1.Pytorch 模型保存与加载，并在加载的模型基础上继续训练只保存参数；（官方推荐） torch.save(model.state_dict(), path) #只保存参数
#特别地，如果还想保存某一次训练采用的优化器、epochs等信息，可将这些信息组合
#起来构成一个字典，然后将字典保存起来
state = {'model': model.state_dict(), 'optimiz
转载
2023-11-30 10:29:46
64阅读
Python学习笔记 - day8 - 异常 异常在程序运行过程中，总会遇到各种各样的错误。有的错误是程序编写有问题造成的，比如本来应该输出整数结果输出了字符串，有的错误是用户输入造成的，比如让用户输入email地址，结果得到一个空字符串，这种错误可以通过检查用户输入来做相应的处理。还有一类错误是完全无法在程序运行过程中预测的，比如写入文件的时候，磁盘满了，写不进去了，或者从网络抓取数据
转载
2024-03-05 06:37:17
44阅读
首先衔接一下上一篇，由于当时太忙了，然后等有时间的时候又忘了哪些代码是哪一题的了，所以…就没再继续传。接着是这篇文章的内容：说一下我本人的经历，昨天下午开始下载安装pytorch，首先装了个Anaconda，然后才装的pytorch，装Anaconda的时候装了两次才装上，装pytorch，装了很多次，一直装到今天中午，从 error到部分下载超时到直接condaMemoryError，最
转载
2024-04-17 11:02:33
642阅读
写在前面： 之前在一篇博客中介绍了线程中断的相关内容(),在Java锁的实现中也有使用中断的地方，所以想用一篇博客再好好总结一下线程的中断。 中断：概念： 中断是线程的一个标识位属性，表示运行中的线程是否对其他线程进行了中断操作。其他线程是通过interrupt方法来中断线程。应用场景： &
转载
2023-08-19 19:59:31
36阅读
pytorch断点续传前言一、断点续传的作用？二、具体步骤1.保存断点2.加载断点三、其他需注意的地方 前言当在模型训练过程中遇到下面的情况时我们就需要断点续传的技巧了本地训练到一半但由于有其他事情或事故必须主动或被动中断正在训练的模型等待后续再继续训练云端训练模型时由于平台的不稳定性导致训练中断，例如colab等。一、断点续传的作用？断点续传会在模型训练到一定时期时保存一次当前训练的数据，保存
转载
2023-10-26 14:28:31
123阅读
文章目录一、in-place含义二、in-place代码示例三、在pytorch中, 有两种情况不能使用inplace operation第一种情况: requires_grad=True 的 leaf tensor第二种情况: 求梯度阶段需要用到的张量 一、in-place含义in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候，不经过复制操作，而是直接在原
转载
2023-08-21 18:23:05
282阅读
在进行深度学习模型训练时，使用 PyTorch 进行模型训练的过程中，常常会遇到需要中断训练的情况。这种需求可能是由于需要优化超参数、调整模型架构，或者是由于系统资源限制等原因。不过，正确地中断训练并保留模型状态是至关重要的。
现象描述
在高性能计算环境中，训练 PyTorch 深度学习模型通常消耗很多时间和计算资源。试想一下，当你在进行长时间训练时，突然需要手动中断程序，而后又希望能够从中断
# PyTorch中断继续训练的实用指南
## 引言
在深度学习的训练过程中，训练过程可能会因为多种原因中断，比如计算资源不足、程序崩溃或者手动终止等。为了避免从头开始训练模型，我们可以选择保存模型的状态，并在重新启动程序时继续训练。这不仅节省了时间，也避免了资源的浪费。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现中断继续训练的功能，并提供相应的代码示例。
## 训练流程概述
在进行训练时，通
最近在学习python，开始做第一个项目：数据可视化，在做项目之前，需要安装一些软件，本文记录安装项目所需的软件过程以及遇到的一些问题。一、安装Pygame使用pip安装python包安装pip安装pygame二、安装matlotlibpip版本合适问题解决安装过程中有些文件版本不合适问题安装matplotlib测试matplotlib一、安装Pygame &nb
# 如何处理 Java 中的 Sleep 中断异常
在 Java 编程中，`Thread.sleep()` 方法常用于使当前线程暂停指定的时间。当一个线程处于睡眠状态时，可能会因为其他线程的调用而被中断。如何优雅地处理这种情况，将是我们今天要学习的内容。
## 整体流程
下面是处理 Java 中断和 `Thread.sleep()` 的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
## Python报错不中断
在使用Python进行编程开发的过程中，我们常常会遇到各种报错信息。有时候一旦程序出现错误，整个程序就会终止运行，这样就会给我们调试程序带来一定的困难。但是，我们可以通过一些技巧让程序在报错的情况下不中断，继续执行下去，以便更好地调试问题。
### 为什么会报错中断？
Python是一种解释性语言，即使在编写代码的时候不做编译，而是在运行时逐行解释执行。当程序在
原创
2024-03-05 03:55:34
48阅读
# 实现“Java 报错不中断”的方法
作为一名刚入行的开发者，遇到异常是很常见的。在 Java 编程中，当代码发生错误时，默认情况下程序将会中断执行。但我们可以通过适当的异常处理机制来避免这一点，确保程序在发生错误时能够继续运行。本文将指导你如何实现“Java 报错不中断”。
## 整体流程
首先，我们需要理解处理异常的几个步骤。以下是一个简单的流程表，帮助你理清思路：
| 步骤
原创
2024-10-01 10:46:53
45阅读
一个快速灵活的深度学习框架——PyTorch前言：2018年7月30日也是我接触PyTorch深度学习框架的第一天。听老师说这套框架比TensorFlow好用吧。行！开启pytorch之旅。出发！1、什么是PyTorch①官方解释：PyTorch是一个快速，可灵活实验的深度学习框架。基于Python并具有强大GPU加速功能的张量和动态神经网络。（此处感谢元方姐的精彩翻译）②字面理解：将其分为两个词
转载
2023-11-13 14:14:31
68阅读
我最近在处理 PyTorch 的无标签问题，这个过程让我对整个模型训练和部署有了更深入的理解。为了分享我的经验，我将记录下这个问题的解决过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署和版本管理等步骤。
## 环境预检
在开始之前，确保你的系统及硬件配置符合 PyTorch 的要求。以下是相关的系统要求和硬件配置表格：
### 系统要求
| 操作系统 | Python版本 | C
兄弟萌，我咕里个咚今天又杀回来了，有几天时间可以不用驻场了，喜大普奔，终于可以在有网的地方码代码了，最近驻场也是又热又心累啊，抓紧这几天，再更新一点的新东西。今天主要讲一下非监督学习，你可能要问了，什么是非监督学习，我的理解就是不会给样本标签的，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。这个可以用来干什么，举个例子，在工业场景瑕疵检测的运用中，由于良品的数量远
前言：我是一个新手，如果我下面有说的不对，请大家多多指教。我只有一张3070显卡，最近在入门机器学习，然后网上配置机器学习环境的基本都不是用30系显卡的，所以大部分的教学都是配置CUDA10.2以下的版本的，而30系显卡似乎又不支持CUDA10.2以下，所以我也是摸着石头过河，一连配置了很长时间。（不是我不愿意用旧版本，我也想偷懒，照着搬环境，只是这用的是一张3070，就很让人难办..） 
转载
2023-12-03 12:55:12
782阅读
在训练过程中，往往会遇到中断，如在Colab和Kaggle中，由于网络不稳定，很容易就断开了连接。然而，即使可以稳定训练，但是训练的时长往往是有上限的，此时我们的网络参数训练的可能还未收敛仍然需要训练，所以，应该加载原训练基础上再进行训练是十分很重要的。比如，要训练1000代才能收敛，但是目前只训练的100代就中断了，所以要加载第100代训练的模型参数，然后训练接下来的900代
pytorch模型
转载
2023-05-28 11:21:58
232阅读
上面列出了与中断有关的几个方法及其行为，可以看到interrupt是中断线程。如果不了解Java的中断机制，这样的一种解释极容易造成误解，认为调用了线程的interrupt方法就一定会中断线程。
转载
2023-07-20 22:40:46
59阅读
机器人深化强化学习在本教程中，我们将创建人工智能代理，从与环境交互中学习，收集经验，并通过深度强化学习（深度RL）获得奖励系统。使用将原始像素转换为动作的端到端神经网络，RL训练的代理能够展示直观的行为并执行复杂的任务。最终，我们的目标是通过3D虚拟机器人仿真训练强化学习代理，并将代理转移到真实世界的机器人。强化学习者根据环境状态（如摄像机输入）和奖励向代理提供关于其性能的反馈，为代理选择最佳行为
1、http://www.sqlite.org/download.html 下载sqlite-tools-win32-x86-324000
原创
2022-01-20 11:26:41
601阅读
