这篇文章主要介绍了pytorch中的model model.to device 使用说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 这代表将模型加载到指定设备上。 其中，device torch.device cpu 代表的使用cpu，而device torch.device cuda 则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中 ...
2021-07-10 22:22 0 247 推荐指数：
Pytorch | Pytorch框架中模型和数据的gpu和cpu模式： model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel 转载自：https://blog.csdn.net/iLOVEJohnny/article ...
model.train（）将模型设置为训练状态，作用：使Dropout，batchnorm知道后有不同表现（具体参考Dropout，batchnorm源码），只有这两个关心True or False。 将模型设置为测试状态有两种方法： 1.model.train(mode=False ...
目录 网络定义 model.named_children 返回名字 和 操作 model.modules() 可用于参数初始化 其他的可以参考： model.parameters() || torch.optim.SGD(params, lr ...
model.train() ：启用 BatchNormalization 和 Dropout model.eval() ：不启用 BatchNormalization 和 Dropout 参考： https://pytorch.org/docs/stable/nn.html ...
，用model.modules()会遍历所有层 参考链接：https://discuss.pytorch.org/t/modul ...
1、model.named_parameters()，迭代打印model.named_parameters ...
model.train() tells your model that you are training the model. So effectively layers like dropout, batchnorm etc. which behave different ...
在pytorch中，即使是有GPU的机器，它也不会自动使用GPU，而是需要在程序中显示指定。调用model.cuda()，可以将模型加载到GPU上去。这种方法不被提倡，而建议使用model.to(device)的方式，这样可以显示指定需要使用的计算资源，特别是有多个GPU的情况下。 ...
