點擊上方，選擇星標或置頂，每天給你送干貨！閱讀大概需要16分鐘跟隨小博主，每天進步一丟丟作者丨z.defying@知乎來源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/76459295編輯 |?極市平臺僅作學術分享，如有侵權，請聯系刪文目錄1、指定GPU編

注意，一般官方接口都帶有可導功能，如果你實現的層不具有可導功能，就需要自己實現梯度的反向傳遞。官方Linear層：class Linear(Module):python pytorch。def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):super(Linear, self).__ini

? pytorch調用gpu運算，Pytorch 訓練時有時候會因為加載的東西過多而爆顯存，有些時候這種情況還可以使用cuda的清理技術進行修整，當然如果模型實在太大，那也沒辦法。 使用torch.cuda.empty_cache()刪除一些不需要的變量代碼示例如下： ? try:outpu

張量的創建及其基本類型 1.張量(Tensor)函數創建方法 ??張量最基本的創建方法和Numpy中創建Array的格式一樣,都是創建函數(序列)的格式:張量創建函數: torch.tensor() import torch # 通過列表創建張量 t = torch.tensor([1,2])# 通過元組創建張量 t = torch.tensor(

ps：這兩天很郁悶把模型改了之后，代碼一跑起來就把電腦卡死了。我就嘗試看看我寫的模型有沒有錯。就在模型后面加了如下代碼： #測試模型的代碼 def FPN():return Net() def test():from torch.autograd import Variablenet = FPN()fms = net(Vari

1.ttt.py如下： import SimpleITK import torch print(torch.cuda.is_available()) pycharm上運行： TrueProcess finished with exit code 0 終端上運行： (framework_py38) [pacs@localhost Liver]$ python ttt.py 段錯誤(吐核) 2.ttt.py代碼改動impo

本文首发于微信公众号“计算机视觉cv” 模型选择、过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 pytorch，训练误差（training error）指模型在训练数据集上表现出的误差，泛化误差（generalization error）指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差

样式迁移 我们介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）。这里我们需要两张输入图像，一张是内容图像，另一张是样式图像，我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图

第一种神经网络的写法 假设这里有一个二分类问题： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import seaborn as snsn_data = torch.ones(100,2) x1 = torch.normal(n_data*2,1) y1 = tor

个人博客：http://www.chenjianqu.com/ 原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-66.html PyTorch 1.Pytorch介绍 Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，其诞生已有十年之久，但是真正起势得益于Facebook开源了大量Torch的深度学习模块