在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。...这篇文章收集并总结了可能导致模型难以复现的原因，虽然不可能完全避免随机因素，但是可以通过一些设置尽可能降低模型的随机性。 1. 常规操作 PyTorch官方提供了一些关于可复现性的解释和说明。...在PyTorch发行版中，不同的版本或不同的平台上，不能保证完全可重复的结果。此外，即使在使用相同种子的情况下，结果也不能保证在CPU和GPU上再现。...2. upsample层 upsample导致模型可复现性变差，这一点在PyTorch的官方库issue#12207中有提到。...可能还有一些其他问题，感兴趣的话可以看一下知乎上问题: PyTorch 有哪些坑/bug？ 7. 总结 上面大概梳理了一下可能导致PyTorch的模型可复现性出现问题的原因。
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。cloneclone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。...detachdetach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。...requires_grad=True,detach()之后的tensor requires_grad=False，但是梯度并不会流向clone()之后的tensorx= torch.tensor([1...此时梯度仍然只流向了原始的tensor。....requires_grad_()，clone()后的tensor参与计算图的运算，则梯度穿向clone()后的tensor。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前段时间因为项目需求实现TextView长按复制的功能，特意上百度差了一下有不少实现这个功能的方法，隔了好久也怕忘了，总结一下： 先推荐目前感觉最好用的方法： 在布局文件的TextView控件属性中增加一句话...事件，长按时弹出自定义 “复制” 菜单(比如结合 PopupWindow做弹出菜单)。...点击”复制” 就去获取TextView的内容。（PS : 这里是获取内容，而我们还需要将内容放入粘贴管理器还需要一个ClipboardManager 对象.它负责管理复制后粘贴的这件事。...getDefaultEditable(),，return false；即禁止EditText被编辑，变成了不可编辑的EditText，但同时具有EditText的长按复制功能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 的适配包--> <!
一、引言 我们今天来看一下模型的保存与加载~ 我们平时在神经网络的训练时间可能会很长，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。...PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...: 当你在 GPU 上训练了一个模型，并使用 torch.save() 保存了该模型的状态字典（state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch...为了解决这个问题，你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型（而不是仅保存 state_dict），这样 PyTorch 会将权重数据移动到 CPU 上，并且在加载时不会引发错误。...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...nn.ReLU() Softmax softmax是在分类当中经常用到的激活函数，用来放在全连接网络的最后一层，Softmax函数通常用于多类分类问题的输出层，将输出转换为概率分布的形式。...FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元，从而增强模型的泛化能力...，它的作用是将输入的特征图进行上采样，从而增加特征图的尺寸。...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。
input.repeat(*sizes) 可以对 input 输入张量中的单维度和非单维度进行复制操作，并且会真正的复制数据保存到内存中。...[6o6llcntsx.png] input.repeat(*sizes) 函数中的 *sizes 参数分别指定了各个维度上复制的倍数，对于不需要复制的维度需要指定为 1。...（在expand函数中对于不需要(或非单维度)进行复制的维度，对应位置上可以写上原始维度的大小或者直接写 -1） [wxvfp2nevf.gif] 对单维度上的数据进行复制，repeat 函数和 expand...函数类似，和 expand 函数一样，repeat 函数也融合了插入批量维度并在新插入的批量维度上复制数据的操作。...，简单来说就是对非单维度的所有元素整体进行复制。」
PyTorch 中常用于张量数据复制操作有 expand 和 repeat。...，「其中 *sizes 分别指定了每个维度上复制的倍数，对于不需要（或非单维度）进行复制的维度，对应位置上可以写上原始维度的大小或者直接写 -1。」...0 批量维度上根据输入样本的数量复制若干次，由于输入的样本个数为 2（batch_size = 2），即复制一份，变成： B = \begin{bmatrix}b_1\ b_2\ b_3 \\b_1\...0 个维度进行复制操作，因此只要张量中有单维度，就可以通过 expand 函数对相应的单维度进行复制操作。...比如复制 10 份形状为 [28, 28, 3] 的图片张量，最后图片张量的形状为 [10, 28, 28, 3]。 「expand 函数中融合了插入批量维度并在新插入的批量维度上复制数据的操作。」
选自medium 作者：Jesus Rodriguez 机器之心编译 编辑：Panda Facebook 提出了一种可高效训练包含数十亿节点和数万亿边的图模型的框架 BigGraph 并开源了其 PyTorch...PyTorch BigGraph PyTorch BigGraph（PBG）的目标是扩展图嵌入模型，使其有能力处理包含数十亿节点和数万亿边的图。PBG 为什么有能力做到这一点？...PBG 使用 PyTorch 自带的并行化机制实现了一种分布式训练模型，这用到了前面描述的模块分区结构。在这个模型中，各个机器会协调在不相交的 bucket 上进行训练。...50 个正例与 200 个采样节点的外积等于 9900 个负例。 ? 分批负采样方法可直接影响模型的训练速度。如果没有分批，训练的速度就与负例的数量成反比。分批训练可改善方程，得到稳定的训练速度。...PBG 是首个可扩展的、能训练和处理包含数十亿节点和数万亿边的图数据的方法。PBG 的首个实现已经开源，未来应该还会有更有意思的贡献。
，打包工具在将文件写入存档时会复制VERSION文件中的时间，而不是复制本地文件的修改时间。...验证Go工具链 仅一次性使Go工具链可重复是不够的。我们希望确保它们保持可重复性，也希望确保其他人能够轻松地复制它们。...即使打包程序使用了不同的配置或其他更改进行编译，易于重现的构建仍然应该使复制它们的二进制文件变得容易。...编译器的后门在汇编输出中根本没有复制自己，因此汇编该输出会删除后门。） 结论 可重复构建是增强开源供应链的重要工具。像SLSA[13]这样的框架关注来源和软件责任链，可以用来指导关于信任的决策。...正如我们在这篇文章中所看到的，对于Ubuntu Linux来说并不完全如此，但完美的可重复性仍然让我们能够使用非常不同的非Ubuntu系统来复制Ubuntu打包。
比较有趣的倒计时效果，像贪吃蛇一样。 有趣的倒计时
PyTorch最近版本更新很快，1.2/1.3/1.4几乎是连着出，其中： 1.3/1.4版本主要是新增并完善了PyTorchMobile移动端部署模块和模型量化模块。...而1.2版中一个重要的更新就是把加入了NLP领域中炙手可热的Transformer模型，这里记录一下PyTorch中Transformer模型的用法（代码写于1.2版本，没有在1.3/1.4版本测试）。...简介 ---- 也许是为了更方便地搭建Bert，GPT-2之类的NLP模型，PyTorch将Transformer相关的模型分为nn.TransformerEncoderLayer、nn.TransformerDecoderLayer...WordEmbedding可以直接使用PyTorch自带的nn.Embedding层。...训练过程可以参考PyTorch官网提供的chatbot的教程
前言：本文为学习 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记，部分截图来自视频中的课件。...损失函数用于计算输出和目标之间的差距，为神经网络的参数更新提供一定的依据（反向传播） 可以在这里看PyTorch支持的损失函数： https://pytorch.org/docs/stable/nn.html...pytorch支持的优化器可以在：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html 中查看。...现有模型的使用 pytorch中也提供了一些已经训练好的模型可以使用并且修改，以VGG16模型为例做分类问题，模型结构如下： 1_NNifzsJ7tD2kAfBXt3AzEg.png 在pytorch...，它输出的维度out_features = 1000，所以它可以进行1000分类的任务，如果我们想将这个模型用在CIFAR10中，有两种途径： 把 out_features 改成10 在输出层下再加入一层
前言最近用Real-ESRGAN的时候遇到了个问题，别人预训练的模型都是Pytorch的.pth格式的模型，但NCNN打包的ESRGAN只能使用.param和.bin的NCNN模型，有没有办法转换chaiNNer...，如果没有或者怕冲突的话建议还是继续使用我们刚刚复制的python作为虚拟环境。...此时进入就不会提示安装Python了，因为我们只做模型转换，ffmpeg的功能暂时用不上，他也会下载ffmpeg，就只能耐心等了，报错不用理，一样能够进入软件安装依赖使用内嵌Python点这里打开需要下载...Pytorch和NCNN可以展开查看具体版本，然后在软件内安装（一样不经过代理，所以建议本地安装）使用系统Python还是按照上面的方法，打开依赖的面板，然后自己的电脑手动安装pip install 包名...Convert to NCNN，连起来最后保存为NCNN模型（Save Model，选择NCNN里面的）第一步选择.pth的模型，最后一步设置保存的目录和名称最后点击上面的运行，很快就转换完成了
如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。...项目地址：https://github.com/arraiyopensource/kornia 目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了...在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。 Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。...在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例： ?...因为这个示例展示的是经典图像处理方法，后面就需要加载预定义的检测特征： ? 后面就可以根据特征抽取一些图像块，并准备做后续的处理了。 ?
来源：公众号 机器之心 授权转载 项目地址：https://github.com/arraiyopensource/kornia 目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的...DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。...在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。 Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。...在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例： ?...因为这个示例展示的是经典图像处理方法，后面就需要加载预定义的检测特征： ? 后面就可以根据特征抽取一些图像块，并准备做后续的处理了。 ?
来自 | 机器之心 如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。...项目地址：https://github.com/arraiyopensource/kornia 目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了...在这个项目中，开发者提出了一种新型开源可微分计算机视觉库 Kornia，并且它建立在 PyTorch 之上。 Kornia 包含了一组例程和可微分模块，并致力于解决通用计算机视觉问题。...在 Kornia 的核心代码中，它使用 PyTorch 作为主要后端，并高效地利用反向模式自动微分机制来定义并计算复杂函数的梯度。如下所示为 Kornia 可微分处理的一个示例： ?...因为这个示例展示的是经典图像处理方法，后面就需要加载预定义的检测特征： ? 后面就可以根据特征抽取一些图像块，并准备做后续的处理了。 ?
引言 提升机器学习模型的训练速度是每位机器学习工程师的共同追求。训练速度的提升意味着实验周期的缩短，进而加速产品的迭代过程。同时，这也表示在进行单一模型训练时，所需的资源将会减少。...简而言之，我们追求的是效率。 熟悉 PyTorch profiler 在进行任何优化之前，首先需要了解代码中各个部分的执行时长。...内存分配器 使用 PyTorch 在 CUDA 设备上分配张量时，PyTorch 会利用缓存分配器来避免执行成本较高的 cudaMalloc 和 cudaFree 操作。...PyTorch 的分配器会尝试复用之前通过 cudaMalloc 分配的内存块。...但是，如果你处理的是长度不一的数据，不同前向传播过程可能需要不同大小的中间张量。这时，PyTorch 的分配器可能没有合适的内存块可用。
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