- 统计第2维数据全部小于3的 import torch data_a=torch.arange(0, 6) data= data_a.reshape([3,2]) data_b= data_a.clone().reshape([3,2]) data[data<3]=0 print(data) data2=torch.sum(data,1) print( d... 统计第2维数据全部小于3的 import torch data_a=torch.arange(0, 6) data= data_a.reshape([3,2]) data_b= data_a.clone().reshape([3,2]) data[data<3]=0 print(data) data2=torch.sum(data,1) print( d...
- import torch print(torch.version.cuda) cuda版本查看： nvcc -V 9.0, V9.0.176 cudnn版本查看： python版本查看：python -V Pyt... import torch print(torch.version.cuda) cuda版本查看： nvcc -V 9.0, V9.0.176 cudnn版本查看： python版本查看：python -V Pyt...
- mxnet网络是链式结构，pytorch可以是列表结构 引发的问题：mxnet symbol如何打印特征维度？ mxnet设计网络是，不用输入网络输入channel， pytorch需要输入通道数。 mxnet: num_classes = config.emb_size bn_mom = config.bn_mom worksp... mxnet网络是链式结构，pytorch可以是列表结构 引发的问题：mxnet symbol如何打印特征维度？ mxnet设计网络是，不用输入网络输入channel， pytorch需要输入通道数。 mxnet: num_classes = config.emb_size bn_mom = config.bn_mom worksp...
- 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...
- pytorch tensorboard 使用 pip 安装 pip install tensorboardX 从源码安装 git clone https://github.com/lanpa/tensorboardX && cd tensorboardX && python setup.py instal... pytorch tensorboard 使用 pip 安装 pip install tensorboardX 从源码安装 git clone https://github.com/lanpa/tensorboardX && cd tensorboardX && python setup.py instal...
- pytorch报错Unable to get repr for 标签出现了-1,2或者其他值，loss计算之后， 报错：CUDA error: device-side assert triggered 然后出现此错误： Unable to get repr for class tensor pytorc... pytorch报错Unable to get repr for 标签出现了-1,2或者其他值，loss计算之后， 报错：CUDA error: device-side assert triggered 然后出现此错误： Unable to get repr for class tensor pytorc...
- PyTorch Dataloader 加速 参考源码： https://github.com/NVIDIA/apex/blob/f5cd5ae937f168c763985f627bbf850648ea5f3f/examples/imagenet/main_amp.py#L256 class data_prefetcher(): def __init__(... PyTorch Dataloader 加速 参考源码： https://github.com/NVIDIA/apex/blob/f5cd5ae937f168c763985f627bbf850648ea5f3f/examples/imagenet/main_amp.py#L256 class data_prefetcher(): def __init__(...
- 总结：torch版cuda最快，cpu次之，python最慢。 import time import torch import numpy as np import cv2 if __name__ == '__main__': path=r'D:\111.jpg' img_ = cv2.imread(path) start = time.time() for j in ra... 总结：torch版cuda最快，cpu次之，python最慢。 import time import torch import numpy as np import cv2 if __name__ == '__main__': path=r'D:\111.jpg' img_ = cv2.imread(path) start = time.time() for j in ra...
- 预测一张：255*255 40ms 1.注意力机制需要维度相同，效果是把第二维变成1，比如(3,255,4,4)变成(3,1,4,4) 2.基础网络需要17ms，金字塔网络、注意力机制 需要8ms，候选框 需要16ms https://github.com/rainofmine/Face_Attention_Network 感觉这个是打... 预测一张：255*255 40ms 1.注意力机制需要维度相同，效果是把第二维变成1，比如(3,255,4,4)变成(3,1,4,4) 2.基础网络需要17ms，金字塔网络、注意力机制 需要8ms，候选框 需要16ms https://github.com/rainofmine/Face_Attention_Network 感觉这个是打...
- 本篇博客主要向大家介绍Pytorch中view()、squeeze()、unsqueeze()、torch.max()函数，这些函数虽然简单，但是在 神经网络编程总却经常用到，希望大家看了这篇博文能够把这些函数的作用弄清楚。 import torch a=torch.Tensor(2,3)a 3.8686e+25 9.1836... 本篇博客主要向大家介绍Pytorch中view()、squeeze()、unsqueeze()、torch.max()函数，这些函数虽然简单，但是在 神经网络编程总却经常用到，希望大家看了这篇博文能够把这些函数的作用弄清楚。 import torch a=torch.Tensor(2,3)a 3.8686e+25 9.1836...
- import torch x = torch.rand(30, 3, 416, 416).cuda() start=time.time() torch.sigmoid(x) print(f'time,{time.time()-start}') import torch x = torch.rand(30, 3, 416, 4... import torch x = torch.rand(30, 3, 416, 416).cuda() start=time.time() torch.sigmoid(x) print(f'time,{time.time()-start}') import torch x = torch.rand(30, 3, 416, 4...
上滑加载中
推荐直播
热门标签