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2019年9月2日

ImportError: No module named tensorflow.compat.v1 忽略已经安装的某个包版本忽略已安装版本

posted @ 2019-09-02 14:24 交流_QQ_2240410488 阅读(21518) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要： https://www.jianshu.com/p/46eb3004beca 1 引言我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具，为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具，未免可以将其应用到Pytorch中，用于Pytorch的可视化。这里特阅读全文

posted @ 2019-09-02 10:29 交流_QQ_2240410488 阅读(12993) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年8月30日

Pytorch使用tensorboardX可视化。超详细！！！

摘要： tensorboard --logdir runs 改为 tensorboard --logdir=D:\model\tensorboard\runs 重点在网上看了很多方法后发现将原本链接中的计算机名改为localhost，即http://localhost:6006/后能成功解决该问题，显示结阅读全文

posted @ 2019-08-30 17:47 交流_QQ_2240410488 阅读(8577) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch旧版安装

摘要： https://pytorch.org/get-started/previous-versions 可以直接下载文件用 pip 直接在下载目录安装就可以了阅读全文

posted @ 2019-08-30 17:14 交流_QQ_2240410488 阅读(691) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pytorch的网络结构可视化（tensorboardX）（详细）

posted @ 2019-08-30 15:30 交流_QQ_2240410488 阅读(1746) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch代码调试利器: 自动print每行代码的Tensor信息

摘要：本文介绍一个用于 PyTorch 代码的实用工具 TorchSnooper。作者是TorchSnooper的作者，也是PyTorch开发者之一。 GitHub 项目地址： https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper 大家可能遇到这样子的困扰：比如说运行自己编写阅读全文

posted @ 2019-08-30 15:26 交流_QQ_2240410488 阅读(1296) 评论(0) 推荐(0) 编辑

权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

摘要：本文链接：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减（weight decay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则阅读全文

posted @ 2019-08-30 15:06 交流_QQ_2240410488 阅读(920) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch的backward

摘要：在学习的过程中遇见了一个问题，就是当使用backward()反向传播时传入参数的问题：这里的backward()中为什么需要传入参数Variable(t.ones(1, 10))呢？没有传入就会报错：这个错误的意思就是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建比如有一个例子是： 1）返回：此阅读全文

posted @ 2019-08-30 13:48 交流_QQ_2240410488 阅读(369) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch入门学习（二）：Autogard之自动求梯度

摘要： autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分,简单学习一下. autograd提供了所有张量操作的自动求微分功能. 它的灵活性体现在可以通过代码的运行来决定反向传播的过程, 这样就使得每一次的迭代都可以是不一样的. Variable类 autograd.Variable是这个包中的核心类. 阅读全文

posted @ 2019-08-30 12:33 交流_QQ_2240410488 阅读(483) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pytorch - GPU ID 指定 pytorch gpu 指定

摘要： PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor，Variable 和 nn.Module(如 loss，layer和容器 Sequential) 等可以分别使用 CPU 和 GPU 版本，均是采用 .cuda() 方法. 如：采用 .cuda() 阅读全文

posted @ 2019-08-30 12:12 交流_QQ_2240410488 阅读(12892) 评论(0) 推荐(0) 编辑

劲风的味道

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