[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,

本文来自Torres.Wu发表在博客园的博客,转载请标明出处. 同上一篇差不多,这次咱们加载带有子报表的RDCl文件.首先还是创建一个form程序,在form2窗体中添加一个ReporView控件,load方法如下: private void Form2_Load(object sender, EventArgs e) { DataSet ds3 = new DataSet(); string fileName = System.Configuration.ConfigurationManage

一:自动化测试的时候,启动浏览器出现‘Chrome正在受到自动软件的控制’,怎么样隐藏,今天学习分享: 在浏览器配置里加个参数,忽略掉这个警告提示语,disable_infobars option = webdriver.ChromeOptions() option.add_argument('disable-infobars') 参考代码: # coding:utf-8 from selenium import webdriver # 加启动配置 option = webdriver.Chro

location.reload() 作用是用来重新加载当前显示的页面. 如果调用reload()时不传递参数,页面就会以最有效的方式重新加载. 也就是说,如果页面自上次请求以来并没有改变过,页面就会从浏览器缓存中重新加载.如果要强制从服务器重新加载,则需要像下面这样为该方法传递参数true location.reload(true) 补充:位于reload后面的代码,可能会也可能不会执行,这取决于网络延迟或系统资源等因素.

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').

加载顺序依次是:1.jar的classes里面的application.properties 2.当前路径下config里面的application.properties 3.jar的classes里面的application-prod.properties 4.当前路径下config里面的application-prod.properties 注意:后加载的配置会覆盖前面加载的配置. 通用规则:SpringApplication会从以下路径加载所有的application.properties

在vs里新建一个winform程序"ReportViewTest",在form1中添加一个reportView控件,from1的load事件如下: private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { DataSet ds = new DataSet(); try { ds = getDS(); } catch (Exception) { throw; } Microsoft.Reporting.WinForms.ReportDat

https://blog.csdn.net/qq_28413479/article/details/77367665

最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却. 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应该使用类似如下代码进行保存: torch.save({                 'epoch': epoch,                 'state_dict': model.module.state_dict(),                 'optimizer': opti

相关参数默认值 使用YUI, 我们可以配置一些和路径相关参数,如base.root.comboBase.cdn, combine.path.fullpath等属性的配置均会影响到YUI的module加载, 初始化YUI环境这些参数的默认配置如下: module中的定义, 可以在任何可以配置module的地方配置, 以module w-tab为例: {module}.path = "w-tab/w-tab.js"; {module}.fullpath = "http://...

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

显示具体的Class是从哪个Jar文件加载 JVM参数: -verbose:class 启动后输出如下: [Opened D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\lib\rt.jar] [Loaded java.lang.Object from D:\Program Files\Java\jdk1.8.0_131\jre\lib\rt.jar] [Loaded java.io.Serializable from D:\Program Files\Java\j

.net中常会用到动态加载DLL,而DLL中可能包含各种参数.方法.窗体,如何来调用动态加载这些参数.方法.窗体呢? 在C#中,我们要使用反射,首先要搞清楚以下命名空间中几个类的关系: System.Reflection命名空间 (1)   AppDomain:应用程序域,可以将其理解为一组程序集的逻辑容器 (2)   Assembly:程序集类 (3)   Module:模块类 (4)   Type:使用反射得到类型信息的最核心的类 他们之间是一种从属关系,也就是说,一个AppDomain可以

1.保存模型参数(gen-我自己的模型名字) torch.save(self.gen.state_dict(), os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step)) 2.加载模型参数 self.gen.load_state_dict(torch.load(os.path.join(self.gen_save_path, 'gen_%d.pth'%step),map_location='cpu')) 3.打印查看模型参数 pthfile = r

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

本文是PyTorch使用过程中的的一些总结,有以下内容: 构建网络模型的方法 网络层的遍历 各层参数的遍历 模型的保存与加载 从预训练模型为网络参数赋值 主要涉及到以下函数的使用 add_module,ModulesList,Sequential 模型创建 modules(),named_modules(),children(),named_children() 访问模型的各个子模块 parameters(),named_parameters() 网络参数的遍历 save(),load(),st

参考:https://www.jianshu.com/p/aee6a3d72014 # 网络,netg为生成器,netd为判别器 netg, netd = NetG(opt), NetD(opt) # 把所有的张量加载到CPU中 map_location = lambda storage, loc: storage # 把所有的张量加载到GPU 1中 #torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(

在使用Tensorflow时,我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型,因此,作此笔记记录下来. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,如:saver.save(sess, "/Model/model"), 执行完,在相应的目录下将会有4个文件: meta:文件保存的是图结构信息,meta文件是pb(protocol b

前提: 模型参数和结构是分别保存的 1. 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2.加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ( { k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items() } )   model = self.model.