pytorch GPU计算命令 / 张生荣

Pytorch如何切换 cpu和gpu的使用详解

前言,在pytorch中,当服务器上的gpu被占用时,很多时候我们想先用cpu调试下代码,那么就需要进行gpu和cpu的切换. 方法1:x.to(device) 把 device 作为一个可变参数,推 ...

Pytorch GPU运算过程中会出现:"cuda runtime error(2): out of memory"这样的错误.通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器, ...

pytorch中训练完网络后,需要对学习的结果进行测试.官网上例程用的方法统统都是正确率,使用的是torch.eq()这个函数. 但是为了更精细的评价结果,我们还需要计算其他各个指标.在把官网API翻 ...

https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter 安装方法很简单: pip install thop 基本用法: from torchvision.models ...

在二维矩阵间的运算: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilati ...

今天在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足,但是这个网络框架明明很简单,用CPU跑起来都没有问题,GPU却一直提示out of memory. 在网上找了很多方法都行不通,最后我想也许是pyt ...

分类器平均准确率计算: correct = torch.zeros(1).squeeze().cuda() total = torch.zeros(1).squeeze().cuda() for i, ...

先附上官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html torch.nn.functional.kl_div(input, targe ...

目录 tensor计算三通道均值第一种思路 Pytorch tensor的运算 tensor操作 tensor计算三通道均值今天用pytorch处理图像时,涉及到了计算均值的问题,整理一下解决思路 ...

给定损失函数的输入y,pred,shape均为bxc. 若设定loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='mean'),最终的输出值其实是(y - pred)每个元素数 ...

看代码吧~ predict = output.argmax(dim = 1) confusion_matrix =torch.zeros(2,2) for t, p in zip(predict.vi ...

pycharm与ssh远程访问服务器docker 背景:有些实验需要在服务器上完成,因此为了快速便利地在本地调试远程服务器上的代码,需要完成本地与远程服务器的直连.然而现阶段诸多服务器上安装有do ...

如下所示: device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#第一 ...

一.安装cuda 1.在英伟达官网下载最新版的cuda驱动 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads 都选上就行了,然后一路默认安装输入nv ...

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 ...

在 C++ 和 Qt 中,可以通过以下方式利用 GPU 进行加速计算: 使用 GPU 编程框架:可以使用类似 CUDA.OpenCL.DirectCompute 等 GPU 编程框架,这些框架提供了对 ...

偶然从pytorch讨论论坛中看到的一个问题,KL divergence different results from tf,kl divergence 在TensorFlow中和pytorch中计算 ...

目录技术背景加速场景基于Numba的GPU加速总结概要技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化.在Python中存在有多种GPU并行优化的解 ...

一.概述 PyTorch可以认为是一个Python库,可以像NumPy.Pandas一样被调用.PyTorch和NumPy功能是类似的,可以将PyTorch看作用在神经网络(深度学习)里的NumPy, ...

目录显卡驱动 cuda anaconda 1. 下载安装 2. 安装pytorch虚拟环境 3. conda常用指令 pycahrm / jupyter 下载安装如何建好的虚拟环境的解释器找出来 ...