in total by PyTorch) 猜测：测试时候未有释放显卡内存，导致每次加载模型，显 ...

　　对于显存不充足的炼丹研究者来说，弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的。下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程。 　　实验实验代码如下： 　　输出如下： 　　代码首先分配3GB的显存创建变量x，然后计算y，再用y进行反向传播。可以看到，创建x后 ...

目录： 分类模型训练代码 分类模型测试代码 自定义损失函数 标签平滑 mixup训练 L1正则化 不对偏置项进行权重衰减 梯度裁剪 得到当前学习率 学习率衰减 优化器链式更新 模型训练可视化 保存和加载断点 提取Imagenet预训练模型 ...

PyTorch代码学习-ImageNET训练 PyTorch代码学习-ImageNET训练 文章说明：本人学习pytorch/examples/ImageNET/main()理解（待续） # -*- coding: utf-8 -*- import argparse # 命令行解释器相关程序 ...

image_test.py import argparse import numpy as np import sys import os import csv from imagenet_t ...

问题起因：笔者想把别人的torch的代码复制到笔者的代码框架下，从而引起的显存爆炸问题 该bug在困扰了笔者三天的情况下，和学长一同解决了该bug，故在此记录这次艰辛的debug之路。 尝试思路1：检查是否存在保留loss的情况下是否使用了 item() 取值，经检查，并没有 尝试 ...

前言 曾经有次被 💩 一样的代码 🤮 到了 —— 几百行代码写在一个函数里，逻辑混乱不堪，更要命的是，代码里居然没有 continue 之类的语句，所有判断都新增一层缩进，以至于这坨代码看上去是这样的： 由于我的笔记本屏幕小，光这缩进就占据了大半空间，以至于很多代码都无法完整显示 ...

要先利用GPU训练，CPU测试，那么在模型训练时候，是能保存模型的参数而不能保存整个模型，可见Pytorch模型保存机制便可以学会模型的保存、加载、测试 💥这里主要讲一点重要的，即在pytorch 1.6的版本中训练模型保存时，不能直接使用 否则，在CPU测试时，由于版本的不兼容会导致 ...