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  • 浅谈Pytorch与Torch的关系

    那么Pytorch是怎么来的,追根溯源,pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性,那么pytorch和torch的具体区别是什么,这篇文章大致对两者进行一下简要分析,有一个宏观的了解Pytorch与Torch接下来让我们稍微稍微具体谈一下两者的区别(ps:torch是火炬的意思)。目前来看,两者的底层库的C语言部分区别还是不大,尽管Pytorch使用了C++接口,但是由于代码的兼容性,使用torch拓展的底层代码在Pytorch中照样可以编译使用。和Torch自顶层的设计大概分析了一下两者的区别,其实两者的很多功能函数的操作方式和命名都是类似的:pytorch:torch:依赖库区别Pytorch借助于Python强大的第三方库,已经存在的库可以直接使用torch来编写,Pytorch和torch的思想都值得我们去借鉴,闲暇之余,我们也可以看看Torch的代码,体验一下其优秀的构架和设计。
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  • 动态丨Facebook 发布开源框架 PyTorch, Torch 终于被移植到 Python 生态圈

    使用 Pytorch 的机构Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量(tensor )库,在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。如今,作为经典机器学习库 Torch 的端口,PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的写代码选择。AI 科技评论此前对 Torch 做过介绍。虽然 PyTorch 为机器学习应用而优化,这并不是它的唯一使用场景。比如说,相比 NumPy ,PyTorch 的张量计算可作为它对应功能的替代。这是 PyTorch 中包含的工具包列表:torch :类似 NumPy 的张量库,强 GPU 支持 torch.autograd :基于 tape 的自动区别库,支持 torch 之中的所有可区分张量运行torch.nn :为最大化灵活性未涉及、与 autograd 深度整合的神经网络库torch.optim:与 torch.nn 一起使用的优化包,包含 SGD, RMSProp, LBFGS, Adam
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  • PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx

    在写 PyTorch 代码时,我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重复的操作,比如卷积、激活、池化。这些操作有什么不同?首先可以观察源码:eg:torch.nn.Conv2d?eg:torch.nn.functional?=1)outputs = self.conv(inputs) # torch.nn.functional 需要同时传入数据和 weight,bias等参数inputs = torch.randn(64,3, 244, 244)weight = torch.randn(64, 3, 3, 3)bias = torch.randn(64)outputs = nn.functinoal.conv2d(inputsas nnimport torch.nn.functional as F # torch.nn 定义的CNNclass CNN(nn.Module): def __init__(self): super
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  • PyTorch5:torch.nn总览&torch.nn.Module

    1. torch.nn 总览----PyTorch 把与深度学习模型搭建相关的全部类全部在 torch.nn 这个子模块中。而在 torch.nn 下面还有一个子模块 torch.nn.functional,基本上是 torch.nn 里对应类的函数,比如 torch.nn.ReLU 的对应函数是 torch.nn.functional.relu而如果我们只保留 nn 下的类的话,其实就牺牲了一部分灵活性,因为做一些简单的计算都需要创造一个类,这也与 PyTorch 的风格不符。很多人的经验是:不需要存储权重的时候使用 torch.nn.functional,需要存储权重的时候使用 torch.nn :层使用 torch.nn ;dropout 使用 torch.nn ;激活函数使用2. torch.nn.Module----torch.nn.Module 是所有 torch.nn 中的类的父类。
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  • PyTorch内存模型:“torch.from_numpy()”vs“torch.Tensor()”?

    我正在尝试深入了解PyTorch Tensor内存模型的工作原理。arr = np.arange(10, dtype=float32).reshape(5, 2) # input tensors in two different waysIn : t1, t2 = torch.Tensor(arr), torch.from_numpy(arr) # their typesIn : type(arr), type(t1), type(t2)Out: (numpy.ndarray, torch.FloatTensor, torch.FloatTensor) # ndarray In : arrOut: array(, , , , ], dtype=float32) 我知道PyTorch张量器共享 NumPy ndarrays请记住,t1使用torch.Tensor()while t2构建使用torch.from_numpy() In : t1Out: 0 23 2 23 4 23 6 23 8 23 我查看了PyTorch
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  • PyTorch3:计算图torch.autograph

    其中, 是由用户定义的,称为“叶子节点”,可在Pytorch中加以验证:a = torch.tensor()b = torch.tensor()c = a.add(b) a.is_leaf() # Truec.is_leafPyTorch 默认采用动态图机制。我们看一个例子:import torchfirst_counter = torch.Tensor()second_counter = torch.Tensor() while (first_counter>>> x=torch.tensor(,],requires_grad=True)>>> y=x+2>>> z=y*y*3>>> dzdx = torch.autograd.grad(inputs=x,会报错:>>> dzdx = torch.autograd.grad(inputs=x, outputs=z, grad_outputs=torch.ones_like(x))-------------
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  • PyTorch7:torch.nn.init

    1. torch.nn.init 概述----因为神经网络的训练过程其实是寻找最优解的过程,所以神经元的初始值非常重要。如果初始值恰好在最优解附近,神经网络的训练会非常简单。PyTorch 给了常见的激活函数的变化增益:激活函数变化增益Linearity1ConvND1Sigmoid1TanhReLULeaky ReLU 这个函数的参数如下:torch.nn.init.calculate_gain其它初始化方法----torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0):初始化服从 范围的均匀分布;torch.nn.init.normal_(tensor,mean=0.0, std=1.0):初始化服从 mean=0,std=1 时的正态分布;torch.nn.init.constant_(tensor, val):初始化为任一常数;torch.nn.init.ones_(tensor):初始化为 1;torch.nn.init.zeros_(tensor)初始化为 0;torch.nn.init.eye_(tensor):初始化对角线为 1,其它为 0;torch.nn.init.orthogonal
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  • Pytorch中requires_grad_(), detach(), torch.no_grad()的区别

    测试环境Python 3.6.9, Pytorch 1.5.01. 基本概念Tensor是一个多维矩阵,其中包含所有的元素为同一数据类型。默认数据类型为torch.float32。3. torch.no_grad()torch.no_grad()是一个上下文管理器,用来禁止梯度的计算,通常用来网络推断中,它可以减少计算内存的使用量。>>> a = torch.tensor(, requires_grad=True)>>> with torch.no_grad():... b = n.pow(2).sum()...>>> btensorReferenceshttps:pytorch.orgdocsstabletensors.htmlhttps:pytorch.orgdocsstabletensors.html#torch.Tensor.requires_grad_https:pytorch.orgdocsstableautograd.html#torch.Tensor.detachhttps:pytorch.orgdocsmastergeneratedtorch.no_grad.html
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  • pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法

    在pytorch中,同样有这样的函数,那就是torch.cat()函数.,进行列连接的张量要求行数相同第二个参数dim表示维度,dim=0则表示按行连接,dim=1表示按列连接a=torch.tensor(,])b=torch.tensor(,])print(torch.cat((a,b),1))#输出结果为:tensor(, ])二、torch.chunk()函数torch.cat()函数是把各个tensor连接起来,这里的torch.chunk()的作用是把一个tensor(,])print(torch.chunk(c,3,1))#输出结果为:(tensor(, ]), tensor(, ]), tensor(, ]))三、torch.split()函数这个函数可以说是torch.chunk一种是分割份数,这就和torch.chunk()一样了。
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  • PyTorch4:模块总览&torch.utils.data

    Pytorch模块总览----相比TensorFlow,PyTorch 是非常轻量级的:相比 TensorFlow 追求兼容并包,PyTorch 把外围功能放在了扩展包中,比如torchtext,以保持主体的轻便根据PyTorch 的 API,可知其核心大概如下:torch.nn & torch.nn.functional:构建神经网络torch.nn.init:初始化权重torch.optim:优化器torch.utils.data:载入数据可以说,掌握了上面四个模块和前文中提到的底层 API,至少 80% 的 PyTorch 任务都可以完成。剩下的外围事物则有如下的模块支持:torch.cuda:管理 GPU 资源torch.distributed:分布式训练torch.jit:构建静态图提升性能torch.tensorboard:神经网络的可视化如果额外掌握了上面的四个的模块,PyTorch 就只剩下一些边边角角的特殊需求了。
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  • torch.cuda.is_available

    pytorch gputorch.cuda.is_available() cuda是否可用;torch.cuda.device_count() 返回gpu数量;torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始;torch.cuda.current_device()cuda是nvidia gpu的编程接口,opencl是amd gpu的编程接口is_available解决办法重新编译 pytorch 使得编译时CUDA能够与运行时CUDA保持一致pip uninstall pytorch # conda uninstall pytorch, if you use condanvcctorch.__version__ #查看pytorch版本torch.version.cuda #查看pytorch版本 查询cuda版本none,需要重新编译cudacuda版本为none,原因是下载的时候版本选错误了
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  • pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache()

    Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: try: output = model(input) except RuntimeError as exception: if out of memory in str(exception): print(WARNING: out of memory) if hasattr(torch.cuda, empty_cache): torch.cuda.empty_cache() else: raise exception测试的时候爆显存有可能是忘记设置no_grad, 示例代码如下: with torch.no_grad(inputs.cuda() if len(inputs.shape) < 4: inputs = inputs.unsqueeze(1) else: if len(inputs.shape) < 4: inputs = torch.transpose
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  • PyTorch

    PyTorch 是一个设计精良的深度学习框架。它由 Facebook 的人工智能研究小组在2016年开发,更多详细介绍您可参考 PyTorch 文档。_internal import mainmain() 操作步骤添加组件从左侧菜单栏中,选择【框架】&gt;【深度学习】列表下的【PyTorch】节点,将其拖拽至画布中。查看 PyTorch 控制台和日志在 PyTorch 节点上单击右键菜单可查看任务状态和详细日志。代码示例以下代码展示了在 PyTorch 框架中,调用 torch.nn 构建一个典型神经网络(NN)的方法。输入:import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init_
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  • pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample

    1)UpsampleCLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode=nearest, align_corners=None)上采样一个给定的多通道的举例:import torchfrom torch import nninput = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1, 1, 2, 2)inputTrue)m(input)返回:tensor(, , ]]])如果你使用的数据都是JPG等图像数据,那么你就能够直接使用下面的用于2D数据的方法:2)UpsamplingNearest2dCLASS torch.nn.UpsamplingNearest2d, ]]]) m = nn.UpsamplingNearest2d(size=(3,5))m(input)返回:tensor(, , ]]])3)UpsamplingBilinear2dCLASS torch.nn.UpsamplingBilinear2d
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  • pytorch的显存释放机制torch.cuda.empty_cache()

    Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存,类似于python的引用机制,当某一内存内的数据不再有任何变量引用时,这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意,当我们有一部分显存不再使用的时候,这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的,举个例子:device = torch.device(cuda:0) # 定义两个tensordummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512*410001000 = 377.48Mdummy_tensor_5 = torch.randn(80, 3, 512, 512).float().to(device) # 80*3*512*512*410001000 = 251.64M() # 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放Pytorch的开发者也对此进行说明了,这部分释放后的显存可以用,只不过不在Nvidia-smi中显示罢了。?
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  • pytorch实践中module torch has no attribute form_numpy问题的解决

    最近开始仔细玩了一下pytorch,发现里面有个BUG之前都没有发现。在测试torch最基本的示例的情况下,居然碰到了个pytorch无法转化numpy为Tensor的问题,呈现的问题如下:ndscbigdata@ndscbigdata:~workchangeAI$ pythonPython本身而言,pytorch并不直接包含from_numpy这个方法,而需要通过_C这样的命名空间来调用。因此利用._C的办法进行测试,果然顺利通过。torch has no attribute form_numpy>>> print(torch.>>> import numpy as np>>> a = np.ones(5)>>> b=torch.from_numpy(a)>>> b 1 1 1 1 1 >>> 分析一下原因,可能是由于pytorch
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  • torch.linspace()

    PyTorch中的torch.linspace linspace是linear space的缩写,中文含义是线性等分向量原函数torch.linspace(start, end, steps=100,out=None, dtype=None,layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)参数start: 开始值end:结束值steps:分割的点数,默认为100示例代码import torchprint(torch.linspace(1, 10, 5)) #输出结果: tensor()
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  • Python|神经网络框架torch包

    torch还有一个cuda的版本,如果NVIDIA的算力>=3.0,就可以使用。张量torch.is_tensor(obj)->bool返回对象是否为pytorch的张量。torch.is_storage(obj)->bool返回对象是否为pytorch的存储对象。输入参数obj是需要判断的对象。torch.is_comlplex(input)->bool返回输入数是否为复数,pytorch的复数类型有torch.complex64和torch.complex128。输入参数input是pytorch的张量。输入参数input是pytorch的张量。 torch.setdefaultdtypr(d)把默认的浮点数类型设置为d,torch.tensor()默认使用d类型。
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  • PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

    在看过很多博客的时候发现了一个用法self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)),首先可以把这个函数理解为类型转换函数,将一个不可训练的类型在concat注意力机制中,权值V是不断学习的所以要是parameter类型,不直接使用一个torch.nn.Linear()可能是因为学习的效果不好。
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  • 强推!《PyTorch中文手册》来了

    但是说到 PyTorch,其实应该先说 Torch。1.1.2 Torch 是什么?that.PyTorch 和 Torch 使用包含所有相同性能的 C 库:TH, THC, THNN, THCUNN,并且它们将继续共享这些库。这样的回答就很明确了,其实 PyTorch 和 Torch 都使用的是相同的底层,只是使用了不同的上层包装语言。注:LUA 虽然快,但是太小众了,所以才会有 PyTorch 的出现。pytorch cuda92 -c pytorch # cpu 版本使用 # conda install pytorch-cpu -c pytorch # torchvision 是 torch 提供的计算机视觉工具包验证输入 python 进入import torch torch.
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