跟着 DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ 学习pytorch,本人属于学了不用就忘的，跟着做一下课程笔记。由于不想做英文教程的翻译，这里只放一些学习过程中的重点代码和自己的理解，具体完整版本可以看原文。1.pytorch介绍深度学习框架之一，学习掌握其使用很有必要。2.运行环境在colab的GPU环境中运行。#torch引入
import t
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2023-12-02 14:29:43
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目录一、SummaryWriter. add_image()二、torchvision.utils.make_grid三、卷积核和特征图可视化1. 卷积核可视化2. 特征图可视化四、计算图可视化及打印模型参数1. SummaryWriter.add_graph()2. torchsummary.summary() 任务简介：学习TensorBoard中scalar与histogram的使用；学习
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2024-09-23 10:01:49
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# 在PyTorch中查看Tensor占用多少内存
在使用PyTorch进行深度学习与数据分析时，理解Tensor的内存占用对优化模型和处理数据有重要的作用。本篇文章将教你如何查看一个Tensor在内存中占用的空间，并通过具体代码示例，让你步入这个领域。以下是我们将要遵循的流程，以及每一步的详细解释。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
一、补充知识：1. Tensor和tensor的区别： 在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量：>>>import numpy as np
>>> a=torch.Tensor([1,2])
>>> a
tensor([1., 2.])
>>> a=torch.tensor([1,2])
>&
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2023-10-28 14:04:00
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查看张量形状有两种方法查看张量形状:通过属性查看 Tensor.shape通过方法查看 Tensor.size()两种方式的结果都是一个 torch.Size 类型(元组的子类)的对象>>> t = torch.empty(3, 4)
>>> t.size()
torch.Size([3, 4])
# 获取 dim=1 维度的 size
>>>
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2024-09-24 11:01:18
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# 如何查看PyTorch Tensor的显存占用情况
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何查看PyTorch Tensor占用的显存大小。这对于优化模型和避免显存溢出非常重要。
## 流程概述
下面是查看PyTorch Tensor显存占用情况的步骤：
```mermaid
journey
title 查看PyTorch Tensor显存占用情况
section
原创
2024-03-03 06:00:41
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# 如何实现pytorch内存占用
作为一名经验丰富的开发者，我将教导你如何实现pytorch内存占用。首先，让我们来看一下整个流程：
```mermaid
erDiagram
理解问题 --> 清理不需要的变量 : 1. 清理不需要的变量
清理不需要的变量 --> 使用`torch.cuda.empty_cache()` : 2. 使用`torch.cuda.empty_ca
原创
2024-06-27 05:54:09
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# Python打印Tensor占用的内存
作为一名经验丰富的开发者，我可以帮助你解决这个问题。在本文中，我将向你展示如何通过编写Python代码来打印Tensor占用的内存。首先，让我们来看一下整个过程的步骤。
## 整体流程
以下是打印Tensor占用的内存的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 创建一个Tenso
原创
2024-02-02 10:36:45
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作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
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2023-10-20 20:44:27
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# PyTorch 计算 Tensor 内存大小的完整指南
本文旨在引导初学者了解如何在 PyTorch 中计算一个 Tensor 的内存大小。了解 Tensor 的内存占用是非常重要的，这可以帮助我们优化程序，避免内存泄漏和其他相关问题。请跟随下面的步骤进行详细的学习和实践。
## 流程步骤概述
以下是计算 Tensor 内存大小的粗略步骤：
| 步骤 | 描述
# 估算PyTorch占用内存：新手指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何估算PyTorch占用的内存感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解并实现这一过程。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建一个PyTorch模型 |
| 3 | 计算模型参数的内存占用
原创
2024-07-28 09:24:32
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可以把PyTorch简单看成是Python的深度学习第三方库，在PyTorch中定义了适用于深度学习的基本数据结构——张量，以及张量的各类计算。其实也就相当于NumPy中定义的Array和对应的科学计算方法，正是这些基本数据类型和对应的方法函数，为我们进一步在PyTorch上进行深度学习建模提供了基本对象和基本工具。因此，在正式使用PyTorch进行深度学习建模之前，我们需要熟练掌握PyTorch
# PyTorch 查看内存占用
在深度学习中，模型的训练和推理过程需要大量的内存。了解如何查看内存占用是优化模型性能和调试内存泄漏的重要一步。本文将介绍如何使用 PyTorch 检查内存占用，并提供代码示例。
## 查看 GPU 内存占用
PyTorch 提供了 `torch.cuda.memory_allocated()` 和 `torch.cuda.max_memory_allocat
原创
2023-08-29 03:16:51
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PyTorch 1.0 基础教程（2）：autograd: 自动微分器张量梯度更多参考 所有在PyTorch神经网络的核心是autograd包. 让我们来简要地观察一下这个，我们将先去训练我们的神经网络.autograd包为所有在张量上的操作提供自动微分.auto是一个通过运行来定义（define-by-run）的框架，意味着你的反向传播有你运行的代码定义，同时，每个迭代都可以不一样. 接下来我
# PyTorch Inference 内存占用
在使用 PyTorch 进行神经网络推断时，经常会遇到内存占用过高的问题，这不仅影响推断速度，还可能导致程序崩溃。本文将介绍如何优化 PyTorch 推断过程中的内存占用，并通过代码示例演示优化方法。
## 内存占用原因
PyTorch 在进行推断时会生成大量中间结果，这些结果会占用大量内存。如果不及时释放这些中间结果，就会导致内存占用过高。
原创
2024-04-25 05:08:27
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# 优化pytorch内存占用高问题
## 一、问题描述
在使用PyTorch进行深度学习模型训练过程中，经常会遇到内存占用过高的情况，这会导致训练速度变慢，甚至导致程序崩溃。本文将介绍如何优化PyTorch的内存占用问题。
## 二、优化步骤
```mermaid
journey
title 优化PyTorch内存占用问题步骤
section 开发者教学流程
开发者->
原创
2024-05-08 04:07:01
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在使用PyTorch进行深度学习时，经常需要关注内存的占用情况，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。内存管理的有效性直接影响到模型的训练效率和学习效果。然而，PyTorch中如何监测和打印内存占用的工具和方法并不总是显而易见。本博文旨在详细记录我们在解决“PyTorch打印内存占用”问题的过程中所经历的步骤和收获。
## 背景定位
在我们开始一个新项目时，数据量的逐渐增加使得PyTorch的
本文参考了官方文档及各个大佬的博客在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。本文涉及： Tensor属性：.gr
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2023-11-25 17:40:43
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【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作 文章目录【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作一、创建Tensor二、数据操作2.1 算术操作2.2 索引2.3 改变形状2.4 Tensor、NumPy 和 标量 的 互通2.5 线性代数相关函数三、Tensor的广播机制四、运算的内存开销五、Tensor在CPU和GPU之间相互移动 一、创建Tens
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2023-09-03 18:11:20
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模型的保存和加载都在系列化的模块下先看保存的更详细的可以参考这里https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html#preserve-storage-sharing torch.save()并torch.load()让您轻松保存和加载张量：最简单的就是t = torch.tensor([1., 2.])
torch.save(t, 't
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2023-10-11 06:23:50
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