我在通过pip install安装pytorch时遇到问题 pip install torch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 我面对的是 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.5.0 (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2)
ERROR: No matching distribution foun
我正在上关于PyTorch的课程。我想知道为什么我们需要分别告诉torch.utils.data.DataLoader输出它运行在什么设备上。如果模型已经在CUDA上了,为什么它不相应地自动更改输入呢?在我看来,这个模式很有趣:
model.to(device)
for ii, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):
# Move input and label tensors to the GPU
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
是否有一个用例,我希
我有一些现有的PyTorch代码,cuda()如下所示,而net是一个MainModel.KitModel对象:
net = torch.load(model_path)
net.cuda()
和
im = cv2.imread(image_path)
im = Variable(torch.from_numpy(im).unsqueeze(0).float().cuda())
我想在没有任何GPU的机器上测试代码,所以我想把cuda代码转换成CPU版本。我试着查看一些关于PyTorch的CPU/GPU切换的相关帖子,但它们与device的使用有关,因此不适用于我的情况。
我有多个相同型号的设备。因此,在Google Play商店中,我会看到它们具有相同的名称,默认情况下是运营商+制造商+型号。所以哪一个是哪一个是很混乱的。我最近发现,你可以在谷歌Play商店网站上的“我的订单和设置”->设置下为每个设备设置一个昵称。这是很棒的。但有人知道有没有办法在我的应用程序中检索Android上当前设备的昵称?我希望在我的应用程序中显示昵称,而不是型号。我猜如果有办法的话,那一定是通过Google Play Store应用程序提供的API?有什么想法吗?谢谢!
我使用pytorch和批处理推理运行一个模型。我希望将该模型的输出保存到列表中,因为稍后我需要它来进行其他计算。问题是,如果我将模型的输出附加到我的“输出”列表中,它会填满gpu内存。模型的输出是一个列表。有没有办法将列表移到RAM中? if __name__ == "__main__":
output = []
with torch.no_grad():
for i in input_split:
try:
preds = model(i)
当我想将模型放到GPU上时,我会得到以下错误:
"RuntimeError:输入和隐藏张量不在同一设备上,在cuda:0处找到输入张量,在cpu上找到隐藏张量“。
然而,上述所有这些都已放在GPU上:
for m in model.parameters():
print(m.device) #return cuda:0
if torch.cuda.is_available():
model = model.cuda()
test = test.cuda() # test is the Input
Windows 10服务器
Pytorch 1.2.0 +库
我创建了一个网站,根据用户使用的是桌面设备还是移动设备,显示不同的源代码。
在Chrome on desktop中,我可以很容易地查看任何网站桌面版本的源代码,只需在网站的任意位置单击鼠标右键,然后选择“查看页面源代码”即可。
在桌面上的Chrome中,有没有办法可以查看网站移动版的源代码?我知道,在开发人员工具中,我可以使用移动模拟器查看网站,还可以检查呈现到移动浏览器上的元素。但是,我还没有弄清楚如何查看呈现在移动浏览器上的原始源代码。