编译器:jupyter lab 深度学习环境:Pytorch 一、前期工作 1. 设置GPU 如果使用的是CPU可以忽略这步 import tensorflow as tf gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") if gpus: gpu0 = gpus[0] tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")...
一 前期工作 1.设置GPU或者cpu 2.导入数据 二 数据预处理 1.加载数据 2.可视化数据 3.再次检查数据 三 搭建网络 四 训练模型 1.设置学习率 2.模型训练 五 模型评估 1.Loss和Accuracy图 2.总结 一 前期工作 环境:python3.6,1080ti,pytorch1.10(实验室服务器的环境😂😂) 1.设置GPU或者cpu import torch ...
除了数据集和批处理大小之外,PyTorch的DataLoader还包含一些有趣的选项。例如,我们可以使用num_workers > 1来使用子进程异步加载数据,或者使用固定RAM(通过pin_memory)来加速RAM到GPU的传输。但是因为这些在我们使用GPU时很重要,我们可以在这里省略它们。 现在让我们看一些例子。我们将为此使用test_loader。 让我们看看...
1. GPU import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import torchvision device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") device 2. Upload the File train_ds = torchvision.datasets.MNIST('data', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(...
本文基于**PyTorch**框架，采用使用PyTorch的nn.Module模块定义多层感知机(MLP)模型实现**MNIST**手写数字识别，在GPU上运行，实现高达98%的测试准确率，并完整展示从数据加载到模型部署的全流程。 PyTorch的模型大致结构普遍相似，也可修改相关参数的更换为其他简单图像分类任务，实测在CIFAR10数据集任务上...
(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)# 初始化模型并将模型移到GPU上model = MyNet().to(device)# 加载保存的权重best_model_path ='best_mnist_model.pth'model.load_state_dict(torch.load(best_model_path))# 设置模型为评估模式model.eval()# 从测试集中取10张图片examples =...
此时往往batch设置成几千甚至一两万才能发挥出最佳性能。 GPU对2的幂次的batch可以发挥更佳的性能,因此设置成16、32、64、128…时往往要比设置为整10、整100的倍数时表现更优13. 关于x.view(-1, 784)举例说明view()的作用:代码中的inputs:单独测试了每次inputs的样本数量:...
手写体数字(MNIST)的基本信息在上一篇专栏(Pytorch 手写数字识别MNIST)里介绍过,这里只做简要说明 官网:yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST数据集官网 该数据集下载下来的二进制格式文件无法直接打开预览 MNIST数据集文件 这里主要介绍数据集的下载、解压和保存为标准的mat文件格式。
计算量小,不需要GPU加速也可以快速训练完成; 数据易得,教程易得。 本文中的数据来源于Kaggle网站,并非Pytorch自带的数据集(个人认为使用Pytorch封装好的MNIST数据集不利于入门)。接下来我们展示不同思路下的MNIST识别结果。 1. 将MNIST视为回归问题和分类问题的差别 ...