label1 = torch.ones(500) label2 = 2*label1 x = torch.cat((data0, data1, data2), ).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((label0, label1, label2), ).type(torch.LongTensor) plt.scatter(x.numpy()[:, 0], x.numpy()[:
torch.save(model,f'test.pth') 1. 2. 模型加载 model1 = torch.load('test.pth') 1. 这里可以看一下输出结果,验证一下模型是否可用 x = torch.tensor((1,2,3),dtype=torch.float16) model1(x)[0].item() 1. 2. 输出结果 500.0 1. 然后开始多目标优化的工作,定义输入输出、约束、目标函数和...
import torch#返回当前的GPU内存使用# 一个给定设备的容量（以字节为单位）torch.cuda.memory_allocated()#函数管理的当前的GPU内存#以字节为给定设备缓存的分配器torch.cuda.memory_cached()在运行应用程序后，可以使用一个简单的命令来清除缓存：# 释放缓存分配器当前持有的所有为占用的缓存内存# 以便这些内存可以在...
importtorchfromtorch.nn.functionalimportmse_lossfromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScalerx,y=torch.randn(3,100).cuda(),torch.randn(3,5).cuda()# 定义网络输入输出model=torch.nn.Linear(100,5).cuda()# 实例化网络,一个全连接层optimizer=torch.optim.SGD(myNet.parameters(),lr=0.001)# 定义优化...
plt.scatter()函数解析 plt.scatter()函数用于生成一个scatter散点图。 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, hold=None,
直接用pip安装一些包会失败,比如使用 pip install torch_scatter 安装torch_scatter会失败 通用的解决办法就是手动把包下下来,本地安装。 对于torch_scatter,可以在https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5
1))# show dataplt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy(),c='magenta',s=50,alpha=0.5,label='train')plt.scatter(test_x.data.numpy(),test_y.data.numpy(),c='cyan',s=50,alpha=0.5,label='test')plt.legend(loc='upper left')plt.ylim((-2.5,2.5))plt.show()x.size()torch.Size([...
importtorch x = torch.arange(10) print(x) tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) C# 版本不使用 Console.WriteLine,而是使用官方提供的库。 usingTorchSharp; varx = torch.arange(10); x.print(style:TensorStringStyle.Default); ...
梯度下降法(Gradient Descent)是机器学习中最常用的优化方法之一,常用来求解目标函数的极值。 其基本原理非常简单:沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值(也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值)。 但是如何调整搜索的步长(也叫学习率,Learning Rate)、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。
import torch import pycuda.driver as cuda cuda.init()##获取默认设备的Id torch.cuda.current_device()# 0 cuda.Device(0).name() # '0'是你的GPU的id # Tesla K80 或者你可以这么用：torch.cuda.get_device_name（0）＃获取ID为'0'的名称设备 ＃'Tesla K80'我编写了一个简单的类来获取有关cuda...