pytorch涉及数据处理(数据装载、数据预处理、数据增强等)主要工具包及相互关系如下图所示: 上图的左边是torch.utils.data工具包,它包括以下4个类。 1)Dataset:是一个抽象类,其他数据集需要继承这个类,并且覆写其中的两个方法(_getitem_,_ len_)。 2)DataLoader:定义了一个新的迭代器,实现批量(batch)读取,打乱...
step:指定从开始到结尾取数时每次增加多少,默认为1. out:表明创建后tensor赋予哪个变量。 dtype:指定tensor中数据元素的类型,如果为None,取默认值,默认值可由torch.set_default_tensor_type()来改变,以前讲过这个方法。 layout:返回tensor的布局,默认为torch.strided。 device:生成tensor所处的设备,可以为cpu或者cuda。
从给定均值和标准差的正态分布N(mean, std)中⽣成值，填充输⼊的张量或变量 w = torch.zeros(3, 5)torch.nn.init.normal_(w, mean=0, std=0.1)Out[78]:tensor([[-0.1810, -0.0781, 0.0562, 0.0239, -0.0599],[ 0.0340, 0.1520, 0.0534, 0.1895, 0.0135],[ 0.0149,...
每一个进程都加载了全量的数据,但会基于world_size,使用DistributedSampler进行采样,保证全局所有的worker都拿到不同的训练数据。 fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDPfromtorch.utils.dataimportDistributedSamplerimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpfromcustom_train_baseimport*def_ddp...
经过测试我们得出:模块实例化之后,默认是有属性变量training的,而且默认值是True,注意即使我设置了DepthWiseConv该属性为False,初始化实例后还是为True。这是因为这个参数是在Module类中实现的,即使我们自己写模块的时候声明了这个变量,在调用父类的__init__()时,这个变量还是会被初始化为True。
有关NCCL环境变量的完整列表,请参阅NVIDIA NCCL的官方文档 基本 torch.distributed包为在一台或多台机器上运行的多个计算节点上的多进程并行性提供PyTorch支持和通信原语。类torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()基于此功能构建,以提供同步分布式训练作为包装器任何PyTorch模型。这与Multiprocessing package - torch.mu...
这个变量的功能是在数据被读取后,送进模型前对所有数据进行处理、打包。 比如我们有一个不定长度的视频数据集或文本数据集,我们可以自定义一个函数将它们的长度归一化。比如: 代码语言:javascript 复制 >>>a=[[1,2,3],[4,5],[6,7,8,9]]>>>defcollate_fn(data):...'''...padding data,so they ...
相较于release模式,debug模式下函数入参会显示为入参名字,可以直接print 出来。我们打印下要debug的对象,如 p desc,可以看到 desc.base_sizes_的内部成员的变量没有初始化赋值,主要是由于fake tensor没有storage但走到了这个流程导致的,我们直接添加storage是否为空的判断即可通过用例。
torchmetrics 的代码结构设计得非常模块化和易于扩展,以支持各种类型的评估指标。 核心组件 Metric 类 (torchmetrics.Metric) 描述:这是所有指标类的基础类,提供了通用的功能,如状态管理、更新和计算逻辑。关键方法: _init_: 初始化方法,定义了状态变量。 update: 接收预测和目标数据,并更新内部状态。 compute: 基于...
使用Parameter构建变量默认被跟踪。 参数的初始化是通过reset_parameters函数实现,而且是在构造器调用一次,如果被改变可以使用reset_parameters()恢复到初始状态。 Linear的初始化 defreset_parameters(self):init.kaiming_uniform_(self.weight,a=math.sqrt(5))ifself.biasisnotNone:fan_in,_=init._calculate_fan_in...