参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习率 自己手动定义一个学习率衰减函数: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by
利用pytorch加载mnist数据集的代码如下 import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, # this is training data transform=torchvision.transf
目前在学习pytorch,自己写了一些例子,在这里记录下来一些报错及总结 1. RuntimeError: Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor for argument #2 'weight' 详细报错信息 Traceback (most recent call last): File , in <module> outputs = net(inputs) File ,
1.pytorch报错:ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,512,1,1]) 2.网上查找的原因为模型中用了batchnomolization,训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个sample,而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值,因此造成该错误. 3.解决方法:在torch.utils.data.Data
1.BrokenPipeError 执行以下命令时: a,b = iter(train_loader).next() 报错:BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe 错误原因:子进程原因 On Windows the subprocesses will import (i.e. execute) the main module at start. You need to insert an if __name__ == '__main__': guard i
在安装使用detectron2的时候碰到Kernel not compiled with GPU support 问题,前后拖了好久都没解决,现总结一下以备以后查阅. 不想看心路历程的可以直接跳到最后一小节,哈哈哈. environment 因为我使用的是实验室的服务器,所以很多东西没法改,我的cuda环境如下: ubuntu nvcc默认版本是9.2 nvidia-smi版本又是10.0的 我之前一直没搞清楚这nvcc和nvidia-smi版本为什么可以不一样,想了解原因的可以看一下我之前的文
在PyTorch中测试DataLoader读取后的图像,对图像画框cv2.rectangle时报错: TypeError: Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] != elemsize or step[1] != elemsize*nchannels) 网上搜索良久无果,维度和数值也都检查无误,后在Stack Overflow上发现解决方案: img = (img.numpy().tr