Yolo_C的博客

pytorch，keras,tensorflow的模型代码框架参考自此公众号文章，后续会不断地加详细一些pytorchfrom torch.optim as Optimizerfrom torch import nnimport torchclass modelName(nn.Module): def init(self,): # 加入每个层的实例化 # 常用如下 nn.Embedding() nn.RNN()

问题主要是使用multiprocessing在每一轮训练时并行随机产生数据时，job.get()数据超过了torch的暂存内存，参考了以下文章，加入代码或者降低了num_pool都没有解决我的问题https://blog.youkuaiyun.com/u012796629/article/details/105936386/最终我使用del data,在每轮训练结束时释放掉了该轮使用的数据就可以了...

在使用pytorch训练模型的时候，训练时候，内存十分平稳，预测的时候迅速增长，报内存不足的错误原始是忘记加no_grad解决方法：在预测的时候，加with torch.no_grad()with torch.no_grad(): for i,batch in enumerate(test_loader): pass...

pytorch 张量入门与numpy的张量的关系pytorch 张量与梯度pytorch 神经网络（LeNet）pytorch 实现cifar10分类器pytorch 模型保存与重载https://github.com/yolochai/jupyternb/blob/master/pytorch_notebook.ipynb顺便抹把泪，conda安装pytorch和torchvisio...

# 存取模型PATH='./xxx.xx' # 模型名字torch.save(net.state_dict(),PATH) # 保存，net为需要保存的网络pretrained_net = torch.load(PATH) # 读取net2 = Net() # Net()为保存的模型同结构的模型net2.load_state_dict(pretrained_net) # 加载权重...