pytorch使用过程中遇到的一些问题

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pytorch使用过程中遇到的一些问题

问题一 ImportError: No module named torchvision torchvison:图片.视频数据和深度学习模型解决方案安装torchvision,参照官网问题二安装torchvision过程中遇到 Could not find a version that satisfies the requirement olefile (from pillow->torchvision==0.1.8) 没有olefile 解决方案安装olfile,官网问题三找不到…

深度学习训练过程中的学习率衰减策略及pytorch实现

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式…

visdom可视化pytorch训练过程

一.前言在深度学习模型训练的过程中,常常需要实时监听并可视化一些数据,如损失值loss,正确率acc等.在Tensorflow中,最常使用的工具非Tensorboard莫属:在Pytorch中,也有类似的TensorboardX,但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom.visdom是FaceBook开发的一款可视化工具,其实质是一款在网页端的web服务器,对Pytorch的支持较好. 二.安装和启动 visdom的安装比较简单,可以直接使用pip命令. # visdom 安装指令 p…

pytorch系列 -- 9 pytorch nn.init 中实现的初始化函数 uniform, normal, const, Xavier, He initialization

本文内容:1. Xavier 初始化2. nn.init 中各种初始化函数3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)服从~U(a,b) U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)服从~N(mean,std) N…

关于windows10用c++部署libtorch过程中遇到的一些问题

libtorch1.0 vs2017 CMake3.14 windows10 无cuda 用c++调用pytorch模型官网上面有详细教程,也有很多博客,可以参考以下链接:https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/82912480 以及:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55292836 在操作的过程中,主要遇到三个比较大的问题: 问题一:cmake编译时以及找不到torch和opencv相关的cmake文件(以下代码是复…

[pytorch] 自定义激活函数中的注意事项

如何在pytorch中使用自定义的激活函数? 如果自定义的激活函数是可导的,那么可以直接写一个python function来定义并调用,因为pytorch的autograd会自动对其求导. 如果自定义的激活函数不是可导的,比如类似于ReLU的分段可导的函数,需要写一个继承torch.autograd.Function的类,并自行定义forward和backward的过程. 在pytorch中提供了定义新的autograd function的tutorial: https://pytorch.o…