人工智能

torch.stack() 和 torch.cat() 都可以按照指定的维度进行拼接，但是两者也有区别，torch.satck() 是增加新的维度进行堆叠，即其维度拼接后会增加一个维度；而torch.cat() 是在原维度上进行堆叠，即其维度拼接后的维度个数和原来一致。具体说明如下： torch.stack(input,dim) input: 待拼接的张量序…

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子： import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 p…

在pytorch中，即使是有GPU的机器，它也不会自动使用GPU，而是需要在程序中显示指定。调用model.cuda()，可以将模型加载到GPU上去。这种方法不被提倡，而建议使用model.to(device)的方式，这样可以显示指定需要使用的计算资源，特别是有多个GPU的情况下。

上一篇实践学习中，遇到了在多/单个GPU、GPU与CPU的不同环境下训练保存、加载使用使用模型的问题，如果保存、加载的上述三类环境不同，加载时会出错。就去研究了一下，做了实验，得出以下结论： 多/单GPU训练保存模型参数、CPU加载使用模型 #保存 PATH = ‘cifar_net.pth’ torch.save(net.module.state_dict…

Python常用虚拟环境配置 virtualenv venv #创建虚拟环境 source activate venv/bin/activate #进入虚拟环境 包管理 常用包 #pytorch #opencv #sklearn pip install torch===1.6.0 torchvision===0.7.0 -f https://download…

单GPU跑的程序，而且是在docker中，迭代了几百步后，程序突然崩掉了， 程序停在了 for step,data in enumerate(loader)，下面是部分bug信息 Traceback (most recent call last): …….. File “…/torch/utils/data/dataloader.py”, lin…

导入相关包torch.nn.functional中包含relu()，maxpool2d()等 CNN 常用操作。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torchvision import to…