""" def __init__(self, remote_emb_module, device): super(HybridModel, self).__init__() self.remote_emb_module = remote_emb_module self.fc = DDP(torch.nn.Linear(16, 8).cuda(device), device_ids=[device]) self.device = device def forward(self, indices, offsets): emb_lookup = ...
若是输入的卷积核的数量有两个,则得到的output也是两个 示例:借用CIFAR10数据集,用自定义的网络模型做一次卷积操作,然后用tensorboard查看卷积之后的结果。 这里需要注意的是,经过卷积得到的大小是[64,6,30,30],而图片的通道一般都是3通道的,6通道的图片不知道怎么显示,需要使用reshpae重新改变矩阵的大小。 output...
使用以下的函数查看: defcal_gpu(module):ifisinstance(module,torch.nn.DataParallel):module=module.moduleforsubmoduleinmodule.children():ifhasattr(submodule,"_parameters"):parameters=submodule._parametersif"weight"inparameters:returnparameters["weight"].device 注意:以上函数只适用于一个模型的所有的参数都在...
device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0")) # Choose whatever GPU device number you want model.to(device) # Make sure to call input = input.to(device) on any input tensors that you feed to ...
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.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。
打印GPU的总内存和可用内存:print('Total memory:', torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory, 'Available memory:', torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory - torch.cuda.memory_allocated(i)) 打印模型在GPU上的内存占用:model = ... # your model here print('Model memory on GPU...
to(device) print(model) 1.2 第二步:损失函数 这一小节,之前的文章已经讲过。可以参考第五讲 zhuanlan.zhihu.com/p/60 第一小节。看完,你要能记得适用于分类问题和回归问题的损失函数分别是什么,并且要能手写对应的 PyTorch 代码。 上面的都是基础菜,那都是远古时代的用法,现在的模型都是多个任务混合在一起...
net = resnet18(pretrained=True)model = HydraNet(net).to(device=device)race_loss = nn.CrossEntropyLoss() #交叉熵损失gender_loss = nn.BCELoss() #二元交叉熵损失age_loss = nn.L1Loss() #取预测值和真实值的绝对误差的平均数optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-4, momentum...
model= nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids).cuda(device=device_ids[0]) ...#所有数据都需要先放到指定的第一张显卡上才能进行多卡训练data =data.cuda(0) ...#train ... ***注意使用nn.DataParellel时,模型后会自动添加一个.module的属性,在save的时候会将其保存下来,所以在load该模型时需要...