m0_37412775的博客

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问题描述：神经网络训练过程中，在enumerate分批读取数据后，先单步调试看看该batch_size中数据的详细情况，但控制台一直在加载，反应特别慢。如下图：

mobilenetV1-V3架构总结mobilenet-V1 paper地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdfmobilenet-V2 paper地址：mobilenet-V3 paper地址：文章目录mobilenetV1-V3架构总结1. 深度可分离卷积2. mobilenet-V11. 深度可分离卷积参考：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37799466/article/details/1060541112. mobi

NASBench101-安装及简单样例使用指南github地址：https://github.com/google-research/nasbenchpaper原文地址：https://arxiv.org/abs/1902.09635文章目录NASBench101-安装及简单样例使用指南1. 什么是NASBench101?2. NASBench101的安装3. NASBench101的简单样例前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结1. 什么是NASBench101?N

本博文介绍pytorch在训练神经网络时用tensorboard进行可视化。用visdom进行可视化请查看link1. 安装tensorboard在python终端运行pip install tensorboard2. 给代码中添加对应语句在文件最开始需要导入相应模块from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter在任意位置添加以下语句。该句将你关心的数据保存在对应文件夹中。用于一会给可视化提供数据writer = SummaryWri

pytorch训练简单的CNN+visdom进行可视化成功运行完以下代码后，网页打开http://localhost:8097/ 可直接看到可视化结果图from visdom import Visdom #监听数据import torchimport torch.nn as nnfrom torch .autograd import Variable #导入自动求导机制import torch.utils.data as Data #导入data数据集import torchvision #导