Pytorch | Pytorch框架中模型和數據的gpu和cpu模式: model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel 轉載自:https://blog.csdn.net/iLOVEJohnny/article ...
這篇文章主要介紹了pytorch中的model model.to device 使用說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教 這代表將模型加載到指定設備上。 其中,device torch.device cpu 代表的使用cpu,而device torch.device cuda 則代表的使用GPU。 當我們指定了設備之后,就需要將模型加載到相應設備中 ...
2021-07-10 22:22 0 247 推薦指數:
Pytorch | Pytorch框架中模型和數據的gpu和cpu模式: model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel 轉載自:https://blog.csdn.net/iLOVEJohnny/article ...
model.train()將模型設置為訓練狀態,作用:使Dropout,batchnorm知道后有不同表現(具體參考Dropout,batchnorm源碼),只有這兩個關心True or False。 將模型設置為測試狀態有兩種方法: 1.model.train(mode=False ...
目錄 網絡定義 model.named_children 返回名字 和 操作 model.modules() 可用於參數初始化 其他的可以參考: model.parameters() || torch.optim.SGD(params, lr ...
model.train() :啟用 BatchNormalization 和 Dropout model.eval() :不啟用 BatchNormalization 和 Dropout 參考: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html ...
,用model.modules()會遍歷所有層 參考鏈接:https://discuss.pytorch.org/t/modul ...
1、model.named_parameters(),迭代打印model.named_parameters ...
model.train() tells your model that you are training the model. So effectively layers like dropout, batchnorm etc. which behave different ...
在pytorch中,即使是有GPU的機器,它也不會自動使用GPU,而是需要在程序中顯示指定。調用model.cuda(),可以將模型加載到GPU上去。這種方法不被提倡,而建議使用model.to(device)的方式,這樣可以顯示指定需要使用的計算資源,特別是有多個GPU的情況下。 ...