前言先说一下写这篇文章的动机，事情起因是笔者在使用pytorch进行多机多卡训练的时候，遇到了卡住的问题，登录了相关的多台机器发现GPU利用率均为100%，而且单卡甚至是单机多卡都没有卡住的现象，这就非常奇怪了。于是乎开始搜索相关的帖子，发现很多帖子虽然也是卡住话题，但是和笔者的情况都不一样，最后开始去查一些国外的帖子以及pytorch github issue等等，发现了类似问题，而且这个问题确
PyTorch入门实战教程笔记（十六）：神经网络与全连接层3GPU/CPU运行切换在训练网路时，采用GPU进行加速，pytorch提供了一个功能，能够一条语句切换在CPU、GPU上运算，如果在GPU上运行，device = torch.device( ‘cuda:0’ ), (后面的0是cuda的编号），如果在CPU上运行，将‘cuda’改成‘GPU’即可。对net搬到GPU上去，使用net =
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2023-12-18 19:10:19
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查看torch以及cuda的版本import torch
# 查看pytorch的版本
print(torch.__version__)
# 查看cuda的版本
print(torch.version.cuda)torch.device在每次的使用pytorch的开头我们都要配置好我们训练使用的设备，使用cpu还是gpudevice = torch.device('cuda' if torch.
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2023-11-25 14:20:13
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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利用pytorch1.2.0+cuda10.0+conda的虚拟环境+pycharm环境目录一、文件结构：（一）总结构（二）每个文件夹巨巨巨详细说明二、数据集准备：三、训练前准备txt_annotation.py生成两个txt文件四、开始训练模型五、预测1、训练完成后，看logs文件下有对应训练好的权值 2、打开classification.py修改三个参数3、直接运行predict.p
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2023-12-19 13:54:12
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一、PyTorch简介1. 基本介绍2017 年 1 月，FAIR（Facebook AI Research）发布了 PyTorch。PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架，但是因为 Lua 语言较为小众，导致 Torch 学习成本高，因此知名度不高。Pytorch优点上手快，掌握 Numpy
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2023-08-10 14:46:07
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1 """
2 迁移学习：利用一个已经在其他训练集训练好的模型的权重或特征层来对目标训练集进行训练
3 """
4 # __future__模块用于把下一个版本的一些新特性导入当前版本，使得当前版本兼容这些新特性
5 # import print_function：在python2版本中输出不需要加括号，但是在python3版本中需要
6 # import division：在
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2023-06-20 22:56:29
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1.DecompressionBombWarning: Image size (92680344 pixels) exceeds limit of 89478485 pixels, could be decompression bomb DOS attack.DecompressionBombWarning, 原因是图像尺寸超过PLI 默认读取图像尺寸。 一种方法是更改阈值上限&n
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2023-08-21 15:19:44
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一，pytorch生态简介PyTorch的强大并不仅局限于自身的易用性，更在于开源社区围绕PyTorch所产生的一系列工具包（一般是Python package）和程序。 比如对于计算机视觉，有TorchVision、TorchVideo等用于图片和视频处理； 对于自然语言处理，有torchtext；对于图卷积网络，有PyTorch Geometric ····。每个领域还有很多优秀的工具包供社区
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2024-01-28 01:38:38
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目录0.引言1.关键点2.WOA优化1DCNN超参数实战2.1 数据准备2.2 1DCNN故障诊断建模2.3 采用WOA优化1DCNN超参数0.引言 采用1DCNN进行轴承故障诊断建模，并基于鲸鱼优化算法WOA对1DCNN的超参数进行优化，以实现更高的精度。建立一个两层的1DCNN，优化的参数包括学习率、
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2023-10-16 00:18:33
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目录1. 构建基本的神经网络1.1 定义自己的神经网络1.1.1 nn.Module类1.1.2 例子测试2 torch.nn库以及nn与nn.functional的区别3. 卷积层Convolution Layers3.1 卷积层CONV2D3.1.1 torch.nn.functional.conv2d3.1.2 torch.nn.Conv2d3.1.3 stride，padding，dil
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2024-01-22 10:52:15
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torch1、**torch.is_tensor(obj) **如果obj是一个pytorch张量，则返回True与isinstance(obj, Tensor)等价， 同时isinstance(obj, type)这个方法可以检查任何类型， 如果检查出obj是type类型返回true2、torch.is_storage(obj)判断obj是不是storage类型， 如果是的话就返回True， 否
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2023-12-31 23:06:08
504阅读
本文代码 本文代码主体来自CVPR2020论文《Closed-loop matters: Dual regression networks for single image super-resolution》,但原作者并未提供论文亮点--如何使用unpair数据进行训练的代码，所以我在其基础上
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2023-09-14 21:35:38
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Facebook和亚马逊推出全新PyTorch库，针对大型高性能AI模型Facebook联合AWS 宣布了PyTorch的两个重大更新。第一个是TorchServe，它是 PyTorch 的一个生产模型服务框架，可以使开发人员更容易地将他们的模型投入生产。 第二个是 TorchElastic，可以让开发人员更容易地在 Kubernetes 集群上构建高容错训练作业，包括 AWS 的 EC
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2024-08-21 10:36:49
74阅读
Pytorch 学习记录什么是PytorchPyTorch是一个基于python的科学计算包，主要针对两类人群：1.作为NumPy的替代品，可以利用GPU的性能进行计算 2.作为一个高灵活性、速度快的深度学习平台 PyTorch 是Torch7 团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch 的不同之处在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。所谓“Python first”，同样说
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2023-08-13 22:25:23
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更新 新增7个问题。23.2不太好做目录，放到代码段里了，每行是一个问题，目前有52个问题。 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
RuntimeError:invalid argument 5:k not in range for dimension at /pytorch/ate ...
ValueError: opti
文章目录0. 前提1. 安装anaconda2. 确定有Nvidia GPU3. CUDA、cudnn下载和安装3.1 下载3.1.1 下载CUDA3.1.2 下载cuDNN3.2 安装3.2.1 安装CUDA3.2.2 安装cuDNN3.3 配置环境变量3.4 测试CUDA3.5 测试算力4. 创建虚拟环境（pytorch）5. 安装torch包3.出现的错误 0. 前提主要步骤 1.安装an
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2023-11-17 20:04:51
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PyTorch的许多函数在使用上和Numpy几乎一样，能够平滑地结合使用，Numpy的绝大多数操作同样可以用在PyTorch中。PyTorch的特色之一是提供构建动态计算图的框架，这样网络结构不再是一成不变的了，甚至可以在运行时修正它们。在神经网络方面，PyTorch的优点还在于使用了多GPU的强大加速能力、自定义数据加载器和极简的预处理过程等。尽管PyTorch与其他框架相比还算是新秀，仍然需要
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2023-09-22 18:29:59
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入门pytorch似乎不慢，写好dataloader和model就可以跑起来了，然而把模型搭好用起来时，却往往发觉自己的程序运行效率并不高，GPU使用率宛如舞动的妖精...忽高忽低，影响模型迭代不说，占着显存还浪费人家的计算资源hh 我最近就是遇到这个困难，花了一些精力给模型提速，这里总结一下（有些描述可能并不准确，但至少这些point可以借鉴hh，不妥之处恳请大家指正/补充啦）dataloade
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2024-01-03 21:09:32
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