原文:[深度学习] Pytorch学习(二)—— torch.nn 实践:训练分类器(含多GPU训练CPU加载预测的使用方法)

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2019-10-20 09:22 0 390 推荐指数:

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PyTorch深度学习60分钟快速入门 】Part4:训练一个分类器

太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络、计算损失,以及更新网络权重。不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像、文本、音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中。然后你可以将该数组转换成一个torch ...

Wed Jan 31 09:25:00 CST 2018 1 3341
[深度学习] Pytorch(三)—— 多/单GPUCPU训练保存、加载模型参数问题

[深度学习] Pytorch(三)—— 多/单GPUCPU训练保存、加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPUGPUCPU的不同环境下训练保存、加载使用使用模型的问题,如果保存、加载的上述三类环境不同,加载时会出错。就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU ...

Sun Oct 20 23:04:00 CST 2019 0 1359
Pytorch: torch.nn

自定义层Linear必须继承nn.Module,并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推荐使用第一种用法,尽管第二种写法更直观。 在构造函数 ...

Mon Feb 24 19:21:00 CST 2020 0 1003
使用Floyd进行GPU深度学习训练

如果你曾经做过做过深度学习的模型,并试图将他在本机上训练一下,因为你觉得你的笔记本性能还可以,于是你开始train你的模型,首先你看到loss下降很慢,每个batch需要花费8.4秒左右的样子: 然后你的CPU开始狂转,风扇全功率运行,风声大作,坚持了几分钟实在受不了了,你果断的关闭了进程 ...

Tue Oct 10 22:45:00 CST 2017 0 2803
pytorch GPU训练好的模型使用CPU加载

torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载CPUtorch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载GPU 1中 torch ...

Sun Feb 16 23:04:00 CST 2020 0 703
Pytorchtorch.nn使用

本文将介绍: torch.nn包 定义一个简单的nn架构 定义优化、损失函数 梯度的反向传播 将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nntorch.nn包来构建网络; torch.nn.Module类作为自定义类的基类 ...

Thu May 20 04:47:00 CST 2021 0 1185
小白学习pytorch框架(3)-模型训练三要素+torch.nn.Linear()

 模型训练的三要素:数据处理、损失函数、优化算法  数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数 ...

Wed Dec 25 23:41:00 CST 2019 0 684
机器学习-分类器-级联分类器训练(Train CascadeClassifier )

一、简介:   adaboost分类器由级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中 ...

Thu Oct 27 01:49:00 CST 2016 0 2179
 
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