type=str,default='base_dataset',help='used in data_entry.py')parser.add_argument('--save_prefix',type=str,default='pref',help='some comment for model or test result dir')parser.add_argument('--load_model_path',
torch.utils.data.ConcatDataset: 用于连接多个 ConcatDataset 数据集 torch.utils.data.ChainDataset : 用于连接多个 IterableDataset 数据集,在 IterableDataset 的add() 方法中被调用 torch.utils.data.Subset: 用于获取指定一个索引序列对应的子数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classSubset...
transform = T.Compose([T.Resize(224),T.ToTensor(),T.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True...
import torchvision from torchvision import transforms import torch.distributed as dist import torch.utils.data.distributed import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--rank", default=0, type=int) parser.add_argument("--world_size", default=1, type=int) parser.add_argu...
parser.add_argument('--epochs',default=2,type=int, metavar='N', help='number of total epochs to run') args = parser.parse_args() train(0, args) 而这部分则是训练函数 def train(gpu, args): torch.manual_seed(0) model =ConvNet() ...
Tensorabs(const Tensor & self); // {"schema":"aten::abs(Tensor self) -> Tensor","dispatch":"True","default":"True"} Tensor & abs_(Tensor & self); // {"schema":"aten::abs_(Tensor(a!) self) -> Tensor(a!)","dispatch":"True","default":"True"} ...
没错,quantize_dynamic API 的本质就是检索模型中 op 的 type,如果某个 op 的 type 属于字典 DEFAULT_DYNAMIC_QUANT_MODULE_MAPPINGS 的 key,那么,这个 op 将被替换为 key 对应的 value: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Default mapforswapping dynamic modulesDEFAULT_DYNAMIC_QUANT_MODUL...
name: "resnet50_trt" platform: "tensorrt_plan" max_batch_size: 1 default_model_filename: "resnet50.trt" input [ { name: "input" format: FORMAT_NCHW data_type: TYPE_FP32 dims: [ 3, 224, 224 ] } ] output [ { name: "output", data_type: TYPE_FP32, dims: [ 1000 ] } ] ...
浮点标量操作数具有 dtype torch.get_default_dtype() 和整数非布尔标量操作数具有 dtype 64。 与 numpy 不同,我们在确定操作数的最小 dtypes 时不检查值。 尚不支持量化和复杂类型。 丰富示例: >>> float_tensor = torch.ones(1, dtype=torch.float) ...
('--seed', type=int, default=543, metavar='N',help='random seed (default: 543)')parser.add_argument('--num-episode', type=int, default=10, metavar='E',help='number of episodes (default: 10)')args = parser.parse_args()torch.manual_seed(args.seed)class Policy(nn.Module):def _...