FloatTensor转HalfTensor / 张生荣

pytorch--之halfTensor的使用详解

证明出错在dataloader里面在pytorch当中,float16和half是一样的数据结构,都是属于half操作, 然后dataloader不能返回half值,所以在dataloader里面, ...

pytorch中基本的变量类型当属FloatTensor(以下都用floattensor),而Variable(以下都用variable)是floattensor的封装,除了包含floattensor ...

Summary 主要包括以下三种途径: 使用独立的函数: 使用torch.type()函数: 使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量. 使用独立函数 import torch t ...

Tensor有不同的数据类型,每种类型分别有对应CPU和GPU版本(HalfTensor除外).默认的Tensor是FloatTensor,可通过torch.set_default_tensor_ty ...

PyTorch上的常用数据类型如下 Data type dtype CPU tensor GPU tensor Size/bytes 32-bit floating torch.float32 or ...

背景 pytorch作为深度学习的计算框架正得到越来越多的应用. 我们除了在模型训练阶段应用外,最近也把pytorch应用在了部署上. 在部署时,为了减少计算量,可以考虑使用16位浮点模型,而训练时涉 ...

[源码GitHub地址]:点击进入 1. 问题描述之前写了一篇关于<pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据>的博客,但存在一个问题,我们不能在Data ...

本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

一.卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

首先了解一下需要的几个类所在的package from torchvision import transforms, datasets as ds from torch.utils.data impo ...

如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : ...

PyTorch基础入门一:PyTorch基本数据类型 1)Tensor(张量) Pytorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor(张量),它表示的其实就是一个多维矩阵,并有矩阵相关的运算操作. ...

前言本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch.为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍. Part3:使用PyTorch构建一个神经网络神经网络可以使用tou ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...

pytorch 输出中间层特征: tensorflow输出中间特征,2种方式: 1. 保存全部模型(包括结构)时,需要之前先add_to_collection 或者用slim模块下的end_poin ...

实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torc ...

在很多神经网络中,往往会出现多个层共享一个权重的情况,pytorch可以快速地处理权重共享问题. 例子1: class ConvNet(nn.Module): def __init__(self): ...

pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. requires_grad 如果有一个单一的 ...

如下所示: import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np ''' pytorch中Variable与torch ...