数据迁移中的Variable().cuda()理解

已于 2022-07-02 21:17:28 修改
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分类专栏： 常见问题笔记 文章标签： 数据迁移
于 2022-07-02 21:15:56 首次发布
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34018578/article/details/109314889
博客围绕Variable().cuda()展开探讨，虽未给出更多内容，但推测与信息技术中相关编程操作有关，可能涉及数据迁移等方面。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

由Variable().cuda()谈起
qq_34018578的博客
10-27 1万+
原作：https://blog.csdn.net/qq_28444159/article/details/78781201 0. 序言 在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率 1. 如何进行迁移 对于Pytorch写的模型，网上给出了一个非常简单的转换方式:对模型和相应的数据进行.cuda()处理。就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 从数据和模型谈： 1.1 判定使用GPU 下载了对应的GPU版本的Pytorch..
python 手写字符识别
desheng_xu的博客
12-28 1438
参考文献：https://blog.csdn.net/ShakalakaPHD/article/details/110694933 ·前言 手写字符串识别，是机器视觉入门项目。前几周，我们专业也开展了深度学习，学习了字符串识别的基本原理，今天就和大家分享一下。 ·技术原理 包括训练网络和测试网络两部分。 训练网络： ①准备好大量的数据集 ②自己构建一个网络模型（这是相当重要的一步） class Net(nn.Module): def __init__(self): su...
用pytorch实现GAN——mnist（含有全部注释和网络思想）
qxqsunshine的博客
11-15 1万+
#coding=utf-8 import torch.autograd import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from torchvision import transforms from torchvision import datasets from torchvision.utils import save_i...
pytorch 实践二
nanxiaoting的博客
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#coding=utf-8 import torch import numpy as np import torch.nn as nn from torchvision import datasets, transforms from torch.utils import data import os from PIL import Image import torch.nn.functiona...
pytorch猫狗大战-项目代码
davidsmith8的博客
05-05 3478
pytorch猫狗大战-项目代码 各位看官老爷，小白我知道pytorch的这个猫狗大战的代码真是漫天都是，这基本上也就是一个hello world的程序。我这个代码也是从《pytorch 机器学习从入门到实践》一书中摘出来了。对于初学者来说（像小白我）这本书还是不错的，难能可贵的是，它良心的在github上给出了代码。如果各位看官也有...
File "/root/ResNet50-Pytorch-Face-Recognition-master/train.py", line 68 target_label = autograd.Variable(labels_batch.cuda(async=True)) if torch.cuda.is_available(): input_image = autograd.Variable(images_batch.cuda()) target_label = autograd.Variable(labels_batch.cuda(async=True)) else: input_image = autograd.Variable(images_batch) target_label = autograd.Variable(labels_batch)这段代码怎么改
04-03
### 修改 PyTorch 代码以适配新版 API 在较新的 PyTorch 版本中，`autograd....如果项目依赖于早期版本中的特定行为，则需仔细测试迁移后的行为一致性，尤其是涉及多线程或多进程场景下的 CUDA 数据加载逻辑部分。
pytorch 如何调用cuda_将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法
weixin_42362068的博客
02-21 2492
最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境：Ubuntu 16.04.3Python版本：3.5.2Pytorch版本：0.4.00. 序言大家知道，在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率，这里就不多谈了。最近申请到了实验室的服务器来跑程序，成功将我简陋的程序改成了“高大上”GPU版本。看到网上总体来说少了很多介绍，这里决定将我的一些思考和工作...
File "/root/ResNet50-Pytorch-Face-Recognition-master/train.py", line 68 target_label = autograd.Variable(labels_batch.cuda(async=True))
04-03
if torch.cuda.is_available(): device = torch.device('cuda') else: device = torch.device('cpu') data = data.to(device) # 使用 .to() 方法替代 .cuda() ``` 对于 `autograd.Variable` 的替换，可以直接将...
C:\Users\7>conda activate MTN (MTN) C:\Users\7>cd MTN (MTN) C:\Users\7\MTN>python main.py --text "a rabbit, animated movie character, high detail 3d model" --workspace trial -O --IF --vram_O C:\Users\7\MTN\nerf\utils.py:112: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. @torch.cuda.amp.autocast(enabled=False) C:\Users\7\MTN\activation.py:7: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float) C:\Users\7\MTN\activation.py:14: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_bwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_bwd(args..., device_type='cuda')` instead. def backward(ctx, g): C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:33: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:66: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:143: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:199: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:263: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:299: FutureWarning: `torch
03-14
这说明PyTorch在版本更新中可能对AMP模块进行了重构，将原本位于`torch.cuda.amp`下的部分功能迁移到了更通用的`torch.amp`模块下，并通过device_type参数来区分不同的设备类型。这样的改动可能是为了统一不同设备...
接下来我会给出一段代码，请理解这段代码的逻辑，并且仿照其将其改变为医疗图像分析 代码如下： from __future__ import print_function, division import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import Dataset from torchvision import transforms, datasets, models from Dataloader import DogCatDataSet # 配置参数 random_state = 1 torch.manual_seed(random_state) # 设置随机数种子，确保结果可重复 torch.cuda.manual_seed(random_state) torch.cuda.manual_seed_all(random_state) np.random.seed(random_state) # random.seed(random_state) epochs = 30 # 训练次数 batch_size = 16 # 批处理大小 num_workers = 4 # 多线程的数目 use_gpu = torch.cuda.is_available() # 对加载的图像作归一化处理， 并裁剪为[224x224x3]大小的图像 data_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), ]) train_dataset = DogCatDataSet(img_dir="/mnt/d/深度学习1/train", transform=data_transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) test_dataset = DogCatDataSet(img_dir="/mnt/d/深度学习1/test", transform=data_transform) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) # 加载resnet18 模型， net = models.resnet18(pretrained=False) num_ftrs = net.fc.in_features net.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2) if use_gpu: net = net.cuda() print(net) # 定义loss和optimizer cirterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.0001, momentum=0.9) # 开始训练 net.train() for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 train_correct = 0 train_total = 0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, train_labels = data if use_gpu: inputs, labels = Variable(inputs.cuda()), Variable(train_labels.cuda()) else: inputs, labels = Variable(inputs), Variable(train_labels) # inputs, labels = Variable(inputs), Variable(train_labels) optimi
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可能需要指导用户如何设置数据集的目录结构，比如每个类别的图像放在不同的文件夹中。例如，医疗图像可能有多个类别，比如“正常”和“病变”，或者更复杂的分类。需要确保用户的数据集结构符合PyTorch的ImageFolder...
Pytorch运行CNN代码读取数据出现StopIteration的异常及解决方案
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如果只是单纯的依靠 next(trainloader_iter) 获取数据，则有可能获取数据时候出现不能获取的情况数据为non，此时我们需要再次回访该数据集，再次肚读取。 代码如下： #读取数据代码部分： train_dataset = Dataset(args.data_dir, args.data_list, mean=IMG_MEAN) train_dataset_size = len(train_dataset) print ('dataset size:...
cuda报错
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运行torch.cuda.is_available()报错如下：解决方法：重启电脑。
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（一）、CPU Memory 结构CPU提速主要依靠局部性原理，即时间局部性和空间局部性。我们先看一下CPU的内存结构：Data Access先复习一下数据在这几级存储中的传输。作为数据transfer的基本单位，cache line的典型大小为8*8（8个变量，每个8bytes）=64bytes. 当一个cache想要load数据到寄存器时，检查cache中的line，如果hit了就get到数据
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08-20 1797
本文源自：https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/76714349 这里加入自己的一点实践。 pytorch 的 Variable 对象中有两个方法，detach和 detach_ 本文主要介绍这两个方法的效果和 能用这两个方法干什么。 detach 官方文档中，对这个方法是这么介绍的。 返回一个新的 从当前图中分离的 Varia...
pytorch中Tensor张量数据与Variable变量数据
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1. Tensor数据有多种类型 32位浮点型 torch.FloatTensor 64位浮点型torch.DoubleTensor 16位整型torch.ShortTensor 32位整型torch.IntTensor 64位整型torch.LongTensor 在torch.Tensor中默认的是32位浮点型 torch.FloatTensor 2. 数据类型转换 如果想将某数据a的类型转换成float，只需a.float()即可 将b转换成numpy数据类型，使用b.numpy() 将numpy转
pyTorch 使用多GPU训练
未到初级图像处理工程师
04-16 8697
1.在pyTorch中模型使用GPU训练很方便，直接使用model.gpu()。 2.使用多GPU训练，model = nn.DataParallel(model) 3.注意训练/测试过程中 inputs和labels均需加载到GPU中 inputs, labels = Variable(inputs.cuda()), Variable(labels.cuda()) 具体使用参考 pyto...
使用CUDA和pytorch框架下的CIFAR-10分类
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# coding: utf-8 # In[1]: #模块准备 from torch.autograd import Variable import torch as t import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms from torchvision.transforms import ToPIL...
Pytorch学习笔记（一）－－Tensor和Variable
屋顶数☆☆的博客
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本学习笔记均基于ubantu16.04上的pytroch，在正式笔记开始之前有两点 一．安装问题 在安装pytorch时候走了很多弯路和问题 因每个人的问题不同，教程不在此赘述，但总的顺序如下： 安装nvida cuda cudnn gpu版本的pytorch 二．学习教程 本次需系笔记全部基于廖星宇的＜深度学习入门之pytroch＞，git地址如下 https://github.com/L1...
浅谈将Pytorch模型从CPU转换成GPU
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