PyTorch學習筆記(6)——DataLoader源代碼剖析 - dataloader本質是一個可迭代對象,使用iter()訪問,不能使用next()訪問; - 使用iter(dataloader)返回的是一個迭代器,然后可以使用next訪問; - 也可以使 ...
Pytorch的Autograd模塊包括一個分析器 profiler ,它可以讓你檢查模型中不同操作符的成本 包括CPU和GPU。 目前有兩種模式 使用profile.實現僅cpu模式和基於nvprof 注冊CPU和GPU活動 使用emit nvtx。 torch.autograd.profiler.profile enabled True,use cuda False,record shapes ...
2020-07-06 17:55 0 3362 推薦指數:
PyTorch學習筆記(6)——DataLoader源代碼剖析 - dataloader本質是一個可迭代對象,使用iter()訪問,不能使用next()訪問; - 使用iter(dataloader)返回的是一個迭代器,然后可以使用next訪問; - 也可以使 ...
不是python層面Tensor的剖析,是C層面的剖析。 看pytorch下lib庫中的TH好一陣子了,TH也是torch7下面的一個重要的庫。 可以在torch的github上看到相關文檔。看了半天才發現pytorch借鑒了很多torch7的東西。 pytorch大量借鑒 ...
modules()會返回模型中所有模塊的迭代器,它能夠訪問到最內層,比如self.layer1.conv1這個模塊,還有一個與它們相對應的是name_children()屬性以及named_modules(),這兩個不僅會返回模塊的迭代器,還會返回網絡層的名字。 部分層使用預訓練 ...
之前在用預訓練的ResNet的模型進行遷移訓練時,是固定除最后一層的前面層權重,然后把全連接層輸出改為自己需要的數目,進行最后一層的訓練,那么現在假如想要只是把 最后一層的輸出改一下,不需要加載前面層的權重,方法如下: 首先模型結構是必須要傳入的,然后把最后一層的輸出改為自己所需 ...
下面是如何自己構建一個層,分為包含自動反向求導和手動反向求導兩種方式,后面會分別構建網絡,對比一下結果對不對。 ---------------------------------------------------------- 關於Pytorch中的結構層級關系。 最為 ...
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1. model = models.resnet18(pretrained=False,num_classes=CIFAR10_num_classes) def my_forward(model, x ...