pytorch快速加载预训练模型参数的方式 https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 常用预训练模型在这里面 ...

打印出来的结果是以文本形式显示， 显示出模型的每一层是由什么层构成的，一般来说深度卷积网络是由结构类似的基本模块组成，内部参数会有区别。 查看模型结构主要是为了看在某些层执行的特别 ...

pytorch使用horovod多gpu训练 pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步： 完整示例代码如下，在imagenet上采用resnet50进行训练 ...

pytorch转置卷积(反卷积)参数说明，尺寸输入输出的计算 函数构造： in_channels(int) – 输入信号的通道数 out_channels(int) – 卷 ...

pytorch快速加载预训练模型参数的方式 针对的预训练模型是通用的模型，也可以是自定义模型，大多是vgg16 , resnet50 , resnet101 , 等，从官网加载太慢 直接修改源码 ...

环境依赖： pytorch 0.4以上 tensorboardX: pip install tensorboardX、pip install tensorflow 在项目代码中加入 ...

使用torchsummay模块，pip install torchsummary summayr使用方法，加入模型，以及模型输入tensor的形状即可，结尾会给出模型的权重大小，反向传 ...

使用logging包实现边在命令行输出结果，边保存结果为Log文件 首先自定义一个Logger类，调用Logging包实现功能，实例化一个对象logger，直接调用logger.info，例如 ...

一、预处理部分 1.拿到数据首先对数据进行分析 对数据的分布有一个大致的了解，可以用画图函数查看所有类的分布情况。可以采取删除不合理类的方法来提高准确率； 对图像进行分析，在自定义的图像增强的多 ...

1.no CUDA-capable device is detected 首先考虑的是cuda的驱动问题，查看gpu显示是否正常，然后更新最新的cuda驱动； 第二个考虑的是cuda设备的默认参数 ...