optim放到GPU / 张生荣

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

torch.optim的灵活使用详解 1. 基本用法: 要构建一个优化器Optimizer,必须给它一个包含参数的迭代器来优化,然后,我们可以指定特定的优化选项, 例如学习速率,重量衰减值等. 注:如 ...

前言深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CP ...

目录 pytorch读取数据集第一种第二种第三种 pytorch学习记录注意事项 pytorch读取数据集使用pytorch读取数据集一般有三种情况第一种读取官方给的数据集,例如Imag ...

如下所示: #coding=gbk ''' GPU上面的环境变化太复杂,这里我直接给出在笔记本CPU上面的运行时间结果由于方式3需要将tensor转换到GPU上面,这一过程很消耗时间,大概需要十秒, ...

如下所示: device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") mo ...

目录 Pytorch-Lightning 1.DataLoaders 2.DataLoaders中的workers的数量 3.Batchsize 4.梯度累加 5.保留的计算图 6.单个GPU训练 7 ...

目录关于Tensor的数据类型说明 pytorch Tensor变形函数 Tensor的排序与取极值 Tensor与NumPy转换关于Tensor的数据类型说明 1. 32位浮点型:torch.F ...

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言大家知道,在深度学习中使用GPU ...

听说pytorch使用比TensorFlow简单,加之pytorch现已支持windows,所以今天装了pytorch玩玩,第一件事还是写了个简单的CNN在MNIST上实验,初步体验的确比Tensor ...

光线投射法使用three.js自带的光线投射器(Raycaster)选取物体非常简单,代码如下所示: var raycaster = new THREE.Raycaster(); var mouse ...

分类网络 import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplot ...

Tebsorflow开源实现多GPU训练cifar10数据集:cifar10_multi_gpu_train.py Tensorflow开源实现cifar10神经网络:cifar10.py Tenso ...

pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod ...

之前摸索tensorflow的时候安装踩坑的时间非常久,主要是没搞懂几个东西的关系,就在瞎调试,以及当时很多东西不懂,很多报错也一知半解的.这次重装系统后正好需要再配置一次,把再一次的经历记录一下.我 ...

目录技术背景打格点算法实现打格点算法加速总结概要技术背景在数学和物理学领域,总是充满了各种连续的函数模型.而当我们用现代计算机的技术去处理这些问题的时候,事实上是无法直接处理连续模型的,绝 ...

目录方法一:torch.nn.DataParallel 1. 原理 2. 常用的配套代码如下 3. 优缺点方法二:torch.distributed 1. 代码说明方法一:torch.nn.Da ...

目录 Pytorch 使用GPU训练方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总总结 Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的 ...

目录正文加速原理环境配置跑一个MNIST 跑一下VAE模型一个愿景正文 Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测 ...

CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤,供大家参考,具体内容如下 1. CUDA Toolkit的安装到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询G ...