pytorch训练main函数模板 1#-*- encoding: utf-8 -*-2"""3@File : main.py4@Time : 2020/11/145@Author : Ding6@Description: main function7"""89importos10fromConvLSTM.encoderimportEncoder11fromConvLSTM.decoderimportDecoder12fromConvLSTM.modelimportED13fromConvLSTM.net_paramsimportconvgru_encoder_param...
fx, y) output.backward() optimizer.step() return output.item() def main(): ...
将main 函数上方的以下代码复制到 Visual Studio 中的PyTorchTraining.py文件中。 importtorch.onnx#Function to Convert to ONNXdefConvert_ONNX():# set the model to inference modemodel.eval()# Let's create a dummy input tensordummy_input = torch.randn(1, input_size, requires_grad=True)# Export...
在main函数初始阶段,进行以下初始化操作。需要注意的是,学习率需要根据使用GPU的张数增加。在这里使用简单的倍增方法。 defmain(args):iftorch.cuda.is_available()isFalse:raiseEnvironmentError("not find GPU device for training.")# 初始化各进程环境init_distributed_mode(args=args)rank=args.rankdevice=torch....
批处理 RPC 有助于将动作推断整合为更少的 CUDA 操作,从而减少摊销开销。上面的main函数在批处理和非批处理模式下运行相同的代码,使用不同数量的观察者,范围从 1 到 10。下面的图表显示了使用默认参数值时不同世界大小的执行时间。结果证实了我们的预期,批处理有助于加快训练速度。
完整的主函数如下: def main(num_samples=10, max_num_epochs=10, gpus_per_trial=2):data_dir = os.path.abspath("./data")load_data(data_dir)config = {"l1": tune.choice([2**i for i in range(9)]),"l2": tune.choice([2**i for i in range(9)]),"lr": tune.loguniform(1e-...
主函数写:defmain(): args=parse() torch.cuda.set_device(args.local_rank)#必须写在下一句的前面torch.distributed.init_process_group('nccl', init_method='env://') 导入数据接口,需要用DistributedSampler dataset=... num_workers= 4ifcudaelse0 ...
上述的代码在之前的那篇文章中已经提到过,这里简单展示下main函数部分,在这段代码中,我们利用OpenCV读取摄像头数据转化为Tensor,然后投入模型中进行判断: 代码语言:javascript 复制 ...cv::VideoCapturestream(0);cv::namedWindow("Gesture Detect",cv::WINDOW_AUTOSIZE);// 下面的 new-mobilenetv2-128_S-win.pt...
main() PyTorch 程序的结构与其他库的结构略有不同。在演示中,程序定义的类 Batch 提供指定数量的定型项以进行定型。类 Net 定义一个 4-7-3 神经网络。函数准确度使用指定的模型/网络计算数据的分类准确度(正确预测的百分比)。所有控制逻辑都包含在一个主函数中。
thread_main是工作线程的主体函数,主要逻辑就是围绕着 ReadyQueue 执行一个 while 循环,工作线程阻塞在 ReadyQueue -> pop 这里,如果主线程或者其他线程插入了一个 NodeTask,则 pop 会返回取出一个 NodeTask,工作线程处理这个 NodeTask,完成后向计算的一个环节,如果有需要就继续往某一ReadyQueue插入新的 NodeTask...