pytorch判断是否cuda 判断变量类型方式
我就废话不多说了，那就直接看代码吧~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() #如果是pytorch的tensor类型返回truetorch.is_storage() # 如果是pytorch的storage类型返回ture这里还有...
2024-01-10PyTorch中的model.train（）有什么作用？
它调用forward()的nn.Module？我以为我们在调用模型时forward会使用方法。为什么我们需要指定train（）？回答：model.train()告诉模型您正在训练模型。因此，在训练和测试过程中表现不同的有效层（如辍学，batchnorm等）可以知道发生了什么，因此可以相应地表现。更多详细信息：它设置训练模式（请参阅源...
2024-01-10
为什么 pytorch 转成 onnx 的时候，需要固定输出形状？
最近在把 pytorch 训练出来的模型，部署到生产环境中去9.1 使用ONNX进行部署并推理使用类似下面的 demo 代码，可以把 pytorch 的模型转成 onnx 的模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name = "xxxxxx.onnx"# 我们需要转换的模型，将torch_model设置为自己的模型m...
2024-02-13为什么PyTorch中的嵌入实现为Sparse Layers？在PyTorch
Embedding图层“图层疏”中列出的限制：为什么PyTorch中的嵌入实现为Sparse Layers？在PyTorch请记住，只有优化的数量有限支持稀疏梯度：目前它的optim.SGD（CUDA和CPU），和Optim .Adagrad（cpu）这是什么原因？例如在Keras中，我可以使用任何优化器来训练带有嵌入层的体系结构。回答：在上曲面嵌入仔细检查...
2024-01-10
为什么 pytorch 的 transforms.Compose 的 CPU 最大利用率是 117% ，可以超过单核限制？
下面这段代码，跑起来的时候，CPU 利用率从 htop 中看到，可以在 116-117% 之间from torchvision import transformsfrom PIL import Imagefrom torch import Tensorfrom numpy import ndarrayimport numpyimport timepreprocess = trans...
2024-02-08
pytorch里面如何方便的建立多层？
题目描述DNN模型调研，为了方便，隐含层的节点个数写到了数组中，数组长度不定，希望在pytorch中可以实现向tf中，可以把多个网络写在一个数组中。class LayersNet(torch.nn.Module): def __init__(self, d_input, hidden_nums, d_output): super(LayersNet, self).__init__() self.d_input = d_input self.hidden_num...
2024-01-10pytorch自定义初始化权重的方法
在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的...
2024-01-10pycharm内无法import已安装的模块问题解决
今天安装了几个模块，在cmd测试都正常，但是在pycharm就不行，后面试了以下方法：1、2、3、选择python.exe4、然后在回到settings截面就可以直接选择python安装目录下的python.exe2018.07.13，追加：在学习了一段时间的python，这个问题其实很简单，自己创建一个python虚拟环境，然后再这个虚拟环境里面安...
2024-01-10Pytorch 实现计算分类器准确率(总分类及子分类)
分类器平均准确率计算：correct = torch.zeros(1).squeeze().cuda()total = torch.zeros(1).squeeze().cuda()for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = Variable(images.cuda()) labels = Variable(labels.cuda()) output = model(images) pred...
2024-01-10pytorch 限制GPU使用效率详解(计算效率)
问题用过 tensorflow 的人都知道， tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率，但 pytorch 中没有这个操作。思路于是我想到了一个代替方法，玩过单片机点灯的同学都知道，灯的亮度是靠占空比实现的，这实际上也是计算机的运行原理。 那我们是不是也可以通过增加 GPU 不工作的时间，进而降低 GPU 的使用效...
2024-01-10
PyTorch搭建CNN实现风速预测
目录数据集特征构造一维卷积数据处理1.数据预处理2.数据集构造CNN模型1.模型搭建2.模型训练3.模型预测及表现数据集数据集为Barcelona某段时间内的气象数据，其中包括温度、湿度以及风速等。本文将利用CNN来对风速进行预测。特征构造对于风速的预测，除了考虑历史风速数据外，还应该充分考虑其...
2024-01-10已安装Scrapy，但不会从命令行运行
我正在尝试运行在ubuntu机器上使用scrapy在python中编写的抓取程序。Scrapy已安装。我可以导入直到python没问题，当pip install scrapy我尝试时已经满足要求（使用–upgrade升级）：/system/linux/lib/python2.7/dist-packages中的scrapyscrapy crawl ...例如，当我尝试从命令中运行scrapy时，我得到了。当前未安装程序“ scrapy”...
2024-01-10pytorch 更改预训练模型网络结构的方法
一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)：resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])那么，接下来就可以构建我们的网络了：class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self...
2024-01-10Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子
无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率，很少有计算误判率，下面就说说怎么计算准确率以及误判率、召回率等指标1.计算正确率获取每批次的预判正确个数train_correct = (pred == batch_y.squeeze(1)).sum()该语句的意思是 预测的标签与实际标签相等的总数获取训练集总的预判...
2024-01-10
pytorch 如何实现对老式机械水表读数的图像识别？
当前，尽管智能水表正在取代老式的机械水表，但在许多地区，由于环境、成本等因素的限制，机械水表无法被替换，仍就需要人工手动进行抄表。现在有这个需求，https://www.datafountain.cn/c...，这个网站两年前还举办了竞赛活动?回答：如果指的是简单的数字识别的话自己有数据集$$用pytorch搭建神经网络训练\\推荐torchvision.model封装好的模型(都是经典且强...
2024-02-20
五个简单的 Torch 例子
上一讲我们已经安装好了 Torch，接下来我们将会列出 5 个简单的 Torch 入门操作案例：require 'torch'自动引入 Torch，代替你引入 th1、定义正定二次型rand() 产生均匀分布的拉张量t() 调换一个张量（注意，它返回一个新的视图）dot() 执行2张量之间的点积eye() 返回一个单位矩阵* 运算符对矩阵（执行矩阵...
2024-01-10
利用PHP扩展Xhprof分析项目性能实践教程
一、背景项目即将上线，想通过一些工具来分析代码的稳定性和效率，想起在上个团队时使用过的xhprof扩展；因为换了新电脑，所以需要重新编译此扩展，现将安装与实际排查过程完整记录下来，方便自己回顾和帮助更多的读者。XHProf 是 FaceBook 开发的一个函数级别的 PHP 分层分析器。数据收集部分...
2024-01-10pytorch加载语音类自定义数据集的方法教程
前言 pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口，但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时，就需要自定义数据集，在pytorch中，提供了一些类，方便我们定义自己的数据集合torch.utils.data.Dataset：所有继承他的子类都应该重写 __len()__ ， __getitem()__ 这两个方法 __len()__ ：返回数...
2024-01-10pytorch自定义二值化网络层方式
任务要求：自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下:import torchfrom torch.autograd import Functionfrom torch.autograd import Variable定义二值化函数class BinarizedF(Function): def forward(self, input): self.save_for_backward(input) a = torch.ones...
2024-01-10
MAC怎么升级MacOS Monterey，5个简单教程
您对在 Mac 上安装 macOS Monterey 感到兴奋吗？MacOS Monterey 的发布日期是 10 月 25 日星期一，无论您是想立即安装它，还是过了一段时间后，您都可能需要提前采取一些措施，让您的 Mac 为新系统做好准备软件发布。在 Mac 上安装 macOS Monterey（版本 12）之前，我们将介绍一些程序和注意事项。如何通过 5 个简单步骤为 MacOS Mo...
2024-02-09Pytorch实现各种2d卷积示例
普通卷积使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑)class ConvBNReLU(nn.Module): def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, affine=True): super(ConvBNReLU, self).__init__() self.op = nn.Sequential( nn.Con...
2024-01-10解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题
在使用Pytorch进行神经网络训练时，有时会遇到训练学习率不下降的问题。出现这种问题的可能原因有很多，包括学习率过小，数据没有进行Normalization等。不过除了这些常规的原因，还有一种难以发现的原因：在计算loss时数据维数不匹配。下面是我的代码：loss_function = torch.nn.MSE_loss()optimizer.zero_grad()...
2024-01-10pytorch对梯度进行可视化进行梯度检查教程
目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的正确性。实验可视化rroi_align的梯度1.pytorch 0.4.1及之前，需要声明需要参数，这里将...
2024-01-10typecho插件编写教程（一）:Hello World
最近老高正在编写一个关于typecho的插件，由于typecho不像wordpress，有那么多的文档参考，写一个插件还是遇到了很多的坑，不过随着研究的不断深入，老高也慢慢上手了，于是总结出此篇编写教程分享给大家！I. 从HelloWorld说起基本信息想必想要开发typecho的你一定阅读过官方示例插件HelloWorld的源码吧...
2024-01-10pytorch实现CNN卷积神经网络
本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络，供大家参考，具体内容如下我对卷积神经网络的一些认识 卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络，由于其具有局部感受野等特性，让其与人眼识别图像具有相似性，因此被广泛应用于图像识别中，本人是研究机械故障诊断方面的，一般利...
2024-01-10
