使用pytorch时所遇到的问题总结

1、ubuntu vscode切换虚拟环境

  在ubuntu系统上,配置工作区文件夹所使用的虚拟环境。之前笔者误以为只需要在vscode内置的终端上将虚拟环境切换过来即可,后来发现得通过配置vscode的解释器(interpreter)具体方法如下:

  选中需要配置的文件夹,然后点击vscode左下角的写有“Python ***”的位置(或者使用快捷键“ctrl+shift+p”)--》选择文件夹--》从解释器列表中选择要用的解释器。完成设置后,会在文件夹下面多出一个名为“.vscode”的文件夹,其中会多出一个名为“settings.json”的文件,经过设置后该文件内会多出一个条目来指向虚拟环境中的python的路径,例如:python.pythonPath:"/home/lh/anaconda3/envs/pytorch/bin/python"。

2、使用DataLoader时报错:raise RuntimeError('already started')

  出错位置在使用DataLoader时,将参数“num_workers”设置为大于0的值了,推测原因是没有打开多线程功能,解决方法为将num_workers设置为0。

3、pytorch中使用TensorBoard

  问题(1): Import Error:TensorBoard logging requires TensorBoard with Python summary writer installed

  这是由于当前的环境中没有安装TensorBoard。如果电脑上安装有anaconda,那么直接使用命令“conda install tensorboard”即可。

  问题(2):调出tensorboard界面

  当在程序中调用SummaryWriter之后,在控制台中会给出如下信息:

  其中需要注意的是“--port 41889”。然后我们在控制台中输入命令“tensorboard --logdir='log' --port=41889”,--logdir用来指向之前所指定的日志目录,--port就是之前控制台中给出的端口号。输入指令后,控制台中会给出一个网址,打开该网址就可以在浏览器中打开tensorboard界面了。

4、pytorch使用dataloader时,报出“TypeError:default_collect:batch must contain tensors, numpy arrays, numbers,dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>”

  这是因为在创建torchvision.Dataset对象的时候没有将数据库内的图像转为torch张量,在创建数据库对象的时候将参数transform进行如下设置就可以了:transform=transform.ToTensor()。

5、RuntimeError:Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

  这是由于传入模型的数据是放在CPU内存中的,而模型本身被放置在GPU内存中了。因此只需要将输入的数据放置到GPU内存中就可以解决问该问题了。

6、pytorch,同名函数后面加一个'_',例如:'clamp()'与'clamp_()'

  一般来说,如果函数后带了一个下划线,就意味着在改变当前张量的值的同时返回一个修改后的副本;如果不带下划线,那么就只返回修改后的副本,而不改变原来张量的值。例如:

import torch
a=torch.rand(3)
print('a:{}'.format(a))
print("clamp效果:")
b=a.clamp(0, 0.5)
print('b:{}'.format(b))
print('a:{}'.format(a))
print("clamp_效果:")
b=a.clamp_(0, 0.5)
print('b:{}'.format(b))
print('a:{}'.format(a))

  结果为如下图,可见张量a在调用clamp_函数后其本身的值也会发生改变,但是调用clamp的时候则只会返回一个修改后的副本。

 7、python中(1)与(1,)的区别

  ‘(1)’这种写法得到的是一个int类型的数据,而‘(1, )’得到的是一个turple类型的数据。验证如下:

使用pytorch时所遇到的问题总结的更多相关文章

  1. (原)ubuntu上编译PANet/Detectron.pytorch时-std=c99的错误

    转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10494787.html 在ubuntu上编译PANet/Detectron.pytorch时,总提示 ...

  2. 在导入pytorch时libmkl_intel_lp64.so找不到

    安装或者更新完pytorch后,运行不了,显示错误: (base) xu@xusu:~$ python Python (default, Dec , ::) [GCC ] :: Anaconda, I ...

  3. Pytorch里的CrossEntropyLoss详解

    在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax.看得我头大,所以整理本文以备日后查阅. 首先要知道上面提 ...

  4. pytorch 从入门到实战

    一.安装 按照 http://pytorch.org 官网上的说明来做,遇到了几个坑.记录如下: 1.用 conda 安装 pytorch 时,下载安装包非常慢,无法忍受. 解决办法:用蓝灯FQ,将蓝 ...

  5. pytorch 安装

    安装pytorch时,官网不能选择版本.原以为是浏览器问题,换了几个浏览器都不行. 后来FQ之后,就能选择版本了. sudo pip install torch torchvision

  6. PyTorch如何构建深度学习模型?

    简介 每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pyto ...

  7. Pytorch 使用不同版本的 cuda

    由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 c ...

  8. TensorFlow or PyTorch

    既然你已经读到了这篇文章,我就断定你已经开始了你的深度学习之旅了,并且对人造神经网络的研究已经有一段时间了:或者也许你正打算开始你的学习之旅.无论是哪一种情况,你都是因为发现你陷入了困惑中,才找到了这 ...

  9. 如何使用Pytorch迅速实现Mnist数据及分类器

    一段时间没有更新博文,想着也该写两篇文章玩玩了.而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择.本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分类器,并且会使用相对 ...

随机推荐

  1. JavaScript-----8.数组

    1.数组的概念 数组是指一组数据的集合,其中每个数据被称为元素,在数组中可以存放任意类型的元素 2. 创建数组 创建数组的两种方式: 利用new创建数组 利用数组字面量创建数组(最常用) 2.1 利用 ...

  2. Codechef RIN 「Codechef14DEC」Course Selection 最小割离散变量模型

    问题描述 提供中文版本好评,一直以为 Rin 是题目名字... pdf submit 题解 参考了 东营市胜利第一中学姜志豪 的<网络流的一些建模方法>(2016年信息学奥林匹克中国国家队 ...

  3. SpringBootJPA实现增删改查

    一.目录展示 二.导入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifac ...

  4. SpringBoot:CORS处理跨域请求的三种方式

    一.跨域背景 1.1 何为跨域? Url的一般格式: 协议 + 域名(子域名 + 主域名) + 端口号 + 资源地址 示例: https://www.dustyblog.cn:8080/say/Hel ...

  5. FCC---Create a Graphic Using CSS---新月图形

    By manipulating different selectors and properties, you can make interesting shapes. One of the easi ...

  6. HTTP中的Accept-Encoding、Content-Encoding、Transfer-Encoding、Content-Type

    Accept-Encoding和Content-Encoding Accept-Encoding和Content-Encoding是HTTP中用来对采用何种压缩格式传输正文进行协定的一对header. ...

  7. ArcGIS api for JavaScript 3.27 按需显示需要的图层

    实例:现有一图层服务,现需要动态显示该图层中的一部分内容:点击一个图例,只显示这个图例的内容,再点击别的图例,原来的内容不消失,再次点击已被点击的图例才会消失. 思路:setLayerDefiniti ...

  8. ABP入门教程14 - 更新多语言

    点这里进入ABP入门教程目录 设置语种 新增语种 数据库操作 打开多语言表AbpLanguages,添加一条记录. 程序操作 在基础设施层(即JD.CRS.EntityFrameworkCore)的\ ...

  9. MySQL之架构简单分析

    上图为MySQL的简易架构图,给您有一个大概的概念,下面我将为您进行进一步的分析. 连接器: 当连接MySQL数据库时,等待的将是MySQL服务端的连接器:连接器的职责是和客户端建立连接.获取权限.维 ...

  10. Shell—文件内容操作

    读取文件的每一行内容并输出 #!/bin/bash # 方法1 while read line do echo $line done < a.txt # 方法2 cat a.txt | whil ...