pytorch的下载解决方案(下载出错、下载过慢问题)

第一次下载pytorch往往会出现一些问题,比如不知道如何下载,或者下载过慢等问题,由此本文给出以下解决放方案,并给出图示解决。

显卡、显卡驱动版本、cuda版本和Pytorch相互之间的依赖关系

探讨如何根据显卡和显卡驱动版本去选择相应的CUDA和Pytorch。

nn.Upsample

写在前面:在PyTorch中有两种上采样/下采样的方法,一种是Upsample,另一种是interpolate这两个函数的使用方法略有差异,这里仅介绍UpsampleUpsampletorch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='neare

pytorch使用GPU

查看GPU状态!nvidia-smi一个GPU一共16130M显存,0号GPU已使用3446M显存,一般GPU的利用率低于50%,往往这个模型可能有问题。本机CUDA版本,在安装驱动时应该注意选择对应版本的驱动。指定GPUimport torchfrom torch import nntorch.d

TransUnet官方代码测试自己的数据集(已训练完毕)

首先参考上一篇的训练过程,这是测试过程,需要用到训练过程的权重。1. TransUnet训练完毕之后,会生成权重文件(默认保存位置如下),snapshot_path为保存权重的路径。权重文件2. 修改test.py文件调整数据集路径。训练和测试时的图像设置相同大小。配置数据集相关信息。手动添加权重。

【Pytorch深度学习实战】(11)变分自动编码器(VAE)

而变分自编码器便是用“取值的概率分布”代替原先的单值来描述对特征的观察的模型,如下图的右边部分所示,经过变分自编码器的编码,每张图片的微笑特征不再是自编码器中的单值而是一个概率分布。另一个根据生成的隐变量变分概率分布,还原生成原始数据的近似概率分布,称为生成网络。在上面的模型中,经过反复训练,我们的

度量学习——总结

传统方法User guide: contents — metric-learn 0.6.2 documentation深度学习基于深度学习的度量学习方法大都由两个部分组成:特征提取模块和距离度量模块。距离度量模块的任务是使同一类样本间的距离更靠近,而不同类样本间的距离更远离。这一模块更多的实现方法是

【深度强化学习】(7) SAC 模型解析,附Pytorch完整代码

Deepmind 提出的 SAC (Soft Actor Critic) 算法是一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法,适合于真实世界的机器人学习技能。SAC 算法的效率非常高,它解决了离散动作空间和连续性动作空间的强化学习问题。SAC 算法在以最大化未来累积奖励的基础上引入了最大熵的概念,加入熵

推荐系统笔记(一):BPR Loss个性化推荐

在常规的推荐系统统计算法中,我们通常是通过现有数据集去计算获取用户对所有商品的得分,但大多情况下我们只需要关系极少数的商品的优先级,而不是所有的商品的排序,并且一些基于矩阵分解和KNN的推荐算法,是没有对排序方法进行优化的,而BPR损失函数能够满足我们的需求。(1)BPR的出发点是优化用户对商品的偏

Pytorch深度学习实战3-6:详解网络骨架模块nn.Module(附实例)

在实际应用过程中,经典网络结构往往不能满足我们的需求,因而大多数时候都需要自定义模型,本文介绍Pytorch中用于自定义模型的nn.Module方法

完美解决绝大部分域外名的学术网站访问缓慢问题

完美解决各类域外学习网站的登陆缓慢问题,效果显著

Pytorch中loss.backward()和torch.autograd.grad的使用和区别(通俗易懂)

Pytorch中loss.backward()和torch.autograd.grad的使用和区别(通俗易懂)

【记录】torch.nn.CrossEntropyLoss报错及解决

不然softmax无法计算,及model的output channel = class number。假设传入torch.nn.CrossEntropyLoss的参数为。根据官网文档,如果直接使用class进行分类,pred的维度应该是。注意在网络输出的channel中加入。,label的维度应该是

深度学习之concatenate和elementwise操作(二)

一、深度学习里面的element-wise特征相乘和相加到底有什么区别?很多深度学习模型在设计时,中间特征在分支处理后,然后可能会采用element-wise相乘或相加,不知道这个乘和加的细微区别?答:相加的两个tensor通常都是具有特征意义的tensor,相乘的话,一般来说,其中一个tensor

【Pytorch深度学习50篇】·······第六篇:【常见损失函数篇】-----BCELoss及其变种

新年新气象,兄弟们新年快乐。撒花!!!之前我们的项目已经讲过了常见的4种深度学习任务(当然还有一些没有接触到的,例如GAN和今年大红的Transformer),今天这个blog我们就来谈谈一谈常见的损失函数。损失函数的更新也是非常的快,各位大佬的想法也是层出不穷,我们站在巨人的肩膀上,就可以看的更远

Ubantu 系统cuda升级到指定版本

Ubantu 系统cuda升级到指定版本

踩坑系列之pytorch安装之后不能使用cuda

安装pytorch报错torch.cuda.is_available()=false的解决方法,以及在使用pytorch调用gpu的时候报错。

【解决】Python:在外部资源管理器中创建.py文件后,于VS2017中编译运行出现的问题

问题描述在外部文件资源管理器中创建了一个名为“测试.py”的python文件,之后在VS中打开,输入了这一行代码,会警告,运行立即报错!SyntaxError: invalid or missing encoding declaration for ‘E:\Python_\过去的作品\测试.py’解

(学习笔记一)基于YOLOv5的车辆检测项目

基于YOLOv5的车辆识别项目测试报告1.YOLOv5模型简介YOLO能实现图像或视频中物体的快速识别,在相同的识别类别范围和识别准确率条件下,YOLO识别速度最快。YOLO有多种模型,其中最新的为V5,V5的特点是速度更快,识别准确率更高,权重文件更小,可以搭载在配置更低的移动设备上。本次测试采用

网络模型的参数量和FLOPs的计算 Pytorch

如果把torchstat包中的一行程序进行一点点改动,那么这个包可以用来统计全连接神经网络的参数量和计算量。当然手动计算全连接神经网络的参数量和计算量也很快 =_=。进入torchstat源代码之后,如下图所示,注释掉圈红的地方,就可以用torchstat包统计全连接神经网络的参数量和计算量了。包,

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