- 最近在研究pytorch，但是呢，在安装的时候遇到不少麻烦，特此坐下记录。 在ubantu16.04下安装pytorch和Torchvision（conda,pip 均失败后采用源码安装） 因为网络原因（墙），用官网的安装办法根本无法安装pytorch，无奈去github看到了源码安装。话不多说，开始安装吧 解决方法----源码编译 最近在研究pytorch，但是呢，在安装的时候遇到不少麻烦，特此坐下记录。 在ubantu16.04下安装pytorch和Torchvision（conda,pip 均失败后采用源码安装） 因为网络原因（墙），用官网的安装办法根本无法安装pytorch，无奈去github看到了源码安装。话不多说，开始安装吧 解决方法----源码编译
- import torch boxs=torch.Tensor([[0.1,0.5,0.3],[0.2,0.3,0.4],[0.5,0.6,0.7]])# 3个框 iou=torch.Tensor([[0.1,0.5,0.3,0.2],[0.2,0.4,0.6,0.1],[0.2,0.1,0.4,0.1]]) print(boxs.siz... import torch boxs=torch.Tensor([[0.1,0.5,0.3],[0.2,0.3,0.4],[0.5,0.6,0.7]])# 3个框 iou=torch.Tensor([[0.1,0.5,0.3,0.2],[0.2,0.4,0.6,0.1],[0.2,0.1,0.4,0.1]]) print(boxs.siz...
- 参考：https://stackoverflow.com/questions/44738273/torch-how-to-shuffle-a-tensor-by-its-rows 一维的： x = torch.arange(0, 10) print(x)b=torch.randperm(x.size(0))print(x[b]) &nb... 参考：https://stackoverflow.com/questions/44738273/torch-how-to-shuffle-a-tensor-by-its-rows 一维的： x = torch.arange(0, 10) print(x)b=torch.randperm(x.size(0))print(x[b]) &nb...
- LFW CFP_FF CFP_FP AgeDB CALFW CPLFW Vggface2_FP 99.78 99.69 98.14 97.53 95.87 92.45 95.22 https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorch 测试代码： fr... LFW CFP_FF CFP_FP AgeDB CALFW CPLFW Vggface2_FP 99.78 99.69 98.14 97.53 95.87 92.45 95.22 https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorch 测试代码： fr...
- torch 读写同一个图片 # -*- coding:utf-8 -*-from threading import Thread import bind_cv as demoimport time import torchimport torch.multiprocessing as mp from torch.multiprocessing import Pool, Ma... torch 读写同一个图片 # -*- coding:utf-8 -*-from threading import Thread import bind_cv as demoimport time import torchimport torch.multiprocessing as mp from torch.multiprocessing import Pool, Ma...
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- Pytorch多进程最佳实践 注意技巧： https://pytorch.org/docs/stable/multiprocessing.html 模型并行（ model parallelism ）：即把模型拆分放到不同的设备进行训练，分布式系统中的不同机器（GPU/CPU等）负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被... Pytorch多进程最佳实践 注意技巧： https://pytorch.org/docs/stable/multiprocessing.html 模型并行（ model parallelism ）：即把模型拆分放到不同的设备进行训练，分布式系统中的不同机器（GPU/CPU等）负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被...
- 量化是一种加速推理的技术，量化算子并且仅仅支持前向传递。Pytorch支持int8量化，相比于float32,模型的大小减少4倍，内存要求减少4倍。与float32计算相比，对int8计算的硬件支持通常快2到4倍。 大多数情况下，模型需要以float32精度训练，然后将模型转换为int8。如今，PyTorch支持在具有AVX2支持或者更高版本的x86 CPU... 量化是一种加速推理的技术，量化算子并且仅仅支持前向传递。Pytorch支持int8量化，相比于float32,模型的大小减少4倍，内存要求减少4倍。与float32计算相比，对int8计算的硬件支持通常快2到4倍。 大多数情况下，模型需要以float32精度训练，然后将模型转换为int8。如今，PyTorch支持在具有AVX2支持或者更高版本的x86 CPU...
- In [1]: import torchfileIn [2]: torchfile.load('testfiles_x86_64/list_table.t7')Out[2]: ['hello', 'world', 'third item', 123]In [3]: torchfile.load('testfiles_x86_64/doublet... In [1]: import torchfileIn [2]: torchfile.load('testfiles_x86_64/list_table.t7')Out[2]: ['hello', 'world', 'third item', 123]In [3]: torchfile.load('testfiles_x86_64/doublet...
- 测试代码： import torch loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduce=True, weight=None)input = torch.Tensor([0,0,0,0.5,0.6,.7])target = torch.LongTensor(3).random_(5)print(input)print(tar... 测试代码： import torch loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduce=True, weight=None)input = torch.Tensor([0,0,0,0.5,0.6,.7])target = torch.LongTensor(3).random_(5)print(input)print(tar...
- 在使用pytorch实现textcnn进行文本分类时，参考了别人的代码(keras)，在使用torch.nn.functional.cross_entropy纠结了很久，最后发现的下面的文章： https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html 总结了以下的注意点： 在网络的forward最后输出时不用接so... 在使用pytorch实现textcnn进行文本分类时，参考了别人的代码(keras)，在使用torch.nn.functional.cross_entropy纠结了很久，最后发现的下面的文章： https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html 总结了以下的注意点： 在网络的forward最后输出时不用接so...
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