pytorch定义device / 张生荣

pytorch中.to(device) 和.cuda()的区别说明

原理 .to(device) 可以指定CPU 或者GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() e ...

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

最近在做一个项目,用双通道神经网络,每个通道输入不同数据训练,具有相同label.开始没想到如何实现,网上很多例子都是单通道,即便找到双通道的例子,两个通道的输入也相同. 最后,终于想到了一个办法.多 ...

前言:最近在构建网络的时候,有一些层参数一样,于是就没有定义新的层,直接重复使用了原来已经有的层,发现效果和模型大小都没有什么变化,心中产生了疑问:定义的网络结构层能否重复使用?因此接下来利用了一个小 ...

目录 Tensor.to(device)和model.to(device)的区别区别所在举例 pytorch学习笔记--to(device)用法这段代码到底有什么用呢? 为什么要在GPU上做运算 ...

目录 pytorch定义新的自动求导函数 pytorch自动求导与逻辑回归自动求导逻辑回归总结 pytorch定义新的自动求导函数在pytorch中想自定义求导函数,通过实现torch.aut ...

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

神经网络一般用GPU来跑,我们的神经网络框架一般也都安装的GPU版本,本文就简单记录一下GPU使用的编写. GPU的设置不在model,而是在Train的初始化上. 第一步是查看是否可以使用GPU s ...

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步: 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward).反向传播(back ...

简介我们知道,在对图像执行卷积操作时,如果不对图像边缘进行填充,卷积核将无法到达图像边缘的像素,而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化,这会造成许多麻烦. 因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配 ...

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 ...

多分类一种比较常用的做法是在最后一层加softmax归一化,值最大的维度所对应的位置则作为该样本对应的类.本文采用PyTorch框架,选用经典图像数据集mnist学习一波多分类. MNIST数据集 M ...

直接使用 model2=model1 会出现当更新model2时,model1的权重也会更新,这和自己的初始目的不同. 经评论指出可以使用: model2=copy.deepcopy(model1) ...

整理了一套模板,全注释了,这个难点终于克服了 from PIL import Image import pandas as pd import numpy as np import torchvisi ...

目录调用pytorch内置的模型的方法解读模型源码Resnet.py 包含的库文件该库定义了6种Resnet的网络结构每种网络都有训练好的可以直接用的.pth参数文件 Resnet中大多使用3 ...

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 ...

目录前言一. 数据预处理二. 定义网络三. 训练模型前言数据集下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/17aglKyKFvMvcug0xrOqJdQ?pwd=6 ...

cuda上tensor的定义 a = torch.ones(1000,1000,3).cuda() 某一gpu上定义 cuda1 = torch.device('cuda:1') b = torch. ...

torch.Tensor类型的数据loss和acc打印时如果写成以下写法 print('batch_loss: '+str(loss.data)+'batch acc: '+str(acc.data ...

目录定义神经网络权重初始化方法1:net.apply(weights_init) 方法2:在网络初始化的时候进行参数初始化常用的操作利用nn.Parameter()设计新的层 nn.Flat ...