與tensorflow模型與caffe模型不同，當前的pytorch沒有官方的直觀查看網絡結構的工具，google了下pytorch的網絡解析的方法，發現可以將pytorch的model轉換成為events文件使用tensorboard查看，記錄之。 安裝插件 ...

如果你用的 Keras 或者 TensorFlow, 請移步 怎么查看keras 或者 tensorflow 正在使用的GPU In [1]: import torch In [2]: torch.cuda.current_device() Out ...

在用pdb debug的時候，有時候需要看一下特定layer的權重以及相應的梯度信息，如何查看呢？ 1. 首先把你的模型打印出來，像這樣 2. 然后觀察到model下面有module的key，module下面有features的key， features下面有(0)的key，這樣就可以直接 ...

torch.cuda.is_available()cuda是否可用； torch.cuda.device_count()返回gpu數量； torch.cuda.get_device_name(0) ...

其他：windows使用nvidia-smi查看gpu信息 為什么將數據轉移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu，就像將數據轉移至CPU調用的方法是.cpu？這是因為GPU的編程接口采用CUDA，而目前並不是所有的GPU都支持CUDA，只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未來 ...

下來 pytorch模型參數保存 官網推薦了兩種方法 1. 只保存模型參數 　保存：　　 ...

1.用法： 其中G_skeleton和 D_skeleton是我們用到的模型。使用以下代碼打印參數總數： 2.解析： my_model.parameters() ：用來返回模型中的參數 numel()：獲取tensor中一共包含多少個元素 例： sum()：python內置 ...

模型和數據可以在CPU和GPU上來回遷移，怎么判斷模型和數據在哪里呢？ import torch import torch.nn as nn # ----------- 判斷模型是在CPU還是GPU上 ---------------------- model = nn.LSTM ...