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pytorch

  • pytorch實現(xiàn)特殊的Module--Sqeuential三種寫法

    我就廢話不多說了，直接上代碼吧！ # -*- coding: utf-8 -*- #@Time :2019/7/1 13:34 #@Author :XiaoMa import torch a

    作者：fly_Xiaoma
    2020-10-05 22:56:56

  • Pytorch中.new()的作用詳解

    一、作用 創(chuàng)建一個新的Tensor，該Tensor的type和device都和原有Tensor一致，且無內(nèi)容。 二、使用方法 如果隨機定義一個大小的Tensor，則新的Tensor有兩種創(chuàng)建方法，如下

    作者：悲戀花丶無心之人
    2020-10-05 10:18:30

  • pytorch 共享參數(shù)的示例

    在很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，往往會出現(xiàn)多個層共享一個權(quán)重的情況，pytorch可以快速地處理權(quán)重共享問題。 例子1： class ConvNet(nn.Module): def __init__(sel

    作者：馬管子
    2020-10-04 23:37:48

  • Pytorch實現(xiàn)LSTM和GRU示例

    為了解決傳統(tǒng)RNN無法長時依賴問題，RNN的兩個變體LSTM和GRU被引入。 LSTM Long Short Term Memory，稱為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，意思就是長的短時記憶，其解決的仍然是短時記憶問

    作者：winycg
    2020-10-04 17:31:13

  • pytorch實現(xiàn)用Resnet提取特征并保存為txt文件的方法

    接觸pytorch一天，發(fā)現(xiàn)pytorch上手的確比TensorFlow更快?？梢愿奖愕貙崿F(xiàn)用預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)提特征。 以下是提取一張jpg圖像的特征的程序： # -*- coding: utf-8

    作者：qq_32464407
    2020-10-04 00:22:05

  • pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的實例

    今天訓(xùn)練faster R-CNN時，發(fā)現(xiàn)之前跑的很好的程序（是指在運行程序過程中，顯卡利用率能夠一直維持在70%以上），今天看的時候，顯卡利用率很低，所以在想是不是我的訓(xùn)練數(shù)據(jù)torch.Tensor

    作者：WYXHAHAHA123
    2020-10-03 13:58:21

  • Pytorch 實現(xiàn)focal_loss 多類別和二分類示例

    我就廢話不多說了，直接上代碼吧！ import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional

    作者：Kingslayer_
    2020-10-03 02:03:44

  • Pytorch GPU顯存充足卻顯示out of memory的解決方式

    今天在測試一個pytorch代碼的時候顯示顯存不足，但是這個網(wǎng)絡(luò)框架明明很簡單，用CPU跑起來都沒有問題，GPU卻一直提示out of memory. 在網(wǎng)上找了很多方法都行不通，最后我想也許是pyt

    作者：imaginist233
    2020-10-02 11:30:06

  • Pytorch卷積層手動初始化權(quán)值的實例

    由于研究關(guān)系需要自己手動給卷積層初始化權(quán)值，但是好像博客上提到的相關(guān)文章比較少（大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法），自己參考了下Pytorch的官方文檔，發(fā)現(xiàn)有兩種方法吧。

    作者：Learn2Learn
    2020-10-02 02:31:24

  • 詳解pytorch中squeeze()和unsqueeze()函數(shù)介紹

    squeeze的用法主要就是對數(shù)據(jù)的維度進行壓縮或者解壓。 先看torch.squeeze() 這個函數(shù)主要對數(shù)據(jù)的維度進行壓縮，去掉維數(shù)為1的的維度，比如是一行或者一列這種，一個一行三列（1,3）的

    作者：Jaborie203
    2020-10-01 16:33:33
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