在GPU上训练数据 模型搬到GPU上 数据搬到GPU上 损失函数计算搬到GPU上…

pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上.CPU->CPU,GPU->GPU torch.load('gen_500000.pkl') GPU->CPU torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storage, loc: storage) CPU->GPU1 torch.load('gen_500000.pkl', map_location=lambda storag…

1.数据获取 在网上选择特定类别,下载相应的若干张图片.可以网页另存或者图片下载器.本例中保存了小狗.菊花.梅花三类各两百多张. 2.重命名 import os import os.path rootdir = "jh" i=1 for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir): for filename in filenames: newName=a+str(i)+".jpg" print filename+&qu…

迁移学习算法之TrAdaBoost from: https://blog.csdn.net/Augster/article/details/53039489 TradaBoost算法由来已久,具体算法可以参考作者的原始文章,Boosting For Transfer Learning. 1.问题定义 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上.典型的比如有监督学习,我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器,用于测试数据.但是在许多的情况下,这种同分布的假设并不满足…

GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义 代码地址:https://github.com/ultralytics/YOLOv5 训练数据定义地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data YOLOv5训练自定义数据 本指南说明了如何使用YOLOv5 训练自己的自定义数据集. 开始之前 copy此仓库,下载教程数据集,并安装requirements.txt依赖项,包括Python> = 3.7和PyTorch>…

Pytorch:EDSR 生成训练数据的方法 引言 Winter is coming 正文 pytorch提供的DataLoader 是用来包装你的数据的工具. 所以你要将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import torch.utils.data as Data #utils是torch中的一个模块,Data是进行小…

本文主要来自Caffe作者Yangqing Jia网站给出的examples. @article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing and Shelhamer, Evan and Donahue, Jeff and Karayev, Sergey and Long, Jonathan and Girshick, Ross and Guadarrama, Sergio and Darrell, Trevor}, Journal = {arXiv prepr…

多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速.深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data parallelism),另外一种是模型并行化(model parallelism). 深度模型训练方法: 深度学习模型的训练是一个迭代的过程,在每一轮迭代过程中,前向传播算法会根据当前参数的取值,计算出在一小部…

1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import tensorflow as tf @slim.add_arg_scope # 进行修饰操作 def fun1(a=0, b=0): return a + b with slim.arg_scope([fun1], a=2): x = fun1(b=2) print(x)# 4 2. tf.name_sc…

在NVIDIA A100 GPU上利用硬件JPEG解码器和NVIDIA nvJPEG库 根据调查,普通人产生的1.2万亿张图像可以通过电话或数码相机捕获.这样的图像的存储,尤其是以高分辨率的原始格式,会占用大量内存. JPEG指的是联合图像专家组,该组织于2017年庆祝成立25周年.JPEG标准指定了编解码器,该编解码器定义了如何将图像压缩为字节的位流并解压缩回图像. JPEG编解码器的主要目的是最小化照片图像文件的文件大小.JPEG是一种有损压缩格式,这意味着它不存储原始图像的完整像素数据.J…