目录一、模型保存与加载二、完整的模型训练过程1、导入准备数据集2、加载数据集3、搭建神经网络4、损失函数5、优化器6、训练设置7、测试集测试8、Tensorbord测试8、正确率acc三、利用GPU训练 一、模型保存与加载方式二把网络模型的状态参数保存成字典形式，而方式一保存的是模型的结构 + 模型参数如果是大模型，方式二会比方式一占用更少的空间。保存模型加载模型二、完整的模型训练过程1、导入准
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2024-07-29 11:06:50
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一 模型保存加载方法注意：torch.load 进行加载模型的时候，会根据模型训练方式（CPU训练或者GPU训练），自动选择加载设备1.1、直接保存模型（参数+网络）# 保存模型
torch.save(model, 'model.pth')
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')1.2、只保存参数；（官方推荐）由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保
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2024-03-08 09:21:08
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嵌入式vxWorks系统属于静态加载方式，程序直接全部装载在内存去运行，对于这种处理方法，理论上运行速度优势明显，缺点是内存永远不够。
数据存储方式 代码段：代码段是用来存放可执行文件的操作指令，也就是说是它是可执行程序在内存中的镜像。代码段需要防止在运行时被非法修改，所以只准许读取操作，而不允许写入（修改）操作――它是不可写的。数据段：数据段用来存放可执行文件中已初始化全
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2024-07-11 11:27:15
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，将模型迁移到 GPU 是一个常见且必要的步骤。通过将计算任务转移到 GPU 上，我们可以极大地提升模型训练速度，缩短实验时间。本文将详细探讨如何高效地将 PyTorch 模型放到 GPU 上，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面。
### 版本对比
在不同版本的 PyTorch 中，模型迁移到 GPU 的方法略有
转换到gpu上的两种方法与os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]一 .cuda()import os
import torch
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ='6,7'
a=torch.tensor([1,2,3]).cuda()
print(a)
torch.cuda.set_device(1)
b=
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2023-10-23 10:15:03
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# 如何将PyTorch模型放到GPU里
在深度学习领域，尤其是使用PyTorch进行模型训练时，合理地利用GPU资源可以显著提高训练速度。因此，了解如何将模型和数据从CPU转移到GPU非常重要。在这篇文章中，我们将详细探讨在PyTorch中如何将模型放到GPU上，包括必要的步骤、注意事项以及一个完整的示例代码。同时，我们还会使用饼状图和甘特图来帮助阐述相关内容。
## 一、介绍
PyTor
目录安装python3下载tensorflowSSD.Tensorflow训练自己的数据集制作voc数据集 介绍 生成训练数据文件训练测试安装python3首先安装python3sudo apt-get install python3安装pip3，这里可能用 apt get安装sudo apt-get install python3-pip执行后
文章目录PyTorch操作tensor在不同设备上的操作网络的不同设备上 PyTorch操作Py Torch允许我们在程序内部进行计算时，无缝地将数据移动到GPU。当我们使用GPU时，我们可以使用.cuda()方法，当我们使用CPU时，我们可以使用.CPU()方法。 我们也可以使用.to()方法,如果要进入GPU，我们要写入to.(‘cuda’)，要进入CPU，我们要写入to.(‘CPU’).我
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2024-05-15 14:34:39
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本文介绍了一个自助结账系统，该系统的主要原件是一个视觉项目计数，可以在客户结账时识别选择的商品的类别和数量，从而完成自助结账。但是该系统的训练受到域适应问题的挑战，即训练数据是单个的物品，而测试图像则是物品的集合。为了解决这个问题，作者提出了一个data priming方法。首先使用一个pre-augmentation data priming，从训练图片中消除干扰的背景，并通过porn prun
文章目录一、标量二、向量三、矩阵四、四维张量 一、标量在 TensorFlow 中，标量最容易理解，它就是一个简单的数字，维度数为0，shape 为 []。 标量的典型用途之一是误差值的表示、各种测量指标的表示，比如准确度(Accuracy, acc)，精度(Precision)和召回率(Recall)等。以均方差误差函数为例，经过tf.keras.losses.mse(或tf.keras.lo
# Python将变量放到GPU的科普文章
近年来，随着深度学习和大数据处理的飞速发展，GPU（图形处理单元）因其并行计算能力受到越来越多开发者的青睐。Python作为一种易于学习且功能强大的编程语言，已成为科学计算和机器学习领域的主流工具。本文将讨论如何将变量放到GPU上进行运算，并提供相关代码示例和图示说明。
## 为什么使用GPU？
CPU（中央处理单元）通常适用于处理任务较少且需要快
随着人工智能领域的不断发展，深度学习框架PyTorch已经成为热门选择之一。在训练大规模的深度学习模型时，通常会利用GPU加速计算以提高训练效率。因此，如何在PyTorch中指定GPU来运行代码是一个非常重要的问题。在本文中，我将向你展示如何在PyTorch中指定GPU进行训练，帮助你更好地利用GPU资源。
首先，让我们来看一下整个指定GPU的流程：
| 步骤 |
原创
2024-05-08 11:14:01
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# PyTorch指定GPU
PyTorch是一个开源的深度学习库，它提供了灵活的功能，可以在GPU上进行加速计算。在训练大型深度神经网络时，使用GPU可以显著提高计算速度。然而，在PyTorch中，默认情况下会使用所有可用的GPU资源。有时候，我们希望指定特定的GPU来运行我们的代码，以避免资源冲突。本文将介绍如何在PyTorch中指定GPU，并提供代码示例。
## 指定GPU
在PyTo
原创
2024-04-01 05:54:47
232阅读
此Pytorch系列文章既是记录我的学习（因为我也是新手），也是教程（其中有一些自己的想法）。 这篇文章会直接上一些干货，对于新手来说，这篇文章只会让你更快的上手写程序，但是如果你要了解更细的东西，还需要继续深入的学习。 这篇文章是按照我的上一篇博客：Demo Task 1中的代码进行讲解，可以对照代码中的datasets.py文件来看这篇博客。（代码可能较烂，明白意思就行哈~O(∩_∩)O）数据
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2024-06-02 08:10:34
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1、目前主流方法：.to(device)方法 （推荐）import torch
import time
#1.通常用法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
model = model.to(device)
'''
1.先创建device
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2023-08-31 10:09:45
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文章目录引入方法测试总结 引入在学习pytorch的过程中，用的一直都是教程中别人定义好从网上直接下载的数据集，不需要进行任何的处理，数据和标号都可以直接获取。但是，我想要进行自己的研究大多数情况需要我们自己收集数据并进行一些预处理在制作成数据集，然后通过pytorch读入后用来训练模型。这里记录的是一次对上万张验证码图片组成的数据集（标号是其名称）制作pytorch数据集的尝试。部分数据如下：
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2023-09-27 11:05:07
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在进行用户信息认证之前，我们需要先知道两个知识点：（1）：http是无状态协议。所以，在进行信息认证时，我们需要引入状态机制，也就是session机制。（2）：cookie，与域名有关，域名不变，cookie不变。也就是说，在同一域名下，请求各种资源都会携带cookie回后端。下面来谈谈两种认证方式：1.session（会话）这种方式依赖于cookie，我们也称它为setCookie（种cooki
前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedPar
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2023-08-05 18:30:02
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文章目录1、何为Embedding2、2013年以前科学家怎么做文本特征技术？2.1 OneHot2.2 TF-IDF2.3 小结3、2013年以后科学家怎么做? 用 Embedding3.1主要思想3.2 “word2vec”使embedding空前流行3.3 word2vec介绍（Tomas Mikolov 的三篇代表作 之一）3.4 基于word2vec的思路，如何表示sentence和d
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2023-12-13 07:35:17
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在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0"号 import pytorchimport osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6'解决方案：将上述语句放到当前这个python文件
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2021-07-09 10:40:22
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