下文都将torch.nn简写成nn Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类,你定义的所有网络结构都必须继承这个类. Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数 示例如下: class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 sel

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

https://www.zhihu.com/question/55720139 Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz Author: Soumith Chintala Goal of this tutorial: Understand PyTorch’s Tensor library and neural networks at a high level. Train a small neural network to classify im

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52185521 (前两天这篇博客不小心被自己更改删除了,现在重新补上.) Caffe版本一直在不停更新,新版本往往会包含一些新的layer,如果只想将该layer移植到自己工程的版本中,该怎么做呢?看到网上有关于添加新layer的教程: Add a class declaration for your layer to the appro

原文地址:https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch PyTorch is a flexible deep learning framework that allows automatic differentiation(自动求导) through dynamic neural networks (i.e., networks that utilise dynamic control flow like if statements and while

之前对Pytorch 1.0 的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂,总是会碰到各种莫名其妙的问题,今天就好好从源头梳理一下,更好地理解它的原理或者说说下步骤. 源码地址: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/parallel/data_parallel.py 初始化 首先我们一行一行地来看一下Dataparallel是如何初始化的. super就是继承torch.nn.Module父类,这里不做解释 第一个i

前提: 模型参数和结构是分别保存的 1. 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2.加载模型参数(# load model state_dict) model.load_state_dict ( { k.replace('module.',''):v for k,v in torch.load(config.model_path, map_location=config.device).items() } )   model = self.model.

MinkowskiPooling池化(下) MinkowskiPoolingTranspose class MinkowskiEngine.MinkowskiPoolingTranspose(kernel_size, stride, dilation=1, kernel_generator=None, dimension=None) 稀疏张量的池转置层. 展开功能,然后将其除以贡献的非零元素的数量. __init__(kernel_size, stride, dilation=1, kernel

MinkowskiPooling池化(上) 如果内核大小等于跨步大小(例如kernel_size = [2,1],跨步= [2,1]),则引擎将更快地生成与池化函数相对应的输入输出映射. 如果使用U网络架构,请使用相同功能的转置版本进行上采样.例如pool = MinkowskiSumPooling(kernel_size = 2,stride = 2,D = D),然后使用 unpool = MinkowskiPoolingTranspose(kernel_size = 2,stride =

[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module 2.3 移动 2.3.1 示例 2.3.2 操作 2.3.3 _apply 方法 2.4 小结 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 从流程上看 1.2 从模式角度看 1.3 从操作系统角度看 1.4 低效率 0x02 综述 2.1 示例 2.2 相关知识 0x03 定义 3.1 定义 3.2 负载均衡 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 分发(输入) 4.2.1 scatter_kwargs 4.2.

在进行深度学习训练时,同一模型往往可以训练出不同的效果,这就是炼丹这件事的玄学所在.使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果,一些流行的开源代码中已经集成了不少trick,值得学习一番.本节介绍EMA这一方法. 1.原理: EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average).其公式非常简单,如下所示: \(\theta_{\text{EMA}, t+1} = (1 - \lambda) \cdot \theta_{\text{EMA}, t} + \l

安装了Oracle 12C后,启动数据库的过程中出现如下错误 SQL> startup ORA-01078: failure in processing system parameters LRM-00109: could not open parameter file '/u01/app/oracle/product/12.1.0/db_1/dbs/initepps.ora' [oracle@gettestlnx01 ignite]$ cd /u01/app/oracle/product/12

Understanding the Internal Message Buffers of Storm Jun 21st, 2013 Table of Contents Internal messaging within Storm worker processes Illustration Detailed description Worker processes Executors Where to go from here How to configure Storm's internal

For early Hbase developers, it is often a nightmare to understand how the different modules speak among themselves and what. This comes in handy to understand what each sub-system is responsible for and which informations do they maintain. This post

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[20171128]rman Input or output Memory Buffers.txt --//做一个简单测试rman 的Input or output Memory Buffers. 1.环境:SCOTT@book> @ &r/ver1PORT_STRING                    VERSION        BANNER------------------------------ -------------- -------------------------

目录 需求 实现 原理 前端配置 后端配置 shell实现 python实现 C实现 需求: 采集主机的-/+ buffers/cache  free的数据 实现: 采集/proc/meminfo中的数据,通过shell . python. c分别来实现user parameters和Loadable modules监控方式 原理: 首先我们先来了解linux的内存参数 我们在centos 5 和 centos 6上输入 free -k,会返回下面的输出: 在centos 7 上输入 free