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解决pytorch模型加载时gpu id的限制问题描述刚开始接触pytorch时，发现每次调用训练好的模型，总是被原来训练时使用的第几个gpu限制。假如我训练模型时，用的是第3号gpu。那么在测试模型时，加载模型时直接使用GPU的话，就会被限制使用第3号gpu才能运行。解决方案首先将模型加载到cpu，然后再使用GPU。

pytorch报错RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 1 and 3 in dimension 1 at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMath.cpp:3616原因分析使用DataLoader加载图...

问题描述用pytorch加载训练好的模型时，可能会遇到下面的问题：AttributeError: 'module' object has no attribute '_rebuild_tensor_v2'原因由于训练模型时使用的是新版本的pytorch，而加载时使用的是旧版本的pytorch。解决方法1、升级pytorch到适当的新版本2、或者，在程序开头添加下面的代...

问题描述有时在加载已训练好的模型时，会出现 out of memory 的错误提示，但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉，因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的，所以有时使用不同的GPU加载时会报错。解决方法gpu之间的相互转换。即，将训练时的gpu卡转换为加载时的g...

问题描述在使用PIL处理图像时：from PIL import Imageim=Image.open("pic.jpg")r,g,b=im.split()pic_bgr=Image.merge('RGB',(b,g,r))pic_bgr.save('pic_bgr.jpg')可能会遇到image file is truncated报错解决方法添加如下2句代码：...

转载自：https://www.jianshu.com/p/fc11f32800f9保存checkpoint后，尝试调用保存的模型： with tf.Session() as sess: print("Reading checkpoints...") ckpt = tf....

一、问题描述在使用tensorflow-gpu时，出现下面的错误：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to s...

一、问题在安装了tensorflow-gpu后，调用keras无法使用gpu进行加速，反而使用CPU训练导致程序运行相对缓慢。二、原因若我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu，使用keras时会默认调用tensorflow，从而无法使用GPU进行训练。三、解决方法同时卸载tensorflow、tensorflow-gpu和 keras;然后，再安...

一、报错当我们使用tf中的dataset时，可能会出现以下报错：二、原因tf版本不同导致的错误。在编写代码时，使用的tf版本可能是TensorFlow 1.3。1.3版本的tf中，Dataset API是放在contrib包中； 但TensorFlow 1.4以后的版本，Dataset API已经从contrib包中移除了，而变成了核心API的一员。故出现Attribute...