在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,module下面有features的key, features下面有(0)的key,这样就可以直接打印出weight了,在pdb debug界面输入p model.module.features[0].weight,就可以看到weight,输入 p model.module.features[0].weig

Pytorch:module 'torch' has no attribute 'bool' 这个应该是有些版本的Pytorch会遇到这个问题,我用0.4.0版本测试发现torch.bool是有的,但是1.0.0确实没有了,我看了一篇文章: 来源:http://www.sohu.com/a/332756215_473283 Pytorch 1.2.0 来了! 比较操作返回的数据类型由 torch.uint8 变为 torch.bool 1>>> torch.tensor([1, 2, 3

其他:windows使用nvidia-smi查看gpu信息 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu?这是因为GPU的编程接口采用CUDA,而目前并不是所有的GPU都支持CUDA,只有部分Nvidia的GPU才支持.PyTorch未来可能会支持AMD的GPU,而AMD GPU的编程接口采用OpenCL,因此PyTorch还预留着.cl方法,用于以后支持AMD等的GPU. torch.cuda.is_available()cuda是否可

module1下的index.js require('./test2') main.js require('./module1')和require('./module2') 打印每个文件的module结果如下: module1/test2.js module1/test2.js的parent的id是moaule1/index.js moaule1/index.js的parent的id是main.js module1 index.js moaule1/index.js的parent的id是main

参考深度学习框架pytorch:入门和实践一书第六章 以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提 在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点 与tensorflow不同,pyt

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :

使用Pytorch搭建模型的步骤及教程 我们知道,模型有一个特定的生命周期,了解这个为数据集建模和理解 PyTorch API 提供了指导方向.我们可以根据生命周期的每一个步骤进行设计和优化,同时更加方便调整各种细节. 模型的生命周期的五个步骤如下: 1.准备数据 2.定义模型 3.训练模型 4.评估模型 5.进行预测 注意:使用 PyTorch API 有很多方法可以实现这些步骤中的每一个,下面是一些使用Pytorch API最简单.最常见或最惯用的方法. 一.准备数据 第一步是加载和准备数据

错误描述: 安装完xorg-server后,startx启动桌面环境,出现缺少模块错误. Xorg:Failed to load module "--" 查看log: cat /var/log/Xorg.0.log | grep EE [75.403] (EE) Failed to load module "modesetting" (module does not exist, 0) [75.403] (EE) Failed to load module &quo

一. 模块安装 ubuntu : apt-get install python-pip redhat: yum install python-pip pip install 模块 pip install ansible=='2.4.3' #安装特定版本 注意: 有些用pip也找不到模块,可以试一下 apt-get install dateutil 这种安装方法 二. 查看python安装了哪些模块 pydoc modules # 显示所有已经安装了的模块 pydoc module #查看某一个具

#导入模块 import sys sys.path sys.path.append('D:\program files\Python34\PyWorks') #hello.py文件路径 #不用append PyWorks路径也可以,因为D:\program files\Python34在sys.path中 import hello #第一次导入会执行,路径增加.pyc文件 import hello #第二次不会执行 #执行第二次的方法(假如hello修改后需要再重新导入) import imp

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得

本文收集了大量PyTorch项目(备查) 转自:https://blog.csdn.net/fuckliuwenl/article/details/80554182 目录: 入门系列教程 入门实例 图像.视觉.CNN相关实现 对抗生成网络.生成模型.GAN相关实现 机器翻译.问答系统.NLP相关实现 先进视觉推理系统 深度强化学习相关实现 通用神经网络高级应用 入门系列教程 PyTorch Tutorials https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutor

1.背景(Background) 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法,本文仅探讨如何部署pytorch模型! 至于为什么要用C++调用pytorch模型,其目的在于:使用C++及多线程可以加快模型预测速度 关于模型训练有两种方法,一种是直接使用C++编写训练代码,可以做到搭建完整的网络模型,但是无法使用迁移学习,而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法,另一种是使用python代码训练好模型,并使用JIT技术,将python模型导出为C++可调用的模型,这里具体介绍第二种.(个人觉得

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本

Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建,tensorflow , keras , pytorch , cuda Ubuntu16.04安装 参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656 安装nvidia驱动 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update 选择安装驱动 ubuntu-drivers devices 查看自己显卡对应的驱动

一.在anaconda下配置cuda.cudnn以及pytorch环境 1.打开Anaconda Prompt,输入 conda create -n pytorch python=3.8                                       (这里环境名字命名为pytorch) 2.激活环境 activate pytorch 3.查看自己电脑显卡驱动版本,以及显卡驱动对应的最高cuda版本 在dos命令行输入 nvidia-smi 本机显卡驱动为511.79,如果不是最新版

引言 从RHEL8/CentOS8开始,dnf取代yum作为rpm 包管理工具.与之而来的还有模块(module)这个东西. 有了它们的加持,让在同一个OS上安装不同版本的软件或者开发语言的工作比之前容易多了. 简介 Modules are special package groups usually representing an application, a language runtime, or a set of tools. They are available in one or m

0803-PyTorch的Debug指南 目录 一.ipdb 介绍 二.ipdb 的使用 三.在 PyTorch 中 Debug 四. 通过PyTorch实现项目中容易遇到的问题 五.第八章总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.ipdb 介绍 很多初学 python 的同学会使用 print 或 log 调试程序,但是这只在小规模的程序下调试很方便,更好的调试应该是在一边运行的时候一边检查里面

本课主题 字符串和操作实战 二进制操作实战 List 列表和操作实战 Tuple 元組和操作实战 Dict 字典和操作实战 作業需求 引言 这遍文章简单介绍了 Python 字符串和集合的方法和应用,包括字符串 (String).列表 (List) .字典 (Dictionary).Tuple (元组) 字符串和操作实战 以下是字符串类里的函数: import copy fruits = ['apple','banana',[7,3,5,2],'straweberry','orange'] co

在前面一章中介绍了@property的用法,但是存在一个问题,如果我有多个属性想转变成property特性,那不是针对每个都需要实现一个 @propery.setter 和 @property.gettter.这样代码实现太冗余了,而且观感也不好.这一章将介绍如何将这些特性功能单独抽象出来,供各个特性共同使用.作者称这个为特性工厂函数.来看下具体如何实现的 class Quantity(object):     def __init__(self,storage_name):         s