pytorch 损失函数用cuda编写 / 张生荣

Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

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 ...

最近做显著星检测用到了NLL损失函数对于NLL函数,需要自己计算log和softmax的概率值,然后从才能作为输入输入 [batch_size, channel , h, w] 目标 [batch ...

一.pytorch 损失函数中输入输出不匹配问题 File "C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\ ...

目录 1 查看当前的device 2 cpu设备可以使用“cpu:0”来指定 3 gpu设备可以使用“cuda:0”来指定 4 查询CPU和GPU设备数量 5 从CPU设备上转换到GPU设备 5.1 ...

目录前言一.常见CPU和GPU操作命令二.CPU和GPU设备上的Tensor 1.Tensor从CPU拷贝到GPU上 2.直接在GPU上创建Tensor 3.CUDA Streams 三.固定缓 ...

以下面这个例子作为教程,实现功能是element-wise add: (pytorch中想调用cuda模块,还是用另外使用C编写接口脚本) 第一步:cuda编程的源文件和头文件 // mathutil ...

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 c ...

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

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展. 在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module.这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 ...

目录 1.构建网络 2.编写训练代码 3.编写测试代码 4.指导程序train和test 5.完整代码 1.构建网络 nn.Moudle是pytorch官方指定的编写Net模块,在init函数中添加需 ...

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 ...

服务器环境: Ubuntu 16.04.7 显卡:2080 cuda:10.1 注:若服务器有管理员账户和个人账户,最好在个人账户下重新安装anaconda,否则安装pytorch过程中可能有些库安装 ...

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 0. dockerfile命令 1. 使用指令的注意点 3. 参考 4. 存在的问题 0. dockerfile命令 FROM # 基础镜像,一切从这里开始构建 MAINTAINER # 镜像是 ...

硬件:NVIDIA-GTX1080 软件:Windows7.python3.6.5.pytorch-gpu-0.4.1 一.基础知识将数据和网络都推到GPU,接上.cuda() 二.代码展示 imp ...

为了检验自己前期对机器学习中线性回归部分的掌握程度并找出自己在学习中存在的问题,我使用C语言简单实现了单变量简单线性回归. 本文对自己使用C语言实现单变量线性回归过程中遇到的问题和心得做出总结. 线性 ...

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 ...