与tensorflow模型与caffe模型不同，当前的pytorch没有官方的直观查看网络结构的工具，google了下pytorch的网络解析的方法，发现可以将pytorch的model转换成为events文件使用tensorboard查看，记录之。 安装插件 ...

如果你用的 Keras 或者 TensorFlow, 请移步 怎么查看keras 或者 tensorflow 正在使用的GPU In [1]: import torch In [2]: torch.cuda.current_device() Out ...

在用pdb debug的时候，有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息，如何查看呢？ 1. 首先把你的模型打印出来，像这样 2. 然后观察到model下面有module的key，module下面有features的key， features下面有(0)的key，这样就可以直接 ...

torch.cuda.is_available()cuda是否可用； torch.cuda.device_count()返回gpu数量； torch.cuda.get_device_name(0) ...

其他：windows使用nvidia-smi查看gpu信息 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu，就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu？这是因为GPU的编程接口采用CUDA，而目前并不是所有的GPU都支持CUDA，只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未来 ...

下来 pytorch模型参数保存 官网推荐了两种方法 1. 只保存模型参数 　保存：　　 ...

1.用法： 其中G_skeleton和 D_skeleton是我们用到的模型。使用以下代码打印参数总数： 2.解析： my_model.parameters() ：用来返回模型中的参数 numel()：获取tensor中一共包含多少个元素 例： sum()：python内置 ...

模型和数据可以在CPU和GPU上来回迁移，怎么判断模型和数据在哪里呢？ import torch import torch.nn as nn # ----------- 判断模型是在CPU还是GPU上 ---------------------- model = nn.LSTM ...