import argparse import torch #核心就是argparse类生成参数包parser实例 parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch Example') #通过这个类实例的方法如add_argument添加参数属 ...
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2020-06-26 20:08:04
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本篇借鉴了这篇文章，如果有兴趣，大家可以看看：https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵：交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度 2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftm ...
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2020-06-26 14:34:08
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最近一直在尝试用pytorch版本的Tiny yolo v3,来训练自己的数据集。看了很多的博客，终于梳理出如何使用自己的数据集来进行训练。关于YOLO v3的原理这里就不过多介绍了。网上的教程很多，这里就直接开始介绍如何利用PyTorch对自己的数据进行训练以及进行预测。 参考博客：https:/ ...
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2020-06-26 01:23:10
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1. 先安装Python, 从官网 https://www.python.org/getit/ 下载Python 安装包，这里下载的 Python-3.6.0.tgz tar -xvf Python-3.6.0.tgz cd Python-3.6.0 ./configure --prefix=/sh ...
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2020-06-25 23:08:10
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pytorch三种模型的加载保存操作 方法1 ： PATH表示保存模型的路径和文件名 torch.save(model, PATH) model = torch.load(PATH) model.eval() class Model(nn.Module): def __init__(self, n_ ...
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2020-06-25 21:25:26
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问题背景 训练深度学习模型往往需要大规模的数据集，这些数据集往往无法直接一次性加载到计算机的内存中，通常需要分批加载。数据的I/O很可能成为训练深度网络模型的瓶颈，因此数据的读取速度对于大规模的数据集（几十G甚至上千G）是非常关键的。例如：https://discuss.pytorch.org/t/ ...
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2020-06-25 19:36:16
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pytorch单机多卡训练 训练 只需要在model定义处增加下面一行： model = model.to(device) # device为0号 model = torch.nn.DataParallel(model) 载入模型 如果是多GPU载入，没有问题 如果训练时是多GPU，但是测试时是单G ...
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2020-06-24 16:01:42
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1 任务调度利器：APScheduler 2 分布式的队列：celery 3 绘图组件：Matplotlib 、 Seaborn 4 ORM框架：SQLAlchemy 、 Peewee 5 web开发框架：Flask 、 Django、Tornado 6 机器学习：Pytorch、TensorFlo ...
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2020-06-23 13:19:34
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Tensor 维度可为 0，1，....... 1、 import torch as ttensorA=t.tensor([[1,2,3]])tensorB=t.tensor(10)testResult= tensorA + tensorBprint(tensorB.size())print(tes ...
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2020-06-23 01:20:17
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1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN (1)检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本 (2)下载Cuda 官网：https://developer.nvidia.com/c ...
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2020-06-22 22:36:49
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