pytorch模型的保存和加载网上已经有很多人进行详细讲解了，我这里只是记录一下本人的学习笔记，方便后续查看。 pytorch——模型的保存和加载1.模型的保存1.1 两种模型保存的方法1.2 模型保存的设备1.3 半精度保存1.4训练过程中checkpoint（检查点）的保存2.模型的加载3.分布式训练模型的保存和加载3.1模型的加载3.2模型的保存 1.模型的保存1.1 两种模型保存的方法1.
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2023-09-25 11:12:11
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# PyTorch 训练模型内存一致增加
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的功能和灵活的接口，因此受到了广泛的关注和使用。然而，在训练大规模模型时，内存占用可能会成为一个问题。本文将介绍如何通过一些技巧和方法来减少PyTorch训练模型时的内存占用，并提高训练效率。
## 数据并行处理
在深度学习训练过程中，通常需要处理大量的数据，这可能会导致内存不足的问题。
原创
2024-01-14 09:03:14
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# 如何解决PyTorch训练中内存不断增加的问题
## 引言
PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，但在训练大型模型时，经常会遇到内存不断增加的问题。本文将引导初学者了解这个问题，并提供解决方案。
## 问题描述
在PyTorch训练过程中，当使用GPU进行模型训练时，经常会遇到内存不断增加的问题。这可能导致训练过程中内存耗尽，最终导致程序崩溃。
## 解决方案概览
为了解决这个问题
原创
2023-12-12 10:03:59
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Pytorch Tutorial 学习笔记（六）模型部署Pytorch官方文档：https://pytorch.org/tutorials/将pytorch模型转化到Torch ScriptC++是部署的底层语言，Torch Script是连接两者的桥梁，在部署的过程中一般有两种方法：第一种称为跟踪，这是一种通过使用示例输入对其进行评估并记录这些输入在模型中的流动来捕获模型结构的机制。但是仅使用于
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2023-08-28 10:18:47
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# 理解模型训练时 PyTorch CPU 内存增加的原因
在进行深度学习模型训练时，很多开发者会发现 CPU 内存逐渐增加。这是因为在模型训练过程中，数据的加载、处理和计算都会消耗内存。本文将详细探讨这一过程，并通过示例代码帮助初学者理解。
## 流程概述
下面是模型训练过程中内存使用情况的简化流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-12 04:44:15
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pytorch训练模型内存溢出
原创
2023-12-14 10:21:49
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# PyTorch模型训练中的内存对齐
在使用PyTorch进行模型训练时，内存对齐是优化性能的一个重要方面。内存对齐可以有效地提高数据访问的效率并减少缓存未命中。本文将指导你如何实现PyTorch模型训练中的内存对齐，以下是整个流程的步骤概述。
## 步骤概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------
原创
2024-08-16 07:22:07
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# PyTorch模型训练中的内存OOM问题
在深度学习模型训练过程中，常常会遇到“内存溢出”（OOM, Out Of Memory）的问题。尤其是在使用如PyTorch等框架时，这个问题可能会导致训练过程停止，影响模型的性能。本文将探讨OOM的原因，并提供解决方案和代码示例，以帮助开发者更好地处理此类问题。
## OOM的原因
1. **模型过大**：模型的参数数量过多，以至于占用的内存超
原创
2024-10-19 08:45:09
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# 使用PyTorch实现多个模型的内存连续训练
在机器学习和深度学习的应用中，训练多个模型并有效地管理内存是一个常见的挑战。使用PyTorch，我们可以设计一个系统来连续训练多个模型而不占用过多的内存。本文将逐步介绍这个过程，提供详细的代码示例，并采用Mermaid语法展示饼状图和关系图。
## 流程概述
为了实现这个目标，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 05:32:44
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# PyTorch模型训练内存占用增长的探讨
在训练深度学习模型的过程中，PyTorch是一个非常流行且强大的框架。然而，许多用户常常会遇到一个问题，即训练过程中内存使用量逐渐增加。这种现象不仅影响训练效率，还可能导致内存不足的问题。本文将探讨这一现象的成因，并通过示例代码进行演示。
## 内存占用增长的原因
内存占用的不断增长通常可以归结为几个方面：
1. **计算图的保留**：在PyT
原创
2024-08-05 09:20:48
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文章目录前言模型训练套路1.准备数据集2.训练数据集和测试数据集的长度3.搭建网络模型4.创建网络模型、损失函数以及优化器5.添加tensorboard6.设置训练网络的一些参数7.开始训练模型8.查看tensorboard的结果模型验证套路1.输入图片2.加载网络模型3.验证结果总结 前言本周主要学习了Pytorch的使用，用Dataset读取文件中的数据，DataLoader对Dataset
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2023-08-11 20:22:27
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定义是否使用GPU可有可无，默认为 cpudevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")训练数据：BATCH_SIZE = 64 ：批处理尺寸，即一次处理图像的张数 加载训练数据 ： 以cifar10 为例trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dat
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2023-07-10 18:35:55
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Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
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2024-01-24 23:23:47
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PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard 文章目录PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard0 本章概要1 安装TensorBoard1.1 数据和模型准备1.2 设置TensorBoard2 写入TensorBoard3 在TensorBoard中查看模型4 添加一个“Projector”到TensorBoard5 在
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2024-06-03 15:12:59
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PyTorch 2.0 通过简单一行 torch.compile() 就可以使模型训练速度提高 30%-200%，本教程将演示如何真实复现这种提速。torch.compile() 可以轻松地尝试不同的编译器后端，进而加速 PyTorch 代码的运行。它作为 torch.jit.script() 的直接替代品，可以直接在 nn.Module 上运行，无需修改源代码。上篇文章中，我们介绍了 torch
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2024-01-11 21:57:32
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PyTorch的TorchVision模块中包含多个用于图像分类的预训练模型，TorchVision包由流行的数据集、模型结构和用于计算机视觉的通用图像转换函数组成。一般来讲，如果你进入计算机视觉和使用PyTorch，TorchVision可以提供还多便利的操作！1、使用预训练模型进行图像分类 预训练模型是在像ImageNet这样的大型基准数据集上训练得到的神经网络模型。深度学习社区从这
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2023-08-24 16:21:41
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原创
2021-10-18 09:35:16
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目录1.选取训练模型中的损失函数1.1L1损失函数1.2均值平方差(MSE)损失函数1.3交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数1.4加权交叉熵1.5分类模型中常用的3种损失函数2.Softmax接口的使用3.优化器的使用与优化参数的查看3.1优化器的使用3.2优化参数的查看4.用退化学习率训练模型4.1手动实现退化学习率4.2PyTorch中的退化学习率接口----lr_sched
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2024-07-17 20:56:40
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目录基本流程一、数据处理二、模型搭建三、定义代价函数&优化器四、训练附录nn.Sequentialnn.Modulemodel.train() 和 model.eval() 损失图神经网络基本流程 1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）2. 模型搭建（nn.Module）3. 损失&优化（loss、optimizer）4. 训练（forward、
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2023-08-08 14:53:00
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模型训练的开发过程可以看作是一套完整的生产流程，这些环节包括: 数据读取、网络设计、优化方法与损失函数的选择以及一些辅助的工具等，TorchVision是一个和PyTorch配合使用的Python包，包含很多图像处理工具PyTorch中的数据读取模型训练开始的第一步就是数据读取，PyTorch提供了十分方便的数据读取机制，使用Dataset类与DataLoader的组合来得到数据迭代器。在训练或预
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2024-05-08 10:07:12
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