使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。建议重新启动，因为nvidia-smi可能会获得以前代码中的内存消耗。torch.manual_seed(0)lr = 0.003# model = models.resnet50()# model=model.to(device)vgg16=models.vgg16()vgg_layers_list=list(vgg16.children())[:-1]vgg_layers_list.append(...
demomodel-zoomodelmodelsinferencecnn-modelcaffemodeltensorflow-modelspytorch-modelsdeep-learning-modelsopenvinoonnx-modelsopenvino-toolkitopenvino-modelsopenvino-model-zoo UpdatedMar 17, 2025 Python xavier-zy/Awesome-pytorch-list-CNVersion Star1.8k
r"""A helper function for checkpointing sequential models. Sequential models execute a list of modules/functions in order (sequentially). Therefore, we can divide such a model in various segments and checkpoint each segment. All segments except the last will run in :func:`torch.no_grad` manne...
20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))# (1): ReLU()# (2): Conv2d(20, 64, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))# (3): ReLU()# )#)forparaminnet_modlist.parameters():print(type(param.data), param.size())#<class 'torch.Tensor'> torch.Size([...
machine-learning-a-game-of-two-parts 我们将使用线性回归来创建具有已知参数(可以通过模型学习的东西)的数据,然后使用 PyTorch 来查看是否可以构建模型来使用梯度下降(gradient descent)来估计这些参数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
date_features:list of str, default = None(如果数据有一个在运行安装程序时未自动检测到的DateTime列,则可以通过传递 date_features=‘date_column_name’ 来使用此参数。它可以处理多个日期列。建模中不使用日期列。相反,将执行特征提取,并从数据集中删除日期列。如果日期列包含时间戳,则还将提取与时间相关的特征...
def __len__(self): if self.ratio_int: return 200000 else: return len(self.candidateInfo_list) 我们不再受限于特定数量的样本,并且提供“完整的一轮”在我们必须多次重复正样本以呈现平衡的训练集时并不是很有意义。通过选择 20 万个样本,我们减少了开始训练运行并看到结果之间的时间(更快的反馈总是不...
style_loss_list=[]#风格损失 model=nn.Sequential()#创建一个model,按顺序放入layer model=model.to(device)gram=loss.Gram().to(device)'''把vgg19中的layer、content_loss以及style_loss按顺序加入到model中:'''i=1forlayerincnn:ifisinstance(layer,nn.Conv2d):name='conv_'+str(i)model.add_module(...
'''注意torch.cat和torch.stack的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接,而torch.stack会新增一维。例如当参数是3个10x5的张量,torch.cat的结果是30x5的张量,而torch.stack的结果是3x10x5的张量。'''tensor = torch.cat(list_of_tensors, dim=0)tensor = torch.stack(list_o...
from torch_rechub.models.multi_task import ESMM from torch_rechub.basic.features import DenseFeature, SparseFeature col_names = data.columns.values.tolist() dense_cols = ['D109_14', 'D110_14', 'D127_14', 'D150_14', 'D508', 'D509', 'D702', 'D853'] ...