qq_37189298/article/details/110945128 代码： import torch from torch import cuda import time x = torch.zeros([1,1024,1024,128*2 阅读全文

摘要： 参考 : https://blog.csdn.net/weixin_45292794/article/details/108227437 https://blog.csdn.net/jzwong/article/details/110954725 两个pytorch的网络参数统计工具： 1. tor 阅读全文

摘要： 参考： https://cloud.tencent.com/developer/article/1626387 据说在pytorch中使用torch.cuda.empty_cache()可以释放缓存空间，于是做了些尝试： 上代码： import torch import time import os 阅读全文