- PyTorch分布式训练 PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch的一大优势就是它的动态图计算特性。 License ：MIT License 官网：http://pytorch.org/ GitHub： PyTorch分布式训练 PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch的一大优势就是它的动态图计算特性。 License ：MIT License 官网：http://pytorch.org/ GitHub：
- Unsupported ONNX opset version: 11 估计是pytorch不支持，重新安装pytorch2.0可能能解决。 比如： pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.h... Unsupported ONNX opset version: 11 估计是pytorch不支持，重新安装pytorch2.0可能能解决。 比如： pip install torch===1.4.0 torchvision===0.5.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.h...
- Fast_Human_Pose_Estimation_Pytorch 权重：model_best.pth.tar python tools/mpii_demo.py -a hg -s 2 -b 1 --mobile True --checkpoint model_best.pth.tar --in_res 256 --device cuda... Fast_Human_Pose_Estimation_Pytorch 权重：model_best.pth.tar python tools/mpii_demo.py -a hg -s 2 -b 1 --mobile True --checkpoint model_best.pth.tar --in_res 256 --device cuda...
- windows下安装PyTorch0.4.0 1.whl下载 官网上和别人的教程都是cmd或conda下载安装，我试了试慢的不行，还出错，所以就单独下载whl文件，下载地址 现在有这三个版本的： http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whlhttp://downlo... windows下安装PyTorch0.4.0 1.whl下载 官网上和别人的教程都是cmd或conda下载安装，我试了试慢的不行，还出错，所以就单独下载whl文件，下载地址 现在有这三个版本的： http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whlhttp://downlo...
- IntermediateLayerGetter torch是能看源码的，可以直接找。 官方源码： from collections import OrderedDict import torchfrom torch import nn class IntermediateLayerGetter(nn.ModuleDict): """ Module wrapper th... IntermediateLayerGetter torch是能看源码的，可以直接找。 官方源码： from collections import OrderedDict import torchfrom torch import nn class IntermediateLayerGetter(nn.ModuleDict): """ Module wrapper th...
- PyTorch提供了丰富的损失函数，而多分类任务用到最多的就是nn.CrossEntropyLoss和nn.NLLLoss了，不妨讨论一下。 nn.CrossEntropyLoss CrossEntropy顾名思义就是交叉熵，概念来自香农的信息论，用于度量两个概率分布间的差异性信息，可以认为是在给定的真实分布下，使用非真实分布的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小... PyTorch提供了丰富的损失函数，而多分类任务用到最多的就是nn.CrossEntropyLoss和nn.NLLLoss了，不妨讨论一下。 nn.CrossEntropyLoss CrossEntropy顾名思义就是交叉熵，概念来自香农的信息论，用于度量两个概率分布间的差异性信息，可以认为是在给定的真实分布下，使用非真实分布的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小...
- 这个函数onnx 12不支持 2021.01.07 Upsampling:上采样，被nn.functional.interpolate代替 nn.Upsampling is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead... 这个函数onnx 12不支持 2021.01.07 Upsampling:上采样，被nn.functional.interpolate代替 nn.Upsampling is deprecated. Use nn.functional.interpolate instead...
- torch.cosine_similarity 可以对两个向量或者张量计算相似度 >>> input1 = torch.randn(100, 128)>>> input2 = torch.randn(100, 128)>>> output = torch.cosine_similarity(input1,... torch.cosine_similarity 可以对两个向量或者张量计算相似度 >>> input1 = torch.randn(100, 128)>>> input2 = torch.randn(100, 128)>>> output = torch.cosine_similarity(input1,...
- Pytorch C++ 环境搭建 0，阅读Pytorch C++官网文档，在虚拟机上安装Ubuntu16.04的Linux操作系统搭建环境，并使用makefile进行编译，代码简洁易读。 sudo apt-get update sudo apt-get install make cmake libnss3 tree 1... Pytorch C++ 环境搭建 0，阅读Pytorch C++官网文档，在虚拟机上安装Ubuntu16.04的Linux操作系统搭建环境，并使用makefile进行编译，代码简洁易读。 sudo apt-get update sudo apt-get install make cmake libnss3 tree 1...
- pytorch筛选后修改，是不可以的： 自己总结的：一级筛选修改是ok的 筛选后，再进行筛选，修改二次筛选结果，原数据是不变的。 import torch a=torch.Tensor([0.5,0.6]) boxes=torch.Tensor([[0.1,0.2,0.62,0.9],[0.5,0.6,0.7,0.8]]) 错误写法：b=boxes[a ... pytorch筛选后修改，是不可以的： 自己总结的：一级筛选修改是ok的 筛选后，再进行筛选，修改二次筛选结果，原数据是不变的。 import torch a=torch.Tensor([0.5,0.6]) boxes=torch.Tensor([[0.1,0.2,0.62,0.9],[0.5,0.6,0.7,0.8]]) 错误写法：b=boxes[a ...
- model = UNet(3, 1) modelname = 'ckpt_e_50.pth' ckpt = torch.load(opt.pretrain + modelname) model.load_state_dict(ckpt['state_dict'], strict=False) model.eval() example = tor... model = UNet(3, 1) modelname = 'ckpt_e_50.pth' ckpt = torch.load(opt.pretrain + modelname) model.load_state_dict(ckpt['state_dict'], strict=False) model.eval() example = tor...
- inputs = Variable(torch.randn(2,2))inputs.is_cuda # will return falseinputs = Variable(torch.randn(2,2).cuda())inputs.is_cuda # returns true 判断: torch.is_tensor()... inputs = Variable(torch.randn(2,2))inputs.is_cuda # will return falseinputs = Variable(torch.randn(2,2).cuda())inputs.is_cuda # returns true 判断: torch.is_tensor()...
- torch0.4.1训练的权重，在0.4.0下不能运行 这个是whl列表：可以精准下载： https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 官方下载：在官网下面有一行文字： Previous versions of PyTorch 点开，里面就是pytorch历史版本的下载。 1.4.0只有cu1... torch0.4.1训练的权重，在0.4.0下不能运行 这个是whl列表：可以精准下载： https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 官方下载：在官网下面有一行文字： Previous versions of PyTorch 点开，里面就是pytorch历史版本的下载。 1.4.0只有cu1...
- File "D:\tmp\pytorch-yolo3\cfg.py", line 134, in print_cfg assert(prev_width == out_widths[layers[1]]) 是因为cfg中有除法，python3中除法自动转为float类型，需要//变成整除 这个错误，把网络后面几层变成了55， 原版的：... File "D:\tmp\pytorch-yolo3\cfg.py", line 134, in print_cfg assert(prev_width == out_widths[layers[1]]) 是因为cfg中有除法，python3中除法自动转为float类型，需要//变成整除 这个错误，把网络后面几层变成了55， 原版的：...
- 方法一、torch.set_num_threads(int thread) （亲测比较有效） linux有效，不用时cpu占用能到5000%，设置3后，就到到300%。 法二、export OMP_NUM_THREADS = 1 （未测） PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高 今天在使... 方法一、torch.set_num_threads(int thread) （亲测比较有效） linux有效，不用时cpu占用能到5000%，设置3后，就到到300%。 法二、export OMP_NUM_THREADS = 1 （未测） PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高 今天在使...
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