如何利用Pytorch计算三角函数

一.禁止计算局部梯度 torch.autogard.no_grad: 禁用梯度计算的上下文管理器. 当确定不会调用Tensor.backward()计算梯度时,设置禁止计算梯度会减少内存消耗.如果需要计算梯度设置Tensor.requires_grad=True 两种禁用方法: 将不用计算梯度的变量放在with torch.no_grad()里 >>> x = torch.tensor([1.], requires_grad=True) >>> with torch.n

安装 conda activate ps pip install visdom 激活ps的环境,在指定的ps环境中安装visdom 开启 python -m visdom.server 浏览器输入红框内的网址 使用 1. 简单示例:一条线 from visdom import Visdom # 创建一个实例 viz=Visdom() # 创建一个直线,再把最新数据添加到直线上 # y x二维两个轴,win 创建一个小窗口,不指定就默认为大窗口,opts其他信息比如名称 viz.line([1,2

使用了两个卷积层加上两个全连接层实现 本来打算从头手撕的,但是调试太耗时间了,改天有时间在从头写一份 详细过程看代码注释,参考了下一个博主的文章,但是链接没注意关了找不到了,博主看到了联系下我,我加上 代码相关的问题可以评论私聊,也可以翻看博客里的文章,部分有详细解释 Python实现代码: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transf

一.安装cuda 1.在英伟达官网下载最新版的cuda驱动 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads 都选上就行了,然后一路默认安装 输入nvcc -V查看是否安装成功 二.安装pycuda 1.在控制台中输入pip install pycuda 安装pycuda 2.在环境变量中添加cl.exe 3.测试pycuda是否正常运行 import pycuda.driver as drv import pycuda.tools,pycuda

看到代码里面有这个 1 class ResNeXt101(nn.Module): 2 def __init__(self): 3 super(ResNeXt101, self).__init__() 4 net = resnext101() # print(os.getcwd(), net) 5 net = list(net.children()) # net.children()得到resneXt 的表层网络 # for i, value in enumerate(net): # print(

few-shot learning的采样 Few-shot learning 基于任务对模型进行训练,在N-way-K-shot中,一个任务中的meta-training中含有N类,每一类抽取K个样本构成support set, query set则是在刚才抽取的N类剩余的样本中sample一定数量的样本(可以是均匀采样,也可以是不均匀采样). 对数据按类标归类 针对上述情况,我们需要使用不同类别放置在不同文件夹的数据集.但有时,数据并没有按类放置,这时就需要对数据进行处理. 下面以CIFAR1

在卷积神经网络中,有使用设置padding的参数,配合卷积步长,可以使得卷积后的特征图尺寸大小不发生改变,那么在手动实现图片或特征图的边界零填充时,常用的函数是nn.ZeroPad2d(),可以指定tensor的四个方向上的填充,比如左边添加1dim.右边添加2dim.上边添加3dim.下边添加4dim,即指定paddin参数为(1,2,3,4),本文中代码设置的是(3,4,5,6)如下: import torch.nn as nn import cv2 import torchvision f

一.model.py 1.1 Channel Shuffle def channel_shuffle(x: Tensor, groups: int) -> Tensor: batch_size, num_channels, height, width = x.size() channels_per_group = num_channels // groups # reshape # [batch_size, num_channels, height, width] -> [batch_size

一.概述 PyTorch可以认为是一个Python库,可以像NumPy.Pandas一样被调用.PyTorch和NumPy功能是类似的,可以将PyTorch看作用在神经网络(深度学习)里的NumPy,并且加入了GPU支持的NumPy(原生NumPy不支持GPU). 目前,应用最广.热度最高的深度学习框架为PyTorch和TensorFlow.本系列先从PyTorch开始,后面有机会再去弄TersonFlow,还有时间的话,就再去系统回顾下之前学习的Caffe框架. 小结:PyTorch为深度学习

Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 ✨安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 ✨确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base ---------------------

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归以及多元回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 最近在学习pytorch,现在把学习的代码放在这里,下面是github链接 直接附上github代码 # 实现一个线性回归 # 所有的层结构和损失函数都来自于 torch.nn # torch.optim 是一个实现各种优化算法的包,调用的时候必须是需要优化的参数传入,这些参数都必须是Variable x_train = np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93

optim 的基本使用 for do: 1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数 optim的完整流程 cifiron = nn.MSELoss() optimiter = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9) for i in range(iters): out = net(inputs) loss = cifiron(out,label) optimiter.zero_grad() # 清空之前

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下 线性回归都是包括以下几个步骤:定义模型.选择损失函数.选择优化函数. 训练数据.测试 import torch import matplotlib.pyplot as plt # 构建数据集 x_data= torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0],[5.0],[6.0]]) y_data= torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0],[10.0]