Roaddd的博客

训练和测试的完整代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torchvision import datasets, models, transformsfrom torch.utils.data import DataLoader, Datasetimport argparseimport os# 训练def train(args, model, device, train_loade

1. 什么是自动混合精度训练？       我们知道神经网络框架的计算核心是Tensor，也就是那个从scaler -> array -> matrix -> tensor 维度一路丰富过来的tensor。在PyTorch中，我们可以这样创建一个Tensor：>>> import torch>>> gemfield = torch.zeros(70,30)>>&

报错如下：raise ValueError, "empty range for randrange() (%d,%d, %d)" % (istart, istop, width)ValueError: empty range for randrange() (0, -15, -15)       一开始按照网络上的说法修改wokers数量甚至取消，但是没用; 后来发现自己的数据大小是112,但是transfrom的时候随机裁剪尺寸

代码：import torch.nn as nnimport torchimport torch.nn.functional as Ffrom torchvision import transforms, datasets, modelsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport argparseimport osif __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser(d