pytorch-05

最新推荐文章于 2020-12-28 19:20:06 发布
原创 最新推荐文章于 2020-12-28 19:20:06 发布 · 458 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了如何在PyTorch中保存和加载模型的参数以及整个模型对象，包括使用`state_dict()`方法和`torch.save()`函数。同时，解释了`torch.max()`函数的用法，以及在模型预测过程中数据处理的步骤。此外，还提到了在PyTorch编程中遇到的`NotImplementedError`问题，通常由未定义的`forward`函数引起。

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

1.保存和加载模型

1.保存参数

torch.save(model_object.state_dict(), ‘params.pkl’)
model_object.load_state_dict(torch.load(‘params.pkl’))
model_object:为模型的实例化
加载时，要定义该类和实例

2.保存模型

torch.save(model_object, ‘model.pkl’)
model = torch.load(‘model.pkl’)
model_object:为模型的实例化
加载时，model即为可用模型

2.torch.max(test_output, 1)

torch.max(test_output, 1)

输出格式[tensor([最大值])，tensor([最大值的位置])]
参数1/0，输出行/列最大

3.直接调用数据集送入模型

mages=Variable(test_dataset.test_data[:100].reshape(-1, 28*28).float())
.test_data[:100]:test_dataset中标签为test_data的数据
reshape:改变数据类型
.float():改变数据byte为float型

4.torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy().squeeze()

torch.max(test_output, 1)[1].data.numpy().squeeze()
data.numpy()：数据从variable转为tensor(data) 再转为numpy(numpy)

5.view()

改变输入信号的维度，image.view(-1,28*28),-1:根据原始尺寸和列，固定行
view和reshape的区别：reshape可以处理非连续区域的张量

6.Pytorch出现 raise NotImplementedError

经过反复检查，发现是 forward函数 出了问题，没检测到forward函数
查看修改forward函数

pytorch: torch.max() 使用与理解
傲笑风的博客
12-13 2万+
在使用 pytorch 进行训练时，会使用使用到改行代码： predict = torch.max(outputs.data, 1)[1] 其中 output 为模型的输出，该函数主要用来求 tensor 的最大值。 每次看到都不太理解 torch.max() 的使用，为了下次看到或者写道时不会忘记，特意详细了解其用法。 torch.max(input:tensor, dim:index) 该函数有两个输入： inputs: tensor，第一个参数为一个张量 dim: index，第二个参数为一个整数[-
【Pytorch】常用函数功能介绍和注意事项
qq_44779076的博客
03-20 2626
本文主要介绍了利用【Pytorch搭建深度学习框架】时，涉及的常用函数功能和注意点，笔者将持续更新、完善，希望更给你带来帮助！
pytorch 常用函数 max ,eq说明
12-17
max找出tensor 的行或者列最大的值： 找出每行的最大值: import torch outputs=torch.FloatTensor([[1],[2],[3]]) print(torch.max(outputs.data,1)) 输出： (tensor([ 1., 2., 3.]), tensor([ 0, 0, 0])) 找出每列的最大值： import torch outputs=torch.FloatTensor([[1],[2],[3]]) print(torch.max(outputs.data,0)) 输出结果： (tensor([ 3.]), tensor([
建立网络，对pytorch学习
qq_37199669的博客
12-28 1148
torch.max 情况1：返回最大值 情况2：返回torch.return_types.max，这里有两个维度，第一个维度是该向量的最大值，第二个维度是该向量最大值所在索引。假设有mxn的矩阵，则得到m个最大值和对应索引。==这样的好处，既可以找到最大值，又可以找到最大值所在索引。 例子： outputs = net(im) # [1,10] predict = torch.max(outputs, dim=1) # 返回torch.return_types.max，这里有两个维度，第一个维度是该向量的.
Pytorch实现CNN_含验证集
weixin_44092937的博客
05-28 6061
一、CNN的结构 输入层---->[卷积层---->池化层]*n----->全连接层 part1 输入层–>卷积层 输入层：我们从mnist中下载黑白的手写数字图片。它的维度是 1 * 28 * 28。 （若是RGB图片，维度为 3* 28 *28） TIP：像素的值需要从区间[0~255] 压缩到 [0,1]。 卷积层：从原始的输入上进行特征的提取。 卷积核 kernel (or filter)：16个 5*5； 步长 stride =1； 填充 padding = (5-s
基于pytorch的CNN算法的实现
Fox的博客
06-02 4046
基于pytorch的CNN算法的实现 2.1.2卷积层： 卷积层的运算方式： 一种对图像的二次转化，使用filter，并提取feature（特征）。 图片1 计算机图片 图片2 像素型图片 计算机图像，所展示的图像为图片1所示但是机器所真正看到只是各个像素点位置的值，平常图像为RGB格式即为三通道，每个通道R(Red)，G(Green)，B(Blue)，并且每个通道上的像素点都有对应的值0-2...
5.2 高阶内容-GPU 加速运算
敲代码的乔帮主
04-13 554
目录 1.写在前面 2.用 GPU 训练 CNN 3.完整代码演示 1.写在前面 在 GPU 训练可以大幅提升运算速度. 而且 Torch 也有一套很好的 GPU 运算体系. 但是要强调的是: 你的电脑里有合适的 GPU 显卡(NVIDIA), 且支持 CUDA 模块.请在NVIDIA官网查询 必须安装 GPU 版的 Torch,点击这里查看如何安装 2.用 GP...
【PyTorch】构建简单神经网络的两种方式
安静
07-17 955
需要理解过程以及每个模块的作用 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim class Net(nn.Module): def __init__(self,n_feature, n_hidden, n_output): s...
pytorch中max函数的一点使用记录 max(-1)[1]
开飞机的小毛驴儿
11-27 1万+
今天看一点在外人看来也许是非常简单的代码，但是越看越模糊，直到查了一些资料才基本搞明白。没办法，小白前进的路上总会有各种崎岖。 相关代码链接：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/blob/master/chapter3/3.1-logistic-regression.ipynb 首先，在数据准备阶段，作者使用german.data-nume...
torch.max()用法
weixin_43255962的博客
11-23 1万+
例子： x = torch.rand(4,4) print('x:\n',x) print('torch.max(x,1):\n',torch.max(x,1)) print('torch.max(x,0):\n',torch.max(x,0)) print('torch.max(x,1)[0]:\n',torch.max(x,1)[0]) print('torch.max(x,1)[1]:\n'...
torch.max()语法、用法以及例子
凝眸伏笔的博客
10-28 1万+
torch.max()用法 torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 按维度dim 返回最大值以及最大值的索引。 1.torch..max(input) 此时返回一个input的最大值。 例子： import torch logist = torch.tensor([[-0.1661, -0.3044]]) a = torch.max(logist) print('------a val
机器学习pytorch平台代码学习笔记（10）——循环神经网络RNN
玥晓珖的博客
05-09 3043
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/4-02-A-RNN/RNN用来分析有序数据，新状态和旧状态有关。也就是它在有顺序的数据上进行学习. 为了记住这些数据, RNN 会像人一样产生对先前发生事件的记忆. 不能回忆久远记忆（神经网络较深），因为梯度消失或者梯度爆炸。为了解决普通RNN的弊端提出了LSTM 技术（ ...
乙级真题 带注释 1006 换个格式输出整数 (15分)
qq_46107391的博客
09-11 485
1006 换个格式输出整数 (15分) 让我们用字母 B 来表示“百”、字母 S 表示“十”，用 12…n 来表示不为零的个位数字 n（<10），换个格式来输出任一个不超过 3 位的正整数。例如 234 应该被输出为 BBSSS1234，因为它有 2 个“百”、3 个“十”、以及个位的 4。 输入格式： 每个测试输入包含 1 个测试用例，给出正整数 n（<1000）。 输出格式： 每个测试用例的输出占一行，用规定的格式输出 n。 输入样例 1： 234 输出样例 1： BBSSS1234
torch.max
热门推荐
ZHOU的博客
03-31 8万+
torch.max(input) → Tensor 返回输入tensor中所有元素的最大值 a = torch.randn(1, 3) &gt;&gt;0.4729 -0.2266 -0.2085 torch.max(a) &gt;&gt;0.4729     torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -&gt; (Tensor, ...
pytorch 输出中间层特征
LEILEI18A的博客
05-21 1万+
pytorch 输出中间层特征：tensorflow输出中间特征，2种方式：1. 保存全部模型(包括结构)时，需要之前先add_to_collection 或者 用slim模块下的end_points2. 只保存模型参数时，可以读取网络结构，然后按照对应的中间层输出即可。but：Pytorch 论坛给出的答案并不好用，无论是hooks，还是重建网络并去掉某些层，这些方法都不好用（在我看来）。我们可...
Pytorch 搭建卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN在GPU上预测MNIST数据集
白水的博客
08-24 2077
import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import torchvision # 下载MNIST数据集 DOWNLOAD_MNIST = True train_data...
pytorch之Torch.max()用法
邹小驴
10-27 973
torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) 输出是： (Tensor, LongTensor) 返回第dim的最大值 x = torch.rand(4,4) print('x:\n',x) print('torch.max(x,1):\n',torch.max(x,1)) print('torch.max(x,0):\n',torch.max(x,0)) print('torch.max(x,1)[0]:\n',torch.max(x,1)[0]) .
PyTorch学习之路（level1）——训练一个图像分类模型
AI之路
11-13 5万+
这是一个适合PyTorch入门者看的博客。PyTorch的文档质量比较高，入门较为容易，这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手PyTorch训练模型（不必每次都跑mnist的demo了）。接下来从个人使用角度加以解释。解释的思路是从数据导入开始到模型训练结束，基本上就
基于PyTorch的LSTM长短时记忆网络实现MNIST手写数字
Jaster_wisdom的专栏
04-12 8985
本篇博客主要介绍在PyTorch框架下，基于LSTM实现手写数字的识别。在介绍LSTM长短时记忆网路之前，我先介绍一下RNN(recurrent neural network)循环神经网络.RNN是一种用来处理序列数据的神经网络，序列数据包括我们说话的语音、一段文字等等。它的出现是为了让网络自己有记忆能力，每个网络模块把信息传给下一个模块，它的网络结构如下：对于输入的一段序列数据（X1,X2,X3...
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c 刚才复制的链接
最新发布
02-23
<think>嗯，用户让我用中文回答或者介绍一下这个conda安装命令：conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c 刚才复制的链接。首先，我需要确认这个命令的结构和各个参数的作用。看起来用户是想安装PyTorch及其相关的库，并且指定了CUDA 11.8的版本，还用了两个渠道（-c），一个是官方的pytorch，另一个可能是一个自定义的链接，但用户提到的是“刚才复制的链接”，可能是在操作过程中复制了某个镜像源的地址，用来加速下载。 首先，我应该解释这个命令的各个部分。conda install是安装包的命令，后面跟着要安装的包名：pytorch、torchvision、torchaudio，这些都是PyTorch的核心库。pytorch-cuda=11.8可能是指定PyTorch对应的CUDA版本为11.8，确保兼容性。-c pytorch是指从PyTorch官方的conda频道获取包，而第二个-c后面应该是用户自己复制的链接，可能是一个镜像源，比如清华镜像或者其他国内的源，用来加快下载速度，避免从国外源下载太慢。 接下来，我需要考虑用户可能遇到的问题。比如，用户是否了解conda的基本使用，是否已经配置好了conda环境。另外，用户可能对CUDA版本和PyTorch版本之间的兼容性不太清楚，需要解释一下。比如，PyTorch的版本需要和CUDA版本匹配，否则可能无法正常工作。此外，使用镜像源的时候可能会遇到通道优先级的问题，conda默认可能优先使用后面的通道，需要注意顺序是否正确。 用户可能是在安装GPU版本的PyTorch，所以需要确认他的系统是否有NVIDIA显卡，并且安装了对应版本的CUDA驱动。比如，CUDA 11.8需要显卡驱动版本至少是某个版本以上，如果用户的驱动太旧，可能需要升级。另外，安装pytorch-cuda=11.8的时候，conda应该会自动处理依赖，包括cudatoolkit=11.8，所以用户不需要单独安装CUDA Toolkit，conda会管理这些依赖。 另外，用户可能误用了“刚才复制的链接”，这里需要提醒用户将命令中的“刚才复制的链接”替换为实际的镜像源地址，比如https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/，否则命令会报错。如果用户直接复制示例中的命令而没有替换，可能会导致找不到频道的问题。 还有，用户可能对conda的频道管理不太熟悉，多个频道可能会导致包冲突。需要建议用户如果使用镜像源，可能需要配置conda的镜像配置文件，而不是在每次安装时都指定-c，这样可以避免重复输入，同时减少可能的冲突。例如，通过修改.condarc文件来添加镜像源。 总结来说，回答需要包括以下几个部分： 1. 解释命令各部分的含义和作用。 2. 说明PyTorch与CUDA版本的兼容性。 3. 指出用户需要替换“刚才复制的链接”为实际地址，并提供可能的镜像源示例。 4. 提醒用户检查CUDA驱动版本是否满足要求。 5. 建议配置conda镜像源以简化安装流程。 6. 可能遇到的问题，如频道优先级、依赖冲突等，并给出解决方法。 7. 验证安装是否成功的步骤，比如运行Python代码检查CUDA是否可用。 此外，还要注意用户可能是在Windows或者Linux环境下，虽然conda命令跨平台，但CUDA的安装和驱动可能会有不同，需要适当提及。但用户没有说明操作系统，可能不需要深入，但可以提到不同系统的注意事项。 需要确保回答清晰，步骤明确，帮助用户顺利完成安装，并避免常见错误。</think>你提供的命令是用于通过Conda安装PyTorch及其相关库（如TorchVision、TorchAudio）的示例，同时指定了CUDA 11.8的版本支持。以下是详细解释和注意事项： --- ### **命令解析** ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c <复制的链接> ``` 1. **核心组件**： - `pytorch`：PyTorch深度学习框架。 - `torchvision`：提供图像处理工具和常用数据集。 - `torchaudio`：提供音频处理工具。 - `pytorch-cuda=11.8`：指定PyTorch的CUDA版本为11.8（GPU加速需NVIDIA显卡支持）。 2. **参数说明**： - `-c pytorch`：从PyTorch官方Conda频道获取包。 - `-c <复制的链接>`：此处应替换为你复制的镜像源地址（如清华源），用于加速下载。 --- ### **注意事项** 1. **CUDA版本兼容性**： - 安装前需确保： - NVIDIA显卡驱动支持CUDA 11.8（驱动版本≥520.61.05）。 - Conda会自动安装匹配的`cudatoolkit=11.8`，无需单独安装CUDA Toolkit。 2. **镜像源替换**： - 将命令中的`<复制的链接>`替换为实际镜像地址（如清华源）： ```bash # 示例：使用清华镜像源 conda install ... -c pytorch -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ ``` - 若镜像配置失败，建议直接使用官方源： ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` 3. **Conda环境管理**： - 推荐先创建独立环境避免依赖冲突： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.9 conda activate pytorch_env ``` 4. **验证安装**： - 安装后运行Python代码检查CUDA是否可用： ```python import torch print(torch.__version__) # 输出版本号（如2.0.1） print(torch.cuda.is_available()) # 输出True表示GPU支持正常 ``` --- ### **常见问题** 1. **下载速度慢**： - 建议配置Conda镜像源（修改`.condarc`文件），而非每次手动指定`-c`参数。例如，添加清华源： ```yaml channels: - defaults - pytorch - nvidia default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 show_channel_urls: true ``` 2. **版本冲突**： - 若安装失败，尝试指定PyTorch版本（如`pytorch=2.0.1`）或使用`pip`安装： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` --- 通过以上步骤，你可以顺利完成PyTorch（GPU版）的安装。如果遇到问题，建议检查驱动版本或尝试纯净环境安装。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值