pytorch 增加可训练的变量作为权重weight

  • 在Pytorch中使用样本权重(sample_weight)的正确方法

    step: 1.将标签转换为one-hot形式. 2.将每一个one-hot标签中的1改为预设样本权重的值 即可在Pytorch中使用样本权重. eg: 对于单个样本:loss = - Q * log ...

  • 解决Pytorch 加载训练好的模型 遇到的error问题

    这是一个非常愚蠢的错误 debug的时候要好好看error信息 提醒自己切记好好对待error!切记!切记! -----------------------分割线---------------- py ...

  • PyTorch使用GPU训练的两种方法实例

    PyTorch使用GPU训练的两种方法实例

    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 ...

  • pytorch 固定部分参数训练的方法

    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, ...

  • 关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

    以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训 ...

  • pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

    一. 指定一个gpu训练的两种方法: 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 pyt ...

  • pytorch 修改预训练model实例

    我就废话不多说了,直接上代码吧! class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self).__init__() #取掉mo ...

  • 解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

    背景 在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 Da ...

  • pytorch判断是否cuda 判断变量类型方式

    我就废话不多说了,那就直接看代码吧~ inputs = Variable(torch.randn(2,2)) inputs.is_cuda # will return false inputs = V ...

  • pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化操作

    pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化操作

    pytorch 权重weight 与 梯度grad 可视化 查看特定layer的权重以及相应的梯度信息 打印模型 观察到model下面有module的key,module下面有features的key ...

  • Pytorch Mac GPU 训练与测评实例

    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 ...

  • pytorch fine-tune 预训练的模型操作

    pytorch fine-tune 预训练的模型操作

    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 ...

  • pytorch 准备、训练和测试自己的图片数据的方法

    大部分的pytorch入门教程,都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试.如果我们是自己的图片数据,又该怎么做呢? 一.我的数据 我在学习的时候,使用的是fashion-mnist.这个 ...

  • PyTorch dropout设置训练和测试模式的实现

    看代码吧~ class Net(nn.Module): - model = Net() - model.train() # 把module设成训练模式,对Dropout和BatchNorm有影响 mo ...

  • PyTorch的Optimizer训练工具的实现

    torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 使用 torch.optim,必须构造一个 optimize ...

  • 解决Pytorch半精度浮点型网络训练的问题

    用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model. ...

  • pytorch锁死在dataloader(训练时卡死)

    pytorch锁死在dataloader(训练时卡死)

    pytorch锁死在dataloader(训练时卡死)

  • 详解如何使用Pytorch进行多卡训练

    详解如何使用Pytorch进行多卡训练

    目录 1.DP 2.DDP 2.1Pytorch分布式基础 2.2Pytorch分布式训练DEMO 当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别 ...

  • python PyTorch预训练示例

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

  • PyTorch预训练的实现

    前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

  • 解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题

    在使用Pytorch进行神经网络训练时,有时会遇到训练学习率不下降的问题.出现这种问题的可能原因有很多,包括学习率过小,数据没有进行Normalization等.不过除了这些常规的原因,还有一种难以发 ...

    • 2024-02-16

    随机推荐