transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltfrom.modelimportMyNet# 设置随机种子torch.manual_seed(21)# 检查是否有可用的GPUdevice = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print(f"Using device:{device}") ...
3.优化器使用普通的SGD优化器,设置了0.5的动量因子。 #调用GPUos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"torch.backends.cudnn.benchmark=True#启用cudnn底层算法device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#print(device)torch.cuda.empty_cache()#释放显存model.to(device)# #构建损...
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...
model_path = 'checkpoints/best_model.pth' # 加载模型 self.model = torch.load(model_path) self.device = torch.device('gpu' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model = self.model.to(self.device) 推理部分: # 预测 def predict(self, img_path): transform = transforms.Compose...
用PyTorch实现MNIST手写数字识别 使用numpy实现手写数字识别,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.
但是一旦研究变得复杂,并且将诸如多GPU训练,16位精度和TPU训练之类的东西混在一起,用户很可能会引入错误。 代码医生工作室 2020/03/04 9.1K0 使用PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证 pytorch腾讯云测试服务神经网络javahttps 这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架。MLP 是多层感知器...
#在GPU上训练(如果可用),否则使用CPU device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) # 训练模型 train(model, device, train_loader, optimizer, criterion, epochs=5) # 保存模型为NumPy数据 model_state = model.state_dict() ...
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 ...
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:...
我想很多人入门深度学习可能都是从这个项目开始的,相当于是机器学习的Hello World。但我第一个深度学习项目是一年前跑的吴恩达的手指数字识别课后作业,感兴趣的读者也可以试着跑一下,写者认为看着机器学习的过程也是非常有意思的。本文代码具有详细注释,便于第一次入门深度学习的读者学习。