pytorch 查看学习率
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pytorch实现查看当前学习率
在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率 print(net.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']) 补充知识:Pyt ...
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pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的实例
今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor ...
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pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式
查看tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数 例如 import torch parser = argparse.ArgumentParser(des ...
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pytorch 查看cuda 版本方式
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 ...
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pytorch查看模型weight与grad方式
在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,modu ...
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pytorch查看网络参数显存占用量等操作
pytorch查看网络参数显存占用量等操作
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pytorch 一行代码查看网络参数总量的实现
大家还是直接看代码吧~ netG = Generator() print('# generator parameters:', sum(param.numel() for param in netG. ...
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在pytorch中如何查看模型model参数parameters
目录 pytorch查看模型model参数parameters pytorch查看模型参数总结 1:DNN_printer 2:parameters 3:get_model_complexity_in ...
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PyTorch的Debug指南
一.ipdb 介绍 很多初学 python 的同学会使用 print 或 log 调试程序,但是这只在小规模的程序下调试很方便,更好的调试应该是在一边运行的时候一边检查里面的变量和方法. 感兴趣的可以 ...
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Pytorch 使用不同版本的cuda的方法步骤
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 ...
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Pytorch 统计模型参数量的操作 param.numel()
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 ...
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pytorch 如何用cuda处理数据
pytorch 如何用cuda处理数据
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CNN的Pytorch实现(LeNet)
目录 CNN的Pytorch实现(LeNet) 1. 任务目标 2. 库的导入 3. 模型定义 4. 数据加载.处理 5.模型训练 整个代码 CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇 ...
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pytorch环境配置及安装图文详解(包括anaconda的安装)
目录 下载安装anaconda 如何验证是否已经安装成果 管理环境 查看计算机GPU型号是否支持coda 安装pytorch 查看驱动版本 进入pytorch首页PyTorch 检验安装是否成果 检查 ...
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整理Python中常用的conda命令操作
整理Python中常用的conda命令操作
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ubuntu安装显卡驱动和cuda教程
目录 1. 卸载原始的驱动 2. 下载新显卡驱动 2.1 安装显卡驱动 3 安装cuda 查看nvcc -V cudatoolkit 4. 安装cudnn 5. 安装anaconda 添加环境变量 替 ...
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在pytorch中查看可训练参数的例子
pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...
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pytorch 实现模型不同层设置不同的学习率方式
在目标检测的模型训练中, 我们通常都会有一个特征提取网络backbone, 例如YOLO使用的darknet SSD使用的VGG-16. 为了达到比较好的训练效果, 往往会加载预训练的backbone ...
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pytorch 实现查看网络中的参数
可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数(包括通过继承得到的父类中的参数) 可示例代码如下: params = li ...
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在pytorch中动态调整优化器的学习率方式
在深度学习中,经常需要动态调整学习率,以达到更好地训练效果,本文纪录在pytorch中的实现方法,其优化器实例为SGD优化器,其他如Adam优化器同样适用. 一般来说,在以SGD优化器作为基本优化器, ...