pytorch 查看cuda 版本方式

前言 深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别.分类,物体检测,机器翻译等等.深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法.因此,我们将要介绍的深度学习,指的是构建神经网络结构,并且运用各种深度学习算法训练网络参数,进而解决各种任务.本文从PyTorch环境配置开始.PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便.还有其他主流的深度学习框架,例如Caffe,TensorFlow,CNTK等等,各有千秋.笔者认为,初期学习还是选择一种

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得

在使用深度学习模型训练的过程中,工具的准备也算是一个良好的开端吧.熟话说完事开头难,磨刀不误砍柴工,先把前期的问题搞通了,能为后期节省不少精力. 以pytorch工具为例: pytorch版本为1.0.1,自带python版本为3.6.2 服务器上GPU的CUDA_VERSION=9000 注意:由于GPU上的CUDA_VERSION为9000,所以至少要安装cuda版本>=9.0,虽然cuda=7.0~8.0也能跑,但是一开始可能会遇到各种各样的问题,本人cuda版本为10.0,安装cuda的

由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本. 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知识:pytorch:网络定义参数的时候后面不能加".cuda()" pytorch定义网络__init__()的时候,参数不能加"cuda()", 不然参数不包含在state_dict()中,比如下面这种写法是错误的 self.W1 = nn.Parameter(tor

今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor或者模型model没有加载到GPU上训练,于是查找如何查看tensor和model所在设备的命令. import torch import torchvision.models as models model=models.vgg11(pretrained=False) print(next(mod

查看tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数 例如 import torch parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch') parser.add_argument('--img_w', default=144, type=int, metavar='imgw', help='img width') parser.add_argument('--img_h', default=288

在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,module下面有features的key, features下面有(0)的key,这样就可以直接打印出weight了,在pdb debug界面输入p model.module.features[0].weight,就可以看到weight,输入 p model.module.features[0].weig

查看cli版本,执行如下: vue -V 查看vue版本 npm list vue 补充知识:vue老项目升级vue-cli3.0问题总结 升级步骤 1. 删除原vue-cli并安装vue-cli3.0 2.删除新项目中src下的内容,把原项目中src目录覆盖到新项目中 3.把router从目录文件夹改为文件,src/router/index.js提高一层变成src/router.js 4. 我的项目中src已经分为了views和components所以无需修改,如果不是这个结构需要自己区分下