- 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...
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- 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...
- pytorch判断NaN You can always leverage the fact that nan != nan: data = torch.tensor([1, 2, np.nan])tensor([ 1., 2., nan.])data[data != data]tensor([ 0, 0, 1], ... pytorch判断NaN You can always leverage the fact that nan != nan: data = torch.tensor([1, 2, np.nan])tensor([ 1., 2., nan.])data[data != data]tensor([ 0, 0, 1], ...
- https://nvidia.app.box.com/v/torch-stable-cp36-jetson-jp42 1.sudo apt-get install python3-pip 2.sudo apt install liblapacke-dev checkinstall # For OpenCV 3.sudo apt-get install l... https://nvidia.app.box.com/v/torch-stable-cp36-jetson-jp42 1.sudo apt-get install python3-pip 2.sudo apt install liblapacke-dev checkinstall # For OpenCV 3.sudo apt-get install l...
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