in total by PyTorch) 猜測：測試時候未有釋放顯卡內存，導致每次加載模型，顯 ...

　　對於顯存不充足的煉丹研究者來說，弄清楚Pytorch顯存的分配機制是很有必要的。下面直接通過實驗來推出Pytorch顯存的分配過程。 　　實驗實驗代碼如下： 　　輸出如下： 　　代碼首先分配3GB的顯存創建變量x，然后計算y，再用y進行反向傳播。可以看到，創建x后 ...

目錄： 分類模型訓練代碼 分類模型測試代碼 自定義損失函數 標簽平滑 mixup訓練 L1正則化 不對偏置項進行權重衰減 梯度裁剪 得到當前學習率 學習率衰減 優化器鏈式更新 模型訓練可視化 保存和加載斷點 提取Imagenet預訓練模型 ...

PyTorch代碼學習-ImageNET訓練 PyTorch代碼學習-ImageNET訓練 文章說明：本人學習pytorch/examples/ImageNET/main()理解（待續） # -*- coding: utf-8 -*- import argparse # 命令行解釋器相關程序 ...

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

問題起因：筆者想把別人的torch的代碼復制到筆者的代碼框架下，從而引起的顯存爆炸問題 該bug在困擾了筆者三天的情況下，和學長一同解決了該bug，故在此記錄這次艱辛的debug之路。 嘗試思路1：檢查是否存在保留loss的情況下是否使用了 item() 取值，經檢查，並沒有 嘗試 ...

前言 曾經有次被 💩 一樣的代碼 🤮 到了 —— 幾百行代碼寫在一個函數里，邏輯混亂不堪，更要命的是，代碼里居然沒有 continue 之類的語句，所有判斷都新增一層縮進，以至於這坨代碼看上去是這樣的： 由於我的筆記本屏幕小，光這縮進就占據了大半空間，以至於很多代碼都無法完整顯示 ...

要先利用GPU訓練，CPU測試，那么在模型訓練時候，是能保存模型的參數而不能保存整個模型，可見Pytorch模型保存機制便可以學會模型的保存、加載、測試 💥這里主要講一點重要的，即在pytorch 1.6的版本中訓練模型保存時，不能直接使用 否則，在CPU測試時，由於版本的不兼容會導致 ...