def save_process(self): np.save(os.path.join(self.log_dir, 'train_loss.npy'), self.train_...
x=torch.arange(12)# 使用view()改变形状 y=x.view(3,4)print(x)# Output:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])print(y)# Output:tensor([[0,1,2,3],#[4,5,6,7],#[8,9,10,11]])# 使用view()改变形状,其中一个维度为-1,表示由其他维度推断 z=x.view(2,-1)print(z)# Out...
注意如果是用anaconda的话,要先激活你的env,另外要注意的是,–logdir=my_log_dir/, 这里的logdir要到version_0/目录,该目录下保存有各种你log的变量的文件夹 # 查看的方法跟tensorboard是一样的,在终端下 (base) C:\whx-study-pytorch-lightning\my_logs\WHX_PL\version_0>tensorboard --logdir ./ 2022-03...
1:在anconda中使用命令安装,这里是我们的base环境: 2:在对应项目的terminal中使用命令安装,注意如果一个项目已经在某个conda环境下,在这个项目的终端(terminal)中安装了cv后,就不需要再命令行安装了 利用opencv读取图片,获取numpy型数据图片 import cv2 img_path = "data/train/ants_image/0013035.jpg" cv_img ...
BaseRotatingHandler:logging.handlers.BaseRotatingHandler;基本的日志回滚方式。 RotatingHandler:logging.handlers.RotatingHandler;日志回滚方式,支持日志文件最大数量和日志文件回滚。 TimeRotatingHandler:logging.handlers.TimeRotatingHandler;日志回滚方式,在一定时间区域内回滚日志文件。
classResNetShard1(ResNetBase):def__init__(self,device,*args,**kwargs):super(ResNetShard1,self).__init__(Bottleneck,64,num_classes=num_classes,*args,**kwargs)self.device=device self.seq=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,self.inplanes,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False),self._norm...
the base env + the first transform various tools for distributed learning (e.g. memory mapped tensors)(2); various architectures and models (e.g. actor-critic)(1): Code # create an nn.Module common_module = ConvNet( bias_last_layer=True, depth=None, num_cells=[32, 64, 64], ...
cauchy_ few fixes (1) check gamma > 0 (2) better dtype error log (#93314) Intel Fix CPU autocast for torch.cat due to the new type ITensorListRef (#87756) Add parameters check for torch._mkldnn_transpose (#85318) Fix build with Intel compiler due to c10/util/TypeIndex.h (#896...
我们希望更新logMetrics函数,以在每个时期的输出中添加精确性和召回率,以补充我们已经拥有的损失和正确性指标。 到目前为止,我们一直在以“真阳性”等术语定义精确度和召回率,因此我们将在代码中继续这样做。事实证明,我们已经计算了一些我们需要的值,尽管我们给它们起了不同的名称。 列表12.1 training.py:315,Luna...
(x,2) x = self.dropout1(x) x = torch.flatten(x,1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.dropout2(x) x = self.fc2(x) output = F.log_softmax(x, dim=1)returnoutputdeftrain(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train()forbatch_idx, (data, ...