PyTorch 1.0 的 torch.utils.model_zoo 是一个非常实用的模块,它提供了许多预训练的神经网络模型,用户可以直接下载并使用,而无需从头开始训练。这对于快速开发和测试深度学习模型非常有帮助。使用torch.utils.model_zoo,您可以从头开始下载任何预训练的模型,也可以从中获取特定模型的参数。这对于迁移学习和微调非常有用...
基于pytorch实现模型压缩 1、量化:任意位数(16/8/4/2 bits)、三值/二值 2、剪枝:正常、规整、分组卷积结构剪枝 3、针对特征(A)二值量化的BN融合 4、任意位数(bits)量化的BN融合 5、分组卷积结构 目前提供 1、普通卷积和分组卷积结构 2、权重W和特征A的训练中量化, W(FP32/16/8/4/2bits, 三/二值)...
pytorchmodel.cuda（）花费时间很长的解决解决⽅法之⼀：如果pytorch在进⾏model.cuda(）操作需要花费的时间很长，长到你怀疑GPU的速度了，那就是不正常的。如果你⽤的pytorch版本是0.3.0，升级到0.3.1就好了！.cuda()加载时间很长的其他解决⽅法 ⽅法⼀：后⾯这个可以⾃⼰到官⽹上找⾃...
pytorch中的model=model.to（device）使用说明 pytorch中的model=model.to（device）使⽤说明 这代表将模型加载到指定设备上。其中，device=torch.device("cpu")代表的使⽤cpu，⽽device=torch.device("cuda")则代表的使⽤GPU。当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中，此时需要使⽤model=model...
pytorch：model.train和model.eval⽤法及区别详解 使⽤PyTorch进⾏训练和测试时⼀定注意要把实例化的model指定train/eval，eval（）时，框架会⾃动把BN和DropOut固定住，不会取平均，⽽是⽤训练好的值，不然的话，⼀旦test的batch_size过⼩，很容易就会被BN层导致⽣成图⽚颜⾊失真极⼤ Clas...
pytorch model的shape方法 在PyTorch中,模型(通常是一个nn.Module的子类)本身并没有直接的shape方法,因为模型可以包含多个层,每个层可能有其自己的输入和输出形状。不过,你可以通过以下方式检查模型中各个层的输入和输出形状: 直接检查层的属性:许多层(如nn.Linear,nn.Conv2d等)都有in_features,out_features(对于...
pytorch_model.bin.index.json wget https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf/blob/main/special_tokens_map.json wget https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf/blob/main/tokenizer.json wget https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf/blob/main/tokenizer.model wget https:...
huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf/blob/main/pytorch_model-00009-of-00015.bin wget https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf/blob/main/pytorch_model-00010-of-00015.bin wget https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf/blob/main/pytorch_model-00011-of-00015.bin wget ...
MeterSphere 是一站式的开源企业级持续测试平台, 涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、 团队协作等功能，...
Pytorch——model.train和model.eval 两条语句有固定的使用场景。 在训练模型时会在前面加上: model.train() 在测试模型时在前面使用: model.eval() 同时发现,如果不使用这两条语句,程序也可以运行。这两个方法是针对在网络train和eval时采用不同方式的情况,比如Batch Normalization和Dropout。 下面对这Batch ...