我正在尝试用MNIST数据集来训练一个分类器,使用的是pytorch-MNIST。
import pytorch_lightning as pl
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import MNIST, SVHN
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
class MNISTData(pl.LightningDataModule):
def __init__(self, data_dir='./', bat
我在使用PyTorch Lightning的DataModules方法的prepare_data()方法中使用NumPy创建了自己的数据集。现在,我想将数据传递给setup()方法,以分为训练和验证两部分。 import numpy as np
import pytorch_lightning as pl
from torch.utils.data import random_split, DataLoader, TensorDataset
import torch
from torch.autograd import Variable
from torchvision import t
一些官方的火把闪电有将stage称为Optional[str]的代码,例如,下面的代码
import pytorch_lightning as pl
from torch.utils.data import random_split, DataLoader
# Note - you must have torchvision installed for this example
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import transforms
class MNISTDataModule(pl.Lightni
所以,我正在运行这个深度神经网络。通常,当我使用没有cuda的pytorch库与cpu一起训练它时,它运行得很好。
但是,我注意到当我安装pytorch+cuda 11.1时,每当我试图在Dataloader上枚举时,就会抛出以下错误:
OSError: [WinError 1455] The paging file is too small for this operation to complete. Error loading "C:\Users\Name\Desktop\Folder\lib\site-packages\torch\lib\cudnn_adv_train64_8
我正在尝试配置一个Azure批处理池来使用"PyTorch from NVIDIA“VM镜像。我正在使用Azure Python SDK提供池,并收到以下错误:
Reason: The specified imageReference with publisher nvidia offer pytorch_from_nvidia sku pytorch_from_nvidia_19_11_3 is not supported.
当我尝试使用Azure门户提供池时,我无法在支持的发布者中找到Nvidia (见下图)。
是否可以将Azure Batch与Nvidia VM镜像一起使用?
我有这个错误: TypeError:图像数据的形状(28,28,1)无效 下面是我的代码: import torch
import torchvision
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torchvisio
我想更好地理解DAG的执行,同时运行代码在火花。我知道Spark是惰性评估的,当我们执行任何操作(如计数、显示、缓存)时,它都会运行转换命令。
然而,我想知道在DAG中执行这些数据需要多久。
就像我在预测数据帧上写以下命令一样。
sorted_predictions=predictions.orderBy(['user','prediction'],ascending=[1,0])
def mapIdToString(x):
""" This function takes in the predicted dataframe a
我是Pytorch的新手,对CNN也不是很在行。我用他们提供的教程做了一个成功的分类器,但我真的不明白在加载数据时我在做什么。
他们为训练做了一些数据增强和标准化,但当我试图修改参数时,代码不起作用。
# Data augmentation and normalization for training
# Just normalization for validation
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
因此,我有一个文件夹,其中包含其他文件夹,从ImageNet (例如,一个与蝴蝶的图像,一个与花的图像,等等)。
现在,我需要训练一个NN,但我需要将数据分成3组:训练、验证和测试。我已经看到了py手电筒中有random_split(),我尝试使用它来迭代“更大”的文件夹。因为很明显,我不想手动对每个子文件夹执行此操作。
我在文件夹上做了一个os.listdir,用来计算每个子文件夹中有多少张图片,但是我总是会得到错误。
Sum of input lengths does not equal the length of the input dataset!
但我不知道怎么解决。
到目前为止,我
因此,我需要访问安装ImageNet的远程机器。我已经在本地计算机上下载了训练神经网络所需的tar,我使用random_split()将每个tar拆分为80%的训练集、10%的valset和10%的testset。每组图像的名称都被附加到txt文件中,我希望使用该文件作为检查通道。
所以,我编写了python脚本,我想在远程机器上启动它。该文件必须经过ImageNet数据库的文件夹,并且基于我发送到机器的txt文件,只包括文件中“命名”的图片。下面是剧本:
import os
import torch
from torch.utils.data import random_split
from
我在独立部署模式下运行一个Flink作业,该作业使用Java来加载pytorch模型。模型成功加载,我可以通过Flink Rest取消作业。但是,当我再次启动flink作业的时候,它会抛出,
UnsatisfiedLink Error:<pytorch>.so already loaded in another classloader
它需要重新启动独立部署才能再次加载。是否可以在关闭作业请求的同时关闭进程,以便在不重新启动的情况下再次加载?
我认为对于内存较低的PyTorch用户来说,这是一个非常常见的消息:
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate MiB (GPU ; GiB total capacity; GiB already allocated; MiB free; cached)
我试图通过将每个层加载到GPU并将其加载回图像来处理图像:
for m in self.children():
m.cuda()
x = m(x)
m.cpu()
torch.cuda.empty_cache()
但它似乎不太有效。我想知道