pytorch - 随笔分类 - cltt

不能装torch 1.6.0

摘要：python 3.6.2可以装torch1.6.0 python3.6.0 不行新建虚拟环境 python==3.6.2 即可阅读全文

posted @ 2021-04-19 10:38 cltt 阅读(639) 评论(0) 推荐(0) 编辑

torch.load()加载模型，提示xxx.pt is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?)

摘要：参考链接 https://blog.csdn.net/irober/article/details/115144522?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-0&spm=1001.2101.3001.4242 t 阅读全文

posted @ 2021-04-02 10:00 cltt 阅读(2605) 评论(0) 推荐(0) 编辑

torch cuda torchvision 版本对应关系

摘要：cuda torch 参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_42069606/article/details/105198845?utm_medium=distribute.wap_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachi 阅读全文

posted @ 2021-03-31 16:33 cltt 阅读(3967) 评论(0) 推荐(0) 编辑

torch.mul() 和 torch.mm() 区别

摘要：torch.mul(a, b)是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵torch.mm(a, b)是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵阅读全文

posted @ 2021-03-15 17:23 cltt 阅读(553) 评论(0) 推荐(0) 编辑

nn.PixelShuffle

摘要：class torch.nn.PixleShuffle(upscale_factor) 这里的upscale_factor就是放大的倍数，数据类型为int。例子 >>> ps = nn.PixelShuffle(3) >>> input = torch.tensor(1, 9, 4, 4) >>> 阅读全文

posted @ 2021-03-14 21:41 cltt 阅读(814) 评论(0) 推荐(0) 编辑

F.unfold F.fold F.normalize()

摘要：import torch.nn.functional as F F.unfold https://blog.csdn.net/qq_34914551/article/details/102940368 F.normalize()https://blog.csdn.net/ECNU_LZJ/artic 阅读全文

posted @ 2021-03-14 15:11 cltt 阅读(1184) 评论(0) 推荐(0) 编辑

torch.gather()

摘要：作用：收集输入的特定维度指定位置的数值参数：input(tensor): 待操作数。不妨设其维度为（x1, x2, …, xn）dim(int): 待操作的维度。index(LongTensor): 如何对input进行操作。其维度有限定，例如当dim=i时，index的维度为（x1, x2, …y 阅读全文

posted @ 2021-03-13 16:43 cltt 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tensor 3维分块乘法

摘要：a = torch.range(1,4) a = a.reshape(2,1,2) b= torch.range(1,12) b = b.reshape(2,2,3) c = torch.bmm(a,b) print('c') print(c) print(c.shape) d = torch.ze 阅读全文

posted @ 2021-03-13 15:31 cltt 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

摘要：import cv2 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory apt install libgl1-mesa-glx apt-get update 但是apt-get upd 阅读全文

posted @ 2021-02-10 21:27 cltt 阅读(961) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch 断点续训练

摘要：checkpoint = torch.load('.pth') net.load_state_dict(checkpoint['net']) criterion_mse = torch.nn.MSELoss().to(cfg.device) criterion_L1 = L1Loss() optim 阅读全文

posted @ 2020-12-05 22:26 cltt 阅读(817) 评论(2) 推荐(0) 编辑

tensor 类型转换

摘要：在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可，也可以用.to()函数进行转换，所有的Tensor类型可参考https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html import torch a = torch.Do 阅读全文

posted @ 2020-11-27 19:48 cltt 阅读(1578) 评论(0) 推荐(0) 编辑

skimage

摘要：skimage.io.imread io.imread读出图片格式是uint8(unsigned int)；value是numpy array；图像数据是以RGB的格式进行存储的，通道值默认范围0-255。阅读全文

posted @ 2020-11-11 16:30 cltt 阅读(141) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch 怎么用tensorboard 可视化

摘要：参考链接： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247514888&idx=2&sn=3884cf50b88eaee6744d35cb528c0fa7&chksm=ec1c56f1db6bdfe7585830d13a36736 阅读全文

posted @ 2020-11-05 21:22 cltt 阅读(991) 评论(0) 推荐(0) 编辑

torch.nn.MSELoss()函数解读

摘要：函数作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之间的loss。代码示例单个求其loss： crit = nn.MSELoss() # target = torch.Tensor(1) # target[0] = 10 # res = torch.Tensor(1) # 阅读全文

posted @ 2020-10-30 15:22 cltt 阅读(8023) 评论(0) 推荐(0) 编辑

torch.cuda.is_available() False

摘要：这里的cuda=10.1 需要: pip install --default-timeout=1000 torch==1.3.1 torchvision==0.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch ,torchvision 要和c 阅读全文

posted @ 2020-10-30 09:18 cltt 阅读(443) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch中函数名后有下划线和没有下划线

摘要：一般来说，在pytorch中如果对tensor的一个函数后加上了下划线，则表明这是一个in-place类型，所谓in-place类型是指在一个tensor上操作了之后，是直接修改了这个tensor，还是返回一个新的tensor，而旧的tensor并不修改。例如： clamp和clamp_ x = 阅读全文

posted @ 2020-09-05 12:23 cltt 阅读(653) 评论(0) 推荐(0) 编辑

torch.clamp() 函数

摘要：torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max]，并返回结果到一个新张量。操作定义如下： | min, if x_i < miny_i = | x_i, if min <= 阅读全文

posted @ 2020-09-05 12:19 cltt 阅读(5558) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch中tensor.mean(axis, keepdim)

摘要：1 import numpy as np 2 import torch 3 4 x=[ 5 [[1,2,3,4], 6 [5,6,7,8], 7 [9,10,11,12]], 8 9 [[13,14,15,16], 10 [17,18,19,20], 11 [21,22,23,24]] 12 ] 1 阅读全文

posted @ 2020-09-05 10:55 cltt 阅读(2376) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch 不同版本对应的cuda

摘要：参考官网： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查看cuda版本：cat /usr/local/cuda/version.txt torch、torchvision、cuda 、python对应版本匹配如何解决Pytorch的GUP 阅读全文

posted @ 2020-09-02 12:40 cltt 阅读(13757) 评论(0) 推荐(0) 编辑

pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换

摘要：1. CPU tensor转GPU tensor： cpu_imgs.cuda()2. GPU tensor 转CPU tensor： gpu_imgs.cpu()3. numpy转为CPU tensor： torch.from_numpy( imgs )4.CPU tensor转为numpy数据：阅读全文

posted @ 2020-08-29 10:07 cltt 阅读(2926) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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