《pytorch》专题

本文向大家介绍PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的解决方法，包括了PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的解决方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的问题 今天在使用 pytorch 的过程中，发现 CPU 占用率过高。经过检查，发现是因为先在 CPU 中生成了随机数，然后再调用.to(device)传到 GPU，这样导致效率变得

本文向大家介绍详解解决jupyter不能使用pytorch的问题，包括了详解解决jupyter不能使用pytorch的问题的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 问题： 昨天在使用jupyter时，发现pytorch又不能用了，之前用了很久的时间安装上，最近一直在用pycharm，转而用jupyter时，发现又开始像之前一样报错，提示：no module named ‘torch'。 尝试各种方

本文向大家介绍pytorch如何冻结某层参数的实现，包括了pytorch如何冻结某层参数的实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在迁移学习finetune时我们通常需要冻结前几层的参数不参与训练，在Pytorch中的实现如下： 假如我们想要冻结linear1层，需要做如下操作：  最后我们需要将需要优化的参数传入优化器，不需要传入的参数过滤掉，所以要用到filter()函数。 其它的博客中

本文向大家介绍pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解，包括了pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Conv2d的简单使用 torch 包 nn 中 Conv2d 的用法与 tensorflow 中类似，但不完全一样。 在 torch 中，Conv2d 有几个基本的参数，分别是 in_channels 输入图像的深

本文向大家介绍pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例，包括了pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 代码如下，U我认为对于新手来说最重要的是学会rnn读取数据的格式。 以上这篇pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐

本文向大家介绍pytorch中的inference使用实例，包括了pytorch中的inference使用实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这里inference两个程序的连接，如目标检测，可以利用一个程序提取候选框，然后把候选框输入到分类cnn网络中。 这里常需要进行一定的连接。 以上这篇pytorch中的inference使用实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

本文向大家介绍pytorch 使用加载训练好的模型做inference，包括了pytorch 使用加载训练好的模型做inference的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前提： 模型参数和结构是分别保存的 1、 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2、加载模型参数(# load model state_dict) （解决RuntimeError:

本文向大家介绍pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式，包括了pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、 RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension

本文向大家介绍浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)，包括了浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。 许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往

本文向大家介绍pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解，包括了pytorch:model.train和model.eval用法及区别详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval，eval（）时，框架会自动把BN和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值，不然的话，一

我想知道如何在Pytorch中创建一个支持多种标签类型的数据加载器。我该怎么做？

我使用torch的标准数据加载器。乌提尔斯。数据我创建dataset类，然后按以下方式构建DataLoader： 它运行完美，但是数据集足够大——300k图像。因此，使用DataLoader读取图像需要大量时间。所以在调试阶段构建这么大的DataLoader真的很糟糕！我只是想测试一些我的假设，想快点做！我不需要为此加载整个数据集。 我试图找到一种方法，如何只加载数据集的一小部分，而不在整个数据集

目前，我有一个预先训练过的模型，它使用数据加载器读取一批图像来训练模型。 我想对图像进行处理（预测），因为它们是从队列中到达的。它应该类似于读取单个图像并运行模型对其进行预测的代码。大致如下： 我想知道您是否可以指导我如何做到这一点，并在DataLoader中应用相同的转换。

我以前做过一些预处理和特征选择，我有一个pickle训练输入数据，由列表列表组成，例如（但pickle） 是一个填充标记，但我认为这并不重要。 因为这个文件有大量的千兆字节，所以我希望节省内存，并使用生成器逐行（逐列表）读取pickle。我已经找到了这个可能有用的答案。这方面的工作如下： 接下来，我希望在PyTorch（1.0.1）数据加载器中使用这些数据。根据我在其他答案中发现的，我必须向它提供

我有多个数据集，每个数据集中有不同数量的图像（和不同的图像维度）。在训练循环中，我想从所有数据集中随机加载一批图像，但每个批次只包含单个数据集中的图像。例如，我有数据集A、B、C、D，每个数据集都有图像01。jpg,02。jpg，…n.jpg（其中n取决于数据集），假设批量大小为3。例如，在第一个加载的批次中，我可能会在下一个批次[D/01.jpg，D/05.jpg，D/12.jpg]中获得图像[