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。...='cpu', pickle_module=pickle) 在使用 torch.save() 保存模型时,需要注意一些关于 CPU 和 GPU 的问题,特别是在加载模型时需要注意 : 保存和加载设备一致性...: 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...期望在相同的设备上执行操作。...(), 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。
幸运的是,在移动应用方面,有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中,我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤: 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...到这一步,我们可以抛弃 PyTorch 模型,继续下一步了。...它的模型也更优化。另外,在安卓 8 以上的设备中,还可以用神经网络 API 加速。...使用上述代码,你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
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。
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
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
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。
记录一下最近在Debian 12 测试版(testing)及Kali Linux 2023.3遇到的KDE Connect 无使用问题,具体表现为KDE Connect 无法检测网络上的任何设备,无法工作...,无法使用。...起初是在Kali Linux 2023.3上遇到的,通过以下两种方式可是解决: 1/nohup /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libexec/kdeconnectd &>/dev/...或 mv /usr/share/dbus-1/services/org.kde.kdeconnect.service{.original,} 后来在Debian 12及Debian测试版上也出现了同样的问题...,而Debian的解决方案为更改防火墙设置,两个问题的原因应该不是一样的,因为在Kali Linux下不显示本地计算机名,而Debian下可以显示本地计算机名。
最近遇到了一个 RESULT_CACHE_MAX_SIZE 参数值无法更改的问题。 首先我们需要知道 RESULT_CACHE_MAX_SIZE 是什么。...RESULT_CACHE_MAX_SIZE 是结果缓存能够使用sga内存的最大大小的限制参数。 当我们需要使用结果缓存的时候,这个值一定不能是0。并且以下的查询结果是 ENABLED ....shared pool 的大小,如果shared pool不够大,那么结果缓存不会被使用, 这个时候我们执行如下查询,结果可能是 BYPASS SQL> select dbms_result_cache.status...from dual; STATUS ------------------------------------- BYPASS 并且这种状态下RESULT_CACHE_MAX_SIZE参数值无法被更改...就可以解决无法使用结果缓存和无法修改RESULT_CACHE_MAX_SIZE参数值的问题了。
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题,顺手将这个过程记录一下。...torch_tensor.std()) model.load_state_dict(remapped_state) return model 从中可以看出,其转换步骤如下: (1)创建pytorch...的网络结构模型,设为model (2)利用mxnet来读取其存储的预训练模型,得到mxnet_weights; (3)遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict().keys (4)...对一些指定的key值,需要进行相应的处理和转换 (5)对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换,首先pip安装mxnet,现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步,运行转换程序,实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。
EasyNVR既有软件平台版,又有硬件设备版。硬件版本体积小,方便部署,配置完成后即可直接放置于现场,使用时通网通电即可,在很多项目中,用户都会选择部署一套EasyNVR视频边缘计算网关来满足需求。...我们在此前的文章中也介绍过不少关于EasyNVR硬件的相关技术配置与操作教程,大家可以在博客中自行搜索进行了解。...用户反馈EasyNVR在配置完固定ip后,出现了无法访问域名地址,显示域名解析失败的情况。那么今天和大家分享一下遇到此情况,如何更改硬件的DNS。...1)测试是否可以和公网进行通信: 2)公网通信没有问题,那么接下来测试下域名是否正常,显示域名解析失败: 3)修改/etc/systemd/resolved.conf: 4)修改完成后,重启硬件设备...我们将不定期在文章中更新关于EasyNVR的功能开发及优化、配置教程、疑难解决、行业解决方案等内容。
/pygame 命令无法安装pygame,或者通过pip3 install pygame 命令成功安装后,在编写《外星人入侵》代码中调用 import pygame 模块运行程序,会发现python应用图标一直在程序坞中跳动或者不动...但是,在接下来的编写过程中,会出现新的问题。pygame窗口无法更改背景色,无法显示飞船图像。...通过测试一系列方法,如重新去官网安装python(什么32位跟64位必须匹配之类的),通过命令直接安装python(书上的homebrew方法),更改代码中的pygame.event.get(),或者安装低版本...python等都无法解决这些问题。...这个问题出现的原因有两点,一是mac系统的兼容性问题(降低Mac系统的方法还是不要尝试了),二是如果按照这本书的安装教程先安装homebrew 再通过brew install pytion的方法并不适合现在版本的
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。...搭建模型流程 import torchvision import torch.nn as nn import torch from torch.utils.data import DataLoader...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型...可以看到效果并不是很好,仅作为演示 GPU训练模型 用之前搭建好的模型,演示如何使用GPU训练 主要就是在:网络模型、数据(输入、标签)、损失函数上设置 .cuda() 模式即可 实测比CPU快10...total_accuracy/test_data_size, total_test_step) total_test_step = total_test_step + 1 # 保存每一次训练的模型
在本文中,我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码,这些技巧是我个人发现的,用于改进我的深度学习模型的训练。...混合精度 在一个常规的训练循环中,PyTorch以32位精度存储所有浮点数变量。...请注意,CUDA内存不足问题的另一个解决方案是简单地使用多个GPU,但这是一个很多人无法使用的选项。...你可以为更多的目的配置这个函数。第一个列表表示模型的预测,第二个列表表示正确数值。上面的代码将输出: ? 结论 在这篇文章中,我讨论了4种pytorch中优化深度神经网络训练的方法。...最后,如果你使用的是pytorch或者是pytorch的初学者,可以使用这个库:https://github.com/deephub-ai/torch-handle,他会对你有很大的帮助。
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。...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。...在目前的实验中还无法达到每次前后两次完全一样,如果有读者有类似的经验,欢迎来交流。 8.
如何解决WordPress更改新域名后的安装调试,很多人在做了网站的搬家和网站的从新更换空间域名搬家之后,往往出现网站打不开的情况,这个问题其实并不难,但是很多新手站长因为不知道,导致在处理这类问题上花费了大量的时间...今天给大家分享一下如何使得更换域名后的网站如何正常运行(来源:wordpress建站吧) 方法一: 修改wp-config.php ,不是很推荐的方法 1、在wp-config.php中,添加以下两行内容...2、登录后台,在 “常规 -> 设置”重新配置新博客地址(HOME)和安装地址(SITEURL),成功后一定记得删除上面添加的内容,这个方法比较推荐。...修改wp-config.php(自动更新地址) 1、在wp-config.php中,添加下面一行内容: 试用 define(‘RELOCATE’,true); 方法四:修改数据库,这个是比较推荐的方法...1,登录到你的管理页面,找到 wp_options 表 2,将表中的 siteurl 和 home 字段修改为当前的新域名 注:以上4个方法都可完美解决WordPress更换域名后出现的访问问题,选择看个人喜好
设备驱动模型的需求 总线、设备和驱动模型,如果把它们之间的关系比喻成生活中的例子是比较容易理解的。...所以高内聚、低耦合强调的就是内部要紧紧抱团。设备和驱动就是基于这种模型去实现彼此隔离不相干的。这里,有的读者就要问了,高内聚、低耦合的软件模型理解,可设备和驱动为什么要采用这种模型呢?没错,好问题。...模型设计好后,下面来看一下具体驱动的实践,首先把板子的硬件信息填入设备端,然后让设备向总线注册,这样总线就间接的知道了设备的硬件信息。...设备驱动模型的改善 相信通过上面的学习,相信对于设备、驱动通过总线来匹配的模型已经有所了解。如果写代码的话应该是下面结构图所示: ?...,开发人员对这种模型有了更高的要求,虽然驱动和设备解耦了,但是天下设备千千万,每次设备的需求改动都要去修改 board-xxx.c 设备文件的话,这样下去,有太多的板级文件需要维护。
EasyCVR平台支持通过GB/T28181、Ehome协议从海康、大华、宇视等摄像头、网络硬盘录像机NVR等设备中,按设备、通道、日期获取对应录像文件进行录像的检索与回放,无需安装各个安防厂商的视频播放插件...有用户反馈,EasyCVR接入的Ehome协议的设备,出现了无法观看设备录像的情况,请求我们排查协助。今天和大家分享一下排查及解决过程。...在排查过程中发现,前端播放设备录像时,将请求发送到后端,但是后端没有转发给设备,因此导致设备录像无法观看。...添加如下代码,可将Ehome协议接入的设备查询出来的设备录像,在播放时传入对应的文件名称给设备,根据回调出来的流数据,推送给对应的内核地址,最后将回看的播放地址返回给前端。...EasyCVR优秀的视频能力表现在其丰富的视频功能、低延时传输、全终端兼容、支持多种网络环境等多方面,平台可实现的视频功能包括视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联等,可应用在智慧工厂
在早期的Linux里面就是像上面那样做的,但是到后来设备越来越多,越来越复杂,维护起来非常不方便,于是发明了设备模型。 那么,设备模型是怎么一回事呢?...简单说设备模型就是让驱动代码分成两个部分,一部分是驱动,一部分是设备,驱动文件里有对设备的驱动,但是并不涉及具体硬件资源,硬件资源由设备文件提供,然后使用总线将两者联系起来。...要了解设备模型,我们需要先了解几个概念: 设备:设备就是一些物理设备,比如一个led就可以叫做一个设备; 驱动:与特定设备相关的软件,负责初始化该设备以及提供一些操作该设备的操作方式; 总线:将设备和驱动联系起来...那么接下来就说一下如何套用设备模型来写代码。 主要是涉及总线、设备、驱动。它们的共性就是都需要向内核注册(或者注销),都具有自己的属性,而差别就在于属性不同。...最后编译生成.ko的模块,使用insmod命令安装即可。 今天主要是介绍了一下设备模型是什么,以及该如何套用设备模型来写驱动。但是今天并没有涉及具体硬件,也没有叙述太多操作细节。
EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议的视频平台,可支持将接入的视频流进行全平台、全终端的分发,分发的视频流包括RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等格式。...为了满足用户的集成与二次开发需求,我们也提供了丰富的API接口供用户调用。有需要的用户可参照官方接口文档进行操作。...有用户反馈,使用EasyNVR平台时,发现设备在线,但是通道无法播放,于是请求我们协助排查。...排查与解决步骤如下:1)登录EasyNVR,发现视频无法播放;2)查看版本信息,是正常运行的;3)查看用户配置,发现无法选中播放协议;4)进入后端,打开EasyNVR发现配置文件缺少内容;5)替换配置文件后...EasyNVR在视频监控场景中可实现视频实时监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、告警、级联等,极大满足行业的视频能力需求。
EasyCVR平台可在复杂的网络环境中,将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理,实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、智能分析等。...平台可支持多协议、多类型设备接入,可覆盖市面上绝大多数的视频源设备,包括:IPC、NVR、视频编码器、移动执法仪、应急布控球、移动警用单兵、智能终端、无人机、车机设备、智能一体机等。...技术人员将用户的设备接入官网EasyCVR演示平台(v3.1),设备录像可以正常播放,将用户现场版本替换为v3.1,设备录像又无法播放。...于是远程至用户的服务器排查,猜测是内核没拉到流,用内核测试拉流,发现内核也无法播放。经过抓包排查得知,设备录像的时间片段有问题。...设备录像时间点是凌晨2点,而抓包的时间换算后是上午9点,时间差7个小时,所以出现了404报错。查看服务器时间,原来是时区弄错导致的问题,设备获取不到对应的视频流,因此也就无法播放了。
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