pytorch释放参数 / 张生荣

Pytorch释放显存占用方式

如果在python内调用pytorch有可能显存和GPU占用不会被自动释放,此时需要加入如下代码 torch.cuda.empty_cache() 我们来看一下官方文档的说明 Releases all ...

需要自己过滤 optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3) 另外,如果是Variable, ...

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): ...

nn.Module中定义参数:不需要加cuda,可以求导,反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = n ...

权重初始化对于训练神经网络至关重要,好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生. 在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考. 注意:第一种方法不推荐.尽量使用后两种方法. # ...

目录一.前言二.参数保存三.参数的加载四.保存和加载整个模型五.总结一.前言在模型训练完成后,我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程.由于保存整个模型将耗费大量的存储,故推荐的做法是只 ...

param.numel() 返回param中元素的数量统计模型参数量 num_params = sum(param.numel() for param in net.parameters()) pr ...

说明 LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差,因此train()和eval()对LayerNorm没有影响. LayerNorm参数 torch.nn.LayerNor ...

路径: https://pytorch.org/docs/master/nn.init.html#nn-init-doc 初始化函数:torch.nn.init # -*- coding: utf-8 ...

之一: torchvision 中包含了很多预训练好的模型,这样就使得 fine-tune 非常容易.本文主要介绍如何 fine-tune torchvision 中预训练好的模型. 安装 pip i ...

用tar建立存档 tar是"tape archive"(磁带存档)的简称,它出现在还没有软盘驱动器.硬盘和光盘驱动器的计算机早期阶段.那时软件的发行和备份都需要大卷的磁带,计算机上 ...

首先是引用情形下的c++源码: 复制代码代码如下: void add(int a, int b, int&c) { c = a + b;} int main() { int a ...

监控浏览器进程,结束后用运行(浏览器目录+" "+地址) 来实现主页修改 DLL命令表 .版本 2 .DLL命令 CoInitialize, 整数型, "Ole32.d ...

第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字. 第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make. 第三步是修改nc ...

目录 1. 并发介绍 2. 任务和线程 3.传递参数 4.返回结果 5.共享数据 6.等待事件 7.通信任务前言: 本文翻译自 C++ 之父 Bjarne Stroustrup 的 C++ 之旅( ...

目录 AbstractQueuedSynchronizer 核心思想为什么需要 AQS 用法用法示例 AQS 底层原理父类 AbstractOwnableSynchronizer CLH 队列 ...

目录 1.概述 2.常见的调用约定说明 2.1.__cdecl C调用 2.2.__stdcall标准调用 2.3.__fastcall快速调用 2.4.__thiscall调用 3.调用约定不一致导 ...

前言这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结,也是我在写代码中用的算是"最佳实践"吧.最后希望大家没事多逛逛论坛,有很多高质量的回答. ...

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 ...