rppg-toolbox pytorch toolbox a6000

**本文转载自：**[**PyTorch | 保存和加载模型**](https://zhuanlan.zhihu.com/p/82038049) ## 1. **简介** 本文主要介绍如何加载和保存 PyTorch 的模型。这里主要有三个核心函数： 1. torch.save ：把序列化的对象保存到 ......

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第四篇，主要介绍如何训练一个CNN网络，关于本系列的全文见这里。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + pytorch (1.13，CPU版) + jupyter； 训练模型是为了得到合适的参数权重，设计模型的训练时 ......

常用网络Backbone + ResNet + MobileNet + Transformer #### 参考链接 + torchvision/timm库 + https://pytorch.org/vision/main/models.html ......

# part1 验证方法 ## 1 验证Anaconda conda -V ## 2 验证显卡驱动 nvidia-smi ## 3 验证cuda nvcc -V ## 4 验证pytorch、torchvision conda list | grep torch # part2 安装顺序 ## 1 ......

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......

2023-08-09 本节课视频：https://www.bilibili.com/video/BV1PX4y1g7KC?p=4&spm_id_from=pageDriver&vd_source=bd35cfd68e5bfc28dcf5a57f74e25ae3 首先是创建数据迭代器 def load ......

如题： pytorch源码编译报错——USE_CUDA=OFF 在编译pytorch源码的时候发现错误，虽然编译环境中已经安装好CUDA和cudnn，环境变量也都设置好，但是编译好的pytorch包wheel总是在运行torch.cuda.is_available() 显示false，于是从编译源码 ......

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第二篇，主要介绍构建网络前数据集的准备，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......

问题如题： CUDA11.3编译pytorch2.0.1报错：error: ‘nvmlProcessInfo_v1_t’ was not declared in this scope 解决方法参考： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/100618 简 ......

## 注意力  ## FFN ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9f57 ......

一，pytorch官网： https://pytorch.org/ 如图: 根据自己的需求选择版本、平台、语言环境等信息， 然后运行命令 二，运行pip安装命令: [root@img bin]# pip3 install torch torchvision torchaudio --index-ur ......

本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第一篇，主要介绍 torchvision工具箱及其使用，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 46 ......

在使用这个HPC平台的时候发现了这么一个问题，那就是编译好的pytorch-cuda和anaconda官方安装的pytorch-cuda均不能调用cuda计算，这个现象十分的诡异，经过长时间的调查发现了问题所在——NVIDIA驱动版本过低。 给出该HPC的显卡驱动版本： ......

要将两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个，你可以使用`nn.Sequential`的`add_module`方法或者直接使用`*`操作符来解包Sequential模型并将它们合并。以下是两种方法的示例： 方法一：使用`add_module`方法 ```python import ......

两种方法：保存和加载参数 和 保存加载整个模型 保存和加载参数 #保存 torch.save(model.state_dict,PATH) #PATH推荐格式为.pt #加载 model=TheModelClass(*args, **kwargs ) model.load_state_dict(to ......

代码摘自：https://github.com/sovit-123/Semantic-Segmentation-using-Fully-Convlutional-Networks 预备知识： 下载预训练权重，抽取出网络层实例：运行如下代码，自动下载到 C:\Users\**\.cache\torch ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def nin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding): return nn.Sequenti ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l class Inception(nn.Module): # c1-c4是每条路径的输出通道数 def ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( # (224-11+1+2)/4=54 nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def vgg_block(num_convs,in_channels,out_channels): layers = [] for _ in range(num_convs ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 实现池化层的正向传播 def pool2d(x,pool_size,mode='max'): # 获取窗口大小 p_h,p_w=pool_size # 获取偏移量 y=t ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class Reshape(torch.nn.Module): def forward(self,x): # 批量大小默认，输出通道为1 return x.view(-1,1 ......

import torch from torch import nn def comp_conv2d(conv2d,x): # 在维度前面加上通道数和批量大小数1 x=x.reshape((1,1)+x.shape) # 得到4维 y=conv2d(x) # 把前面两维去掉 return y.resh ......

import torch from d2l import torch as d2l from torch import nn # 多输入通道互相关运算 def corr2d_multi_in(x,k): # zip对每个通道配对,返回一个可迭代对象,其中每个元素是一个(x,k)元组,表示一个输入通道 ......

参考原文： https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/mpi.html#inter-gpu-communication-with-cuda-aware-mpi 说实话，我不太认为有人在使用分布式pytorch的时候会同时开两个 ......

安装了torch 1.12.0 + torchvision 0.13.0 + torchaudio 0.12.0版本后， conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c ......

原文： PEP 703 – Making the Global Interpreter Lock Optional in CPython 相关内容： The GIL Affects Python Library Usability The GIL is a CPython implementatio ......

关于python3.9的nogil版本参看： PEP 703作者给出的一种no-GIL的实现——python3.9的nogil版本 突发奇想，既然python的正式版本要开始逐渐的合并nogil并转想no-GIL，那么没有合并下的nogil是否可以安装pytorch呢，于是就了用nogil编译pyt ......

1. 序列模型 a）自回归模型 对见过的数据建模 b）马尔可夫模型 c）因果关系 2. 单机多卡并行 数据并行和模型并行： 数据并行，将小批量分成n块，每个GPU拿到完整参数计算，性能更好。模型并行，将模型分成n块，每个GPU拿到一块模型计算前向和方向结果，用于单GPU放不下 小批量分到多GPU计算 ......

## 1 pytorch实现神经网络 ### 1.1 定义网络 从基类 `nn.Module` 继承过来，必须重载 `def __init__()` 和 `def forward()` ```python class Net(nn.Module): def __init__(self): #网络结构 ......