PyTroch

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cuda10.1GPU版安装PyTroch指令

CUDA 10.1+Cudnn8.0.5 1.7.1版 pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 1.7.0版 pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.0+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://dow

Pytroch中常用函数（一）

1、torch.empty（） torch.empty(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor 返回一个size大小的tensor，里面的数值是随机的，主要用到size，其它都是可选内容。 szie可以是列表，元组等。 2、torch.rand() t

pytroch 1.4 踩坑

解决于此链接 pytorch在1.4以及之前可以这样进行反 opt_1.zero_gard() loss_1 = fun(...) opt_1.step() opt_2.zero_gard() loss_2 = fun(...) opt_2.step() 但是上述结构在pytorch1.5以及更高的版本中会发生如下错误： RuntimeError: one of the variables needed for gradient c

pytroch中将pth转化为pt文件

import torch import torchvision model = torchvision.models.resnet18() state_dict = torch.load("/home/xu/workspace/eff/fire_extinguisher/efficientdet-pytorch-master/logs/Epoch100-Total_Loss0.0801-Val_Loss0.1916.pth") model.load_state_dict(stat

pytroch 掌握深度模型构建精髓

pytorch几十行代码搞清楚模型的构建和训练 import torch import torch.nn as nn N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # data x = torch.randn(N, D_in) y = torch.randn(N, D_out) # mdoel define class TwoLayerNet(nn.Module): def __init__(self, D_in, H, D_out):

首次学习BERT的pytroch中遇到的问题-句子特征提取

参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_41519463/article/details/100863313 import torch import torch.nn as nn from pytorch_transformers import BertModel, BertConfig,BertTokenizer #使用gpu device0 = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() el