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:...
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 解决方案 通过next(linear.parameters()).device确定 model 已经在 cuda:0 上了,同时输入model.forward()的张量也位于 cuda:0。输入的张量没什么好推敲的,于是考虑到模型具有多层结构,遂输出...
# 3. to device if torch.cuda.is_available(): img_chw = img_chw.to('cuda') model.to('cuda') # 4. forward # 这里图片不再是 BCHW 的形状,而是一个list,每个元素是图片 input_list = [img_chw] with torch.no_grad(): tic = time.time() print("input img tensor shape:{}".format(in...
'train_loss.npy'), allow_pickle=True).tolist()[:self.start_epoch] self....
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(...
任务2:通过上面字典返回数据,分别把数据和标签都存在list里 任务3:图像数据路径得完整 任务4:把上面那几个事得写在一起,整合到一个类。 任务5:数据预处理(transform)¶ 任务6:根据写好的class FlowerDataset(Dataset):来实例化咱们的dataloader 任务7:用之前先试试,整个数据和标签对应下,看看对不对 ...
# Device configurationdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') 如果需要指定多张显卡,比如0,1号显卡。 import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 也可以在命令行运行代码时设置显卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py ...
nn.Linear(4096,4096))vgg_layers_list.append(nn.ReLU())vgg_layers_list.append(nn.Dropout(0.5,inplace=False))vgg_layers_list.append(nn.Linear(4096,2))model = nn.Sequential(*vgg_layers_list)model=model.to(device)num_epochs=10#Lossloss_func = nn.CrossEntropyLoss()# Optimizer # optimizer...
可以看到,以这种方式,我们就可以通过只调整 cfg 这个 list,最终实现目标的深层次的神经网络的设计。更详细的介绍和设计,可以参考我们之前的学习笔记:pytorch学习笔记(5):vgg 实现以及一些 tricks。 6. GPU 和如何保存加载模型 到了这一步,我们的网络深度也加上来了,是时候考虑...
copy(src=img, dst=dst) print("测试集数量:", len(imgs_list[train_num + validation_num:])) except: print("目标文件夹已经存在或原始文件夹不存在,请检查!") # # 例程 src_path = './data/MNIST100000/' dst_path = './data/' path_init(src_path, dst_path, rate=(0.6, 0.2, 0.2)) ...