pytorch判断tensor是否有脏数据NaN You can always leverage the fact that nan != nan:>>> x = torch.tensor([1, 2, np.nan])tensor([ 1., 2., nan.])>>> x != x tensor([ 0, 0, 1], dtype=torch.uint8)With pytorch 0.4 there is also :>>> torch.isnan(x)tensor([ 0, 0, 1], dtype=torch.uint8)
= nan: >>>x = torch.tensor([1,2, np.nan])tensor([ 1., 2., nan.])>>>x != xtensor([ 0, 0, 1], dtype=torch.uint8) With pytorch 0.4 there is alsotorch.isnan: >>> torch.isnan(x)tensor([0,0,1], dtype=torch.uint8)...
pytorch实现线性回归 Tensor可简单的认为是支持高效计算的数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维的数组。Tensor与Numpy数组具有很高的相似性,彼此共享内存,所以遇到Tensor不支持的操作时,可以先将其转换为Numpy数组,处理后再转回Tensor,其转换开销很小,与Numpy不同的是,Pytorch的Tensor支持GPU加速。CPU tensor和GPU tensor...
#loc[nan_mask] = 0.00001 loc = torch.nan_to_num(loc, nan=0.00001) # 避免原地操作,而是创建一个新的变量, 支持梯度 scale = torch.where(scale < 0.0001, 0.00001, scale) #scale[scale > 10000] = random.randint(1, 1000) #print(scale) #nan_mask = torch.isnan(scale) #scale[nan_mask] ...
importtorcha=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])#定义一个2*2的张量,数值为1,2,3,4print(a)Out[]:tensor([[1.,2.],[3.,4.]])b=torch.Tensor(2,2)#制定形状2*2print(b)Out[]:tensor([[6.2106e-42,0.0000e+00],[nan,nan]])
pytorch模型训练之fp16、apm、多GPU模型、梯度检查点(gradient checkpointing)显存优化等 Working with Multiple GPUs 代码文件:pytorch_auto_mixed_precision.py 单卡显存占用:6.02 G 单卡GPU使用率峰值:100% 训练时长(5 epoch):1546 s 训练结果:准确率85%左右 混合精度训练过程 混合精度训练基本流程 维护一个 FP...
问Pytorch操作检测NaNsENpytorch tensor 基础操作 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python '''...
gradient checkpointing 梯度检查点 1 『混合精度训练』 混合精度训练全称为 Automatic Mixed Precision,简称为 AMP,也就是我们常说的 FP16。在前系列解读中已经详细分析了 AMP 原理、源码实现以及 MMCV 中如何一行代码使用 AMP,具体链接见: OpenMMLa...
_ctrl.cpp:120 NPU error, error code is 507008 [Error]: Failed to obtain the SOC version. Rectify the fault based on the error information in the ascend log. EE1001: The argument is invalid.Reason: rtGetDevMsg execute failed, reason=[context pointer null] Solution: 1.Check the ...
除了直接设置属性之外,你还可以使用 my_tensor.requires_grad_(requires_grad = True)在原地更改此标志,或者如上例所示,在创建时将其作为参数传递(默认为 False)来实现,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>existing_tensor.requires_grad_()>>>existing_tensor.requires_grad ...