现在我们可以利用model.parameters()和model.zero_grad()(这两个都是PyTorch定义在nn.Module中的)使这些步骤变得更加简洁并且更不容易忘记更新部分参数,尤其是模型很复杂的情况: with torch.no_grad(): for p in model.parameters(): p -= p.grad * lr model.zero_grad() 1. 2. 3. 下面我们把训练循环...
这里,model是一个模型对象,model_complexity是一个包含模型复杂度信息的对象或字典。 3. 研究函数是否原生支持多个输入 由于你没有提供具体的函数实现或文档,我无法直接判断get_model_complexity_info是否原生支持多个输入。在大多数情况下,这样的函数可能不会原生支持多个输入,因为它们通常是针对单个模型设计的。 4. 如...
import torch from mmcv.cnn import (build_upsample_layer, build_conv_layer) from mmcv.cnn import get_model_complexity_info model_mmcv = torch.nn.Sequential( build_conv_layer( dict(type='Conv2d'), 30, 30, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False), build_upsample_layer( dict(type...
第一步:ClassLoader.getSystemClassLoader() 当客户端希望获取系统类加载器的时候,需要第一次调用ClassLoader.getSystemClassLoader()静态方法,该方法第一步即会去尝试获取一个sun.misc.Launcher sun.misc.Launcher l = sun.misc.Launcher.getLauncher(); 1. 第二步:Launcher实例的初始化 这里的实例初始化是不区分...
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