print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu))) x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) 1. 2. 3. 4. 5. 输出如下: x_cpu:...
transform=transform_test) # 将数据封装成迭代器 train_loader = DataLoader( dataset=train, ...
Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: 一般标签值应该是Long整数的,所以标签的tensor可以用torch.LongTensor(数据)或者用.long()来转化成Long整数的形式。 如果要使用PyTorch的GPU训练的话,一般是先判断cuda是否可用,...
to(device), label.to(device).squeeze() opt.zero_grad() logits = model(data) loss = criterion(logits, label) 那么在for data, label in train_loader这个过程中究竟发生了什么呢?一起探索! for循环会调用dataloader __iter__: 以此获得迭代器来遍历dataset def __iter__(self) -> '_BaseDataLoader...
Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: 一般标签值应该是Long整数的,所以标签的tensor可以用torch.LongTensor(数据)或者用.long()来转化成Long整数的形式。
Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: 一般标签值应该是Long整数的,所以标签的tensor可以用torch.LongTensor(数据)或者用.long()来转化成Long整数的形式。
早前的版本: base_dataset.train_labels -> 新的版本: base_dataset.targets train_data -> data test_labels -> targets test_data -> data 我在2019.9.17_select_small_clean_data_and_using_MixMatch 就已经改了过来,不过是改成了更低的版本。战略上的大错误!
load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict']) initepoch = checkpoint['epoch'] loss = checkpoint['loss'] for epoch in range(initepoch,epochs): # loop over the dataset multiple times timestart = time.time() running_loss = 0.0 total = 0 correct = 0 for i, data in enumerate(train...
device = torch.device('cuda') # use random dataclass FakeDataset(Dataset):def __len__(self):return 1000000def __getitem__(self, index):rand_image = torch.randn([3, 256, 256], dtype=torch.float32)label = torch.tensor(data=[index % 1024...