AMP:Automatic mixed precision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的. 在Pytorch 1.5版本及以前,通过NVIDIA出品的插件apex,可以实现amp功能. 从Pytorch 1.6版本以后,Pytorch将amp的功能吸收入官方库,位于torch.cuda.amp模块下. 本文为针对官方文档主要内容的简要翻译和自己的理解. 1. Introduction torch.cuda.am

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得

问题: Disable or able cudnn,查询版本. Disable cudnn for batch_norm: (See: @Microsoft / human-pose-estimation.pytorch#installation) # PYTORCH=/path/to/pytorch # for pytorch v0.4.0 sed -i "1194s/torch\.backends\.cudnn\.enabled/False/g" ${PYTORCH}/torch/

将pytorch官网的python代码当下来,然后下载好celeba数据集(百度网盘),在代码旁新建celeba文件夹,将解压后的img_align_celeba文件夹放进去,就可以运行代码了. 输出如下 显存占用如下 与目标检测模型动不动就显存不够比,简直好太多了. 那最后有一个生成的假的图像,下面是一个epoch的结果 还有5个epoch的结果,明显效果更好了 补充下,后来又做了胸片的试验,因为胸片比较大,所以我resize的尺寸也大一些,变成256x256了,结果,崩了,当然,生成的假图像

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本

1.环境 python3.5 Anaconda 4.2.0 2.pytorch安装 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/ 3.torchvision安装 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.3.0

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化

以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention ************************************************************* **Author**: `Sean

CNN对于旋转不具有等变性,对于平移有等变性,data augmentation的提出就是为了解决这个问题,但是data augmentation需要很大的模型容量,更多的迭代次数才能够在训练数据集合上对旋转等变,对于测试集合,也不一定能够保证等变 可能大家会问,旋转等变网络有什么优点?data augmentation有什么优点,旋转等变网络就有什么优点,比如,不同方向的狗,转了一个方向之后还是一个狗,cnn希望经过多层卷积之后的feature也只是转了一个方向.16年的一篇ICML论文应运而

CTC CTC可以生成一个损失函数,用于在序列数据上进行监督式学习,不需要对齐输入数据及标签,经常连接在一个RNN网络的末端,训练端到端的语音和文本识别系统.CTC论文地址:http://www.cs.toronto.edu/%7Egraves/icml_2006.pdf CTC网络的输入 CTC网络的输入是一个样本(图像)经过网络(一般是CNN+RNN)计算后生成的特征向量(特征序列). 特征序列里各个向量是按序排布的,是从图像样本上从左到右的一个个小的区间映射过来的,可以设置区间的大小(宽度

permute(dims),常用的维度转换方法 将tensor的维度换位      参数:dim(int)---换位顺序 >>>x = torch.randn(,,) >>>x.size() torch.size([,,]) >>>x.permute(,,).size() torch.size([,,]) contiguous() contiguous:view只能用在contiguous的variable上.如果在view之前用了transpose,

在Windows10上配置完MXNet 1.3.0后,再配置PyTorch 1.0时,发现两者需要依赖的NumPy版本不一致,之前是通过pip安装NumPy,根据pip的版本不同,会安装不同版本的NumPy,使用起来很不方便,而且MXNet和PyTorch依赖的Python版本也可能不同,这里使用Anaconda来轻松解决以上问题. 简单来说,Anaconda是包管理器和环境管理器,它可以便捷获取包且对包能够进行管理,同时对环境可以统一管理的发行版本,其包含了conda, numpy, scip

前言 模型转换思路通常为: Pytorch -> ONNX -> TensorRT Pytorch -> ONNX -> TVM Pytorch -> 转换工具 -> caffe Pytorch -> torchscript(C++版本Torch) 我的模型是使用Pytorch1.0训练的,第三种方法应该是还不支持,没有对应层名字, 放弃. (以下是用方法3生成的网络结构图, 其中部分层名字和工具对应不上). 因此本文使用第4中方法,详细步骤分两步, 具体如下(目

目录 一.PyTorch虚拟环境配置 二.PyTorch虚拟环境使用 三.常用命令 Editor: Veagau Time: 2019/10/17 一.PyTorch虚拟环境配置 该部分操作均在终端(terminal)命令行中执行,在桌面右击鼠标新建terminal即可. 若系统已经安装Anaconda,则可以跳过第一步(检验方法:命令行执行conda list,有返回结果则表示已经安装了Anaconda). 安装Anaconda.进入到安装包所在文件夹,执行: bash Anconda3-x.

神经网络的理论知识不是本文讨论的重点,假设读者们都是已经了解RNN的基本概念,并希望能用一些框架做一些简单的实现.这里推荐神经网络必读书目:邱锡鹏<神经网络与深度学习>.本文基于Pytorch简单实现CIFAR-10.MNIST手写体识别,读者可以基于此两个简单案例进行拓展,实现自己的深度学习入门. 环境说明 python 3.6.7 Pytorch的CUP版本 Pycharm编辑器 部分可能报错:参见pytorch安装错误及解决 基于Pytorch的CIFAR-10图片分类 代码实现 # c

跟着Dive-into-DL-PyTorch.pdf从头开始学pytorch,夯实基础． Tensor创建 创建未初始化的tensor import torch x = torch.empty(5,3) print(x) 输出 tensor([[ 2.0909e+21, 3.0638e-41, -2.4612e-30], [ 4.5650e-41, 3.0638e-41, 1.7753e+28], [ 4.4339e+27, 1.3848e-14, 6.8801e+16], [ 1.8370e+

Pytorch如何更新版本与卸载,使用pip,conda更新卸载Pytorch 2018年05月22日 07:33:52 醉雨轩Y 阅读数 19047   今天我们主要汇总如何使用使用ubuntu,CentOS,Mac更新Pytorch和torchvision,以及如何查看当前python版本.本教程只汇集如何使用pip,conda更新以及卸载Pytorch和torchvision,希望对您有所帮助! 最近Pytorch从v0.1.12更新到了v0.2/v0.3,支持了很多方法,如果大家想知道详

pip和conda的区别 之前一直使用conda和pip ,有时候经常会两者混用.但是今天才发现二者装的东西不是在一个地方的,所以发现有的东西自己装了,但是在运行环境的时候发现包老是识别不了,一直都特别疑惑,直到今天注意到这个问题,所以来总结一 下二者的区别. pip pip专门管理Python包 编译源码中的所有内容. (源码安装) 由核心Python社区所支持(即,Python 3.4+包含可自动增强pip的代码). conda Python不可知论者. 现有软件包的主要重点是Python,