1.RuntimeError: cuda runtime erorr (77): an illegal memory access was encountered at 在使用命令前面加上CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1(禁止并行的意思)(设置os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = 1),也就是命令形式为:CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 python3 train.py 2.ERROR: Unexpected bus error enc…

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np…

pytorch常用函数总结(持续更新) torch.max(input,dim) 求取指定维度上的最大值,,返回输入张量给定维度上每行的最大值,并同时返回每个最大值的位置索引.比如: demo.shape Out[7]: torch.Size([10, 3, 10, 10]) torch.max(demo,1)[0].shape Out[8]: torch.Size([10, 10, 10]) torch.max(demo,1)[0]这其中的[0]取得就是返回的最大值,torch.max(dem…

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo…

现在caffe2被合并到了PyTorch中 git clone https://github.com/pytorch/pytorch pip install -r requirements.txtsudo python setup.py install 后边报错信息的解决 遇到 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "torch/__ini…

1. torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, out=None) → Tensor Returns a tensor where each sub-tensor of input along dimension dim is normalized such that the p-norm of the sub-tensor is lower than the value maxnorm. 解释:返回一个张量,包含规范化后的各个子张量,使得沿着dim维划分的各子张…

1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样,初始化张量. 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 代码示例: >>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.uniform_(w) tensor([[0.1755, 0.4399, 0.8769, 0.8465, 0.2909], [0.9962…

Q: # table 损坏 Table 'table_name' is marked as crashed and should be repaired A: 恢复数据表的索引:myisamchk -c -r ../data/tablename/posts.MYI…

1.进入页面,提示Creating a ModelForm without either the 'fields' attribute or the 'exclude'时 解决方法:打开forms.py文件,修改如下: class TestModelForm(forms.ModelForm):    class Meta:        model = User        #model = Author        fields = "__all__" 2.进入页面,提示no s…

查看本机网络通畅 - 网络是否可连接(远程链接时,检验防火墙) ping -c 10 localhost 查看本机进程/端口占用情况(看某一进程是否开启) netstat -tln 具体查看某一进程 ps -ef|grep tomcat 查看防火墙状态 service iptables status…

1)ReflectionPad2d CLASS torch.nn.ReflectionPad2d(padding) 使用输入边界的反射来填充输入tensor 对于N维的填充,使用torch.nn.functional.pad() 参数: padding(int, tuple):指定填充的大小.如果是一个整数值a,则所有边界都使用相同的填充数,等价于输入(a,a,a,a).如果是大小为4的元组,则表示 (padding_leftpadding_left, padding_rightpadding_…

参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalization(2017年).Group Normalization(2018年).Switchable Normalization(2019年): 将输入的图像shape记为[N, C, H, W],这几个…

损失函数的基本用法: criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unre…

将一个tensor分到多个GPU上:torch.cuda.comm.scatter…

本文搭配了Pytorch在线环境,可以直接在线体验. Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 1.替代numpy发挥GPU潜能 :2. 一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台. 在线体验练习地址:Pytorch快速上手/在线实验室 1.Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 替代numpy发挥GPU潜能(在线环境暂时不支持…

转自:https://www.jianshu.com/p/73686691cf13 下面是几种常写的方式 第一种方式 normalize = transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) transformList = [] transformList.append(transforms.RandomResizedCrop(transCrop)) transformList.append(transforms…

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr…

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book Chapter2 :PyTorch快速入门 + Chapter3: Tensor和Autograd + Chapter4 : 神经网络工具箱nn Tensor 函数名后面带_的函数会修改Tensor本身,例如y.add_(x)会改变y. tensor.numpy()和torch.from_numpy(ndarray)可以完成tensor和ndarray之间的转换.注意它们之间是共享内存的, 其中一个改变会导致另一…

两类深度学习框架的优缺点 动态图(PyTorch) 计算图的进行与代码的运行时同时进行的. 静态图(Tensorflow <2.0) 自建命名体系 自建时序控制 难以介入 使用深度学习框架的优点 GPU 加速 (cuda) 自动求导 常用网络层的API PyTorch 的特点 支持 GPU 动态神经网络 Python 优先 命令式体验 轻松扩展 .Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 替代numpy发…

笔记作者:王博Kings 目录 一.整体学习的建议 1.1 如何成为Pytorch大神? 1.2 如何读Github代码? 1.3 代码能力太弱怎么办? 二.Pytorch与TensorFlow概述 2.1 什么是Pytorch? 2.1.1 Pytorch两个核心模块 2.1.2 Pytorch可视化:Visdom 2.1.3 Pytorch的优缺点 2.2 什么是TensorFlow 2.2.1 TensorFlow两个核心模块 2.2.2 TensorFlow可视化:TensorBoard…

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术]. 上一节课,讲解了MNIST图像分类的一个小实战,现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备. 参考目录: @ 目录 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2 两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch…

1.删除redhat原有的yum rpm -aq|grep yum|xargs rpm -e --nodeps 2.下载yum安装文件 http://mirrors.163.com/centos/6/os/x86_64/Packages/python-2.6.6-64.el6.x86_64.rpm http://mirrors.163.com/centos/6/os/x86_64/Packages/python-iniparse-0.3.1-2.1.el6.noarch.rpm http://m…

作为一名新手,学习Linux已经一个月了,其间遇到了不少问题,而今天笔者遇到的问题是 #yum install pam-devel #This system is not registered to Red Hat Subscription Management. You can use subscription-manager to register.Setting up Install ProcessNothing to do 经过一个上午的研究发现,其实如果使用redhat的yum源需注册…

  由于 redhat的yum在线更新是收费的,如果没有注册的话不能使用,如果要使用,需将redhat的yum卸载后,重启安装,再配置其他源. 本文包括配置本地源及第三方源.第三方源包括:网易,epel,repoforge ,rpmfusion 以下为详细过程: 1.删除redhat原有的yum rpm -aq|grep yum|xargs rpm -e --nodeps 2.下载yum安装文件 注意,如果下载时找不到文件,就登录到:http://mirrors.163.com/centos/6…

1 - Scikit-Learn Sklearn(scikit-learn: machine learning in Python):https://scikit-learn.org/ 文档丰富而又详细,提供了练习数据.相关代码实例和可视化图,是少数写的跟教程一样的技术文档. 官方信息 安装scikit-learn:https://scikit-learn.org/stable/install.html Documentation:https://scikit-learn.org/stable/…

由于 redhat的yum在线更新是收费的,如果没有注册的话不能使用,如果要使用,需将redhat的yum卸载后,重启安装,再配置其他源,以下为详细过程: 1.删除redhat原有的yum rpm -aq|grep yum|xargs rpm -e --nodeps 2.下载yum安装文件 在163镜像上查看当前版本cat /etc/issue && uname -a 看一下系统版本号和位数,到 http://mirrors.kernel.org/centos/ 或 http://mirr…

以下内容收集自网络,以作参考. 一.YUM是什么 YUM = Yellow dog Updater, Modified. 主要功能是更方便的添加/删除/更新RPM包. 它能自动解决包的倚赖性问题. 它能便于管理大量系统的更新问题. 二. YUM的特点 可以同时配置多个资源库(Repository). 简洁的配置文件(/etc/yum.conf,/etc/yum.repos.d 下的文件). 自动解决增加或删除rpm包时遇到的倚赖性问题. 使用方便. 保持与RPM数据库的一致性. 三. YUM安装…

配置 yum 源的两种方法 由于 redhat的yum在线更新是收费的,如果没有注册的话不能使用,如果要使用,需将redhat的yum卸载后,重启安装,再配置其他源,以下为详细过程:  1.删除redhat原有的yumrpm -aq|grep yum|xargs rpm -e --nodeps 2.下载yum安装文件 wget http://mirrors.163.com/centos/6/os/x86_64/Packages/yum-3.2.27-14.el6.centos.noarch.rp…

CentOS / RHEL 配置yum源 */--> CentOS / RHEL 配置yum源 Table of Contents 1. 前言 2. 关于yum 2.1. yum是什么 2.2. yum特点 2.3. 安装yum 2.4. yum配置 2.5. 软件源 2.6. yum使用 2.7. yum常用问题解决 2.7.1. 超时退出 2.7.2. yum Existing lock 3. 重新安装yum 3.1. 卸载yum 3.2. 确定下载文件 3.3. 安装 4. 配置网络yum…

2020.1.5更新 我看过的后面会加上评价 编程学习 java开源项目汇总: https://github.com/Snailclimb/awesome-java 大数据学习入门: https://github.com/heibaiying/BigData-Notes Java从入门到进阶学习: https://github.com/hollischuang/toBeTopJavaer 前端小课(不知道后续还更新不): https://github.com/lefex/FE 前段开发者手册(2…