原文:Pytorch-定義MLP&GPU加速&測試

Pytorch定義網絡結構識別手寫數字,可以對網絡中的參數w和b進行手動定義的 參考上一節 ,也可以直接用nn.Linear定義層的方式來定義,更加方便的方式是直接繼承nn.Module來定義自己的網絡結構。 .nn.Linear方式 .繼承nn.Module方式 Train Epoch: Loss: . Train Epoch: Loss: . Train Epoch: Loss: . Test ...

2020-07-11 19:36 0 1292 推薦指數:

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pytorch使用gpu加速的方法

一、默認gpu加速 一般來說我們最常見到的用法是這樣的: 或者說: 這樣我們就可以把某一個向量或者模型進行gpu訓練 二、指定gpu加速 來指定使用的具體設備。如果沒有顯式指定設備序號的話則使用torch.cuda.current_device()對應的序號。 ...

Mon May 17 16:38:00 CST 2021 0 1805
pytorch->mindspore】1.自定義算子遷移

要遷移的項目為圖像壓縮算法https://github.com/ywz978020607/HESIC 1.自定義算子遷移--LowerBoundFunction類 為了能夠准確遷移底層封裝的類,需要詳細測試原版類以及遷移測試 pytorch中自定義的算子 ...

Thu Jul 08 04:20:00 CST 2021 0 277
Pytorch-數據增強

比如,你遇到的一個任務,目前只有小幾百的數據,然而目前流行的最先進的神經網絡都是成千上萬的圖片數據,可以通過數據增強來實現。 常用的數據增強手段: Flip(翻轉) Rotation(旋 ...

Mon Jul 20 04:22:00 CST 2020 0 2220
Pytorch-拼接與拆分

引言 本篇介紹tensor的拼接與拆分。 拼接與拆分 cat stack split chunk cat numpy中使用concat,在pytorch中使用更加簡寫的 cat 完成一個拼接 兩個向量維度 ...

Tue Sep 24 16:19:00 CST 2019 0 1340
Pytorch中利用GPU訓練,CPU測試

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 ...

Sat Nov 21 23:30:00 CST 2020 0 1302
Pytorch-基於Transformer的情感分類

筆記摘抄 Transformer模型(文本分類僅用到Encoder部分): 1. 數據預處理 和上一個博客https://www.cnblogs.com/douzujun/p/13511237.html中的數據和預處理都一致。 2. 定義模型 2.1 Embedding ...

Tue Aug 18 05:06:00 CST 2020 3 1465
Pytorch-基於Transformer的情感分類

Transformer模型(文本分類僅用到Encoder部分): 1.數據預處理 和上一個博客https://www.cnblogs.com/cxq1126/p/13504437.html中的數據和預處理基本都一致。 2.定義模型 2.1Embedding ...

Sun Aug 16 06:31:00 CST 2020 0 1085
Pytorch-數據類型

1.張量數據類型 Pytorch常用的數據類型,其中FloatTensor、DoubleTensor、ByteTensor、IntTensor最常用。GPU和CPU的Tensor不相同。 數據類型檢查使用isinstance() 標量 ...

Mon Jan 27 20:18:00 CST 2020 0 229
 
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