- 经过测试,cpu模式中,用Module的方式比直接在推理中展平平均快1~5ms from torch import nnimport torchimport math class Flatten(Module): def forward(self, input): return input.view(input.size(0), -1) 直接展平: ... 经过测试,cpu模式中,用Module的方式比直接在推理中展平平均快1~5ms from torch import nnimport torchimport math class Flatten(Module): def forward(self, input): return input.view(input.size(0), -1) 直接展平: ...
- pytorch 函数clamp clamp表示夹紧,夹住的意思,torch.clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor 将input中的元素限制在[min,max]范围内并返回一个Tensor pytorch 函数clamp clamp表示夹紧,夹住的意思,torch.clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor 将input中的元素限制在[min,max]范围内并返回一个Tensor
- 使用ONNX+TensorRT部署人脸检测和关键点250fps This article was original written by Jin Tian, welcome re-post, first come with https://jinfagang.github.io . but please keep this copyright info... 使用ONNX+TensorRT部署人脸检测和关键点250fps This article was original written by Jin Tian, welcome re-post, first come with https://jinfagang.github.io . but please keep this copyright info...
- torch.distributed 包支持 Pytorch 分布式目前只支持 Linux Pytorch 中通过 torch.distributed 包提供分布式支持,包括 GPU 和 CPU 的分布式训练支持。。 在此之前,torch.nn.DataParalle... torch.distributed 包支持 Pytorch 分布式目前只支持 Linux Pytorch 中通过 torch.distributed 包提供分布式支持,包括 GPU 和 CPU 的分布式训练支持。。 在此之前,torch.nn.DataParalle...
- 直接加载整个模型 Pytorch保存和加载整个模型: torch.save(model, 'model.pth') model = torch.load('model.pth') Pytorch保存和加载预训练模型参数: torc... 直接加载整个模型 Pytorch保存和加载整个模型: torch.save(model, 'model.pth') model = torch.load('model.pth') Pytorch保存和加载预训练模型参数: torc...
- torch.Tensor和torch.tensor的区别 2019-06-10 16:34:48 Vic_Hao 阅读数 4058更多 分类专栏: Pytorch 在Pytorch中,Tensor和tensor都用于生成新的张量。 >>> a = torch.Tensor([1, 2])>>... torch.Tensor和torch.tensor的区别 2019-06-10 16:34:48 Vic_Hao 阅读数 4058更多 分类专栏: Pytorch 在Pytorch中,Tensor和tensor都用于生成新的张量。 >>> a = torch.Tensor([1, 2])>>...
- 1.直接加载网络 import torch pthfile = r'E:\anaconda\app\envs\luo\Lib\site-packages\torchvision\models\squeezenet1_1.pth' net = torch.load(pthfile) print(net) import torch def remove... 1.直接加载网络 import torch pthfile = r'E:\anaconda\app\envs\luo\Lib\site-packages\torchvision\models\squeezenet1_1.pth' net = torch.load(pthfile) print(net) import torch def remove...
- import torch gamma = torch.ones_like(focal_weight).cuda() gamma[focal_weight > 0.5] = 0.4 gamma[focal_weight < 0.5] = 2.2 focal_weight = alpha_factor * torch.pow(focal_wei... import torch gamma = torch.ones_like(focal_weight).cuda() gamma[focal_weight > 0.5] = 0.4 gamma[focal_weight < 0.5] = 2.2 focal_weight = alpha_factor * torch.pow(focal_wei...
- PyTorch convert function for op 'hardswish' not implemented. 一般是torch版本不对,应该是torch1.6.0,但是我的是1.6.0 cu101 原因还没找到 PyTorch convert function for op 'hardswish' not implemented. 一般是torch版本不对,应该是torch1.6.0,但是我的是1.6.0 cu101 原因还没找到
- 现在用的这个: net = load_model(net, args.trained_model, args.cpu) for name, param in net.named_parameters(): print(param.size(),name, &nb... 现在用的这个: net = load_model(net, args.trained_model, args.cpu) for name, param in net.named_parameters(): print(param.size(),name, &nb...
- with torch.no_grad(): CUDA out of memory in pytorch 今天尝试了一下Transformer,一直遇到当validate若干次之后爆显存,一开始以为参数过多,batch size过大,但是无济于事。谷歌了相关内容,发现原来是需要加 with torch.no_grad(): torch.cuda.empt... with torch.no_grad(): CUDA out of memory in pytorch 今天尝试了一下Transformer,一直遇到当validate若干次之后爆显存,一开始以为参数过多,batch size过大,但是无济于事。谷歌了相关内容,发现原来是需要加 with torch.no_grad(): torch.cuda.empt...
- tf代码是: relu6 = min(max(features, 0), 6) 结果是把小于0的变成0,大于6的取6,y= torch.clamp(x,0,6)计算结果一样的。 缺点:这个训练收敛比较快,但是收敛比较好后,目标检测网络回归框不太准。 import torchimport torchvision import torchimport torch.nn ... tf代码是: relu6 = min(max(features, 0), 6) 结果是把小于0的变成0,大于6的取6,y= torch.clamp(x,0,6)计算结果一样的。 缺点:这个训练收敛比较快,但是收敛比较好后,目标检测网络回归框不太准。 import torchimport torchvision import torchimport torch.nn ...
- import torch y = torch.range(1, 6) print(y) print(y.dtype) z = torch.arange(0, 6) print(z) print(z.dtype) 结果:数据类型不一样,长度不一样,可以按自己的需求选择合适的 tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) torch... import torch y = torch.range(1, 6) print(y) print(y.dtype) z = torch.arange(0, 6) print(z) print(z.dtype) 结果:数据类型不一样,长度不一样,可以按自己的需求选择合适的 tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) torch...
- 参考:https://www.jianshu.com/p/a014016723d8 1. 改变系统变量使得仅目标显卡可见 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号,正常的话是从0开始 在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' CUDA_V... 参考:https://www.jianshu.com/p/a014016723d8 1. 改变系统变量使得仅目标显卡可见 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号,正常的话是从0开始 在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' CUDA_V...
- COCODataset 中返回numpy数组或者字典中包含numpy,会自动转换为tenser from torch.utils.data import DataLoader dataloader =DataLoader(COCODataset(data_path, (512, 512), is_training=False, is_sce... COCODataset 中返回numpy数组或者字典中包含numpy,会自动转换为tenser from torch.utils.data import DataLoader dataloader =DataLoader(COCODataset(data_path, (512, 512), is_training=False, is_sce...
上滑加载中
推荐直播
-
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板:嵌入式系统开发实战(Day1)
2025/03/29 周六 09:00-18:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用,涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容,旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板:嵌入式系统开发实战(Day2)
2025/03/30 周日 09:00-12:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用,涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容,旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
从AI基础到昇腾:大模型初探、DeepSeek解析与昇腾入门
2025/04/02 周三 16:00-17:30
不易 / 华为云学堂技术讲师
昇腾是华为研发的AI芯片,其具有哪些能力?我们如何基于其进行开发?本期直播将从AI以及大模型基础知识开始,介绍人工智能核心概念、昇腾AI基础软硬件平台以及昇腾专区,旨在为零基础或入门级学习者搭建从AI基础知识到昇腾技术的完整学习路径。
回顾中
热门标签