1. 较早的pytorch.distributed.launch 参数解析： nnodes：节点（主机）的数量，通常一个节点对应一个主机 node_rank：指的是当前启动的是第几台服务器，从 0 开始。 nproc_per_node：一个节点中显卡的数量 -master_addr：master节点的ip地址，也就是0号主机的IP地址，该参数是为了让 其他节点 知道0号节点的位，来将自己训练的参数传送过去处理...

classifier里面添加 （2）修改操作 例如，我修改索引为6的操作 vgg16_false.classifier[6] = nn.Linear(4096, 5) 打印 三. 模型的保存与读取 在PyTorch中，可以使用torch.save函数来保存模型的状态字典或整个模型。同时，可以使用torch.load函数来加载保存的模型。 1. 保存模型的状态字典： # 保存模型的状态字典torch.save(...

拦截pytorch算子,dump输入输出 一.代码二.输出 希望dump出pytorch每个算子的输入输出,但pytorch普通的hook机制只能拦截module.以下提供一种方法可以拦截torch.add,torch.Tensor.add这类算子.原理是通过模板替换,劫持torch和torch.Tensor中的算子.遍历next_functions调用register_hook拦截backward. 一.代...

课程地址 最近做实验发现自己还是基础框架上掌握得不好，于是开始重学一遍PyTorch框架，这个是课程笔记 1. 张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在 PyTorch 中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。张量与NumPy 的ndarray类似，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内存（...

第P6周：VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 🏡 我的环境： 语言环境：Python3.8 编译器：Jupyter Lab 深度学习环境：Pytorch torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 一、 前期准备 1. 设置GPU 如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU...

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等） 项目代码和最优性能的权重文件下载见文末链接！！！可以复现论文、训练自己的数据集，详细代码使用说明！！！同时包含最优性能的模型权重文件（x2、x3、x4），可以直接用来超分自己的图像！！！ 本文亮点...

nn.ConvTranspose2d 模块是用于实现二维转置卷积（又称为反卷积）的核心组件。本文将详细介绍 ConvTranspose2d 的概念、工作原理、参数设置以及实际应用。 本文的说明参考了PyTorch的官方文档 1. 转置卷积概述 转置卷积（Transposed Convolution），有时也被称为“反卷积”（尽管严格来说它并不是真正意义上的卷积的逆运算），是一种特殊的卷积操作，常用于从较低分辨...

Requires Python >= 3.8 and PyTorch >= 1.11conda list torch 查看包 pip uninstall torch 及各个包，nvidia-smi查看cuda11.4，安装对应11.3去官网找cuda11.3和torch1.11.0并粘贴命令，再安装torcheval pip install torch0.12.0+cu113 torchaudio==0.11...

1. 查看显卡驱动及对应cuda版本关系 1.1 显卡驱动和cuda版本信息查看方法 在命令行中输入【nvidia-smi】可以当前显卡驱动版本和cuda版本。 根据显示，显卡驱动版本为：Driver Version: 516.59，CUDA 的版本为：CUDA  Version 11.7。 此处我们可以根据下面的表1 显卡驱动和cuda版本对应关系得知，Driver Version: 527.47  >51...

基于pytorch hook机制,生成一次前后向的timeline 一.效果图二.代码三.运行以上代码,生成timeline.json,打开https://ui.perfetto.dev/,导入该文件,可看到以上效果 本文通过pytorch hook机制,拦截所有子module的forward和backward,统计执行时间及内存使用情况 一.效果图 二.代码 import osos.environ["CU...