pytorch如何显示cuda版本
因为pytorch的所有whl安装包的名称都相同，所以很难区分是基于cuda的哪个版本。
有可以显示的命令
cqdxjort torch
打印(torch.version.cuda )。
补充知识： pytorch :不能在网络定义参数后添加“. cuda ()”
当pytorch定义网络__init__ ()时，参数不能带有cuda ()。 否则，参数不包括在state_dict )中。 例如，以下写法是错误的
self.w1=nn.parameter (torch.float tensor (3，requires_grad=True ).cuda ) ) )。
' .应该删除cuda () )
self.w1=nn.parameter (torch.float tensor ) 3，requires_grad=True ) )
以上pytorch查看cuda的版本方式是编辑分享给大家的全部内容。 希望能作为参考。 另外，希望你支持我们。
时间： 2020-06-22
前言深度神经网络是目前广泛使用的工具，可用于图像识别.分类、物体检测、机器翻译等。 深度学习是学习神经网络各种参数的方法。 因此，这里介绍的深度学习是指构建神经网络结构，运用各种深度学习算法训练网络参数。 进一步解决各种任务。 本文从配置PyTorch环境开始。 PyTorch是Python界面的深度学习框架，灵活，便于学习。 还有其他主要的深度学习框架，如Caffe、TensorFlow和CNTK，每一个都有千秋。 我认为初期学习还是应该选择一个
为了解决课题，笔者主要通过Pytorch框架进行深度学习相关的学习和实验。在执行网络上的py torch APP应用码进行学习的过程中， 作者用于运行和实验的标记Pytorch和cuda版本信息的项目不少. Pytorch和cuda版本更新很快，因此程序的编译和运行需要以前版本的Pytorch和cuda支持运行环境例如，假设在笔者遇到的某个项目中创建了cuda扩展，并在较新版本的cuda中修改了其中使用的cuda接口函数
在使用深度学习模型进行训练的过程中，道具的准备也会是一个很好的开始吧。 熟练的话很难开头，但是在不弄错磨刀工具的情况下砍柴，如果先解决前期问题，就可以为后期节省很多劳力。 例如，以pytorch工具为例， pytorch版本为1.0.1。 服务器上具有python版本3.6.2的GPU的CUDA_VERSION=9000注意：必须至少安装cuda版本=9.0，因为GPU上的CUDA_VERSION为9000 即使cuda=7.0~8.0也能跑，但最初可能会跑
由于在模型训练过程中存在许多随机操作，因此对同一代码重复执行的结果不一致。 因此，为了得到可重复的实验结果，需要在随机数发生器中设置固定种子。 很多博客都介绍了解决这个问题的方法，但是很多都不够，不能保证结果的正确一致。 我经过大量的调查和实验，总结出以下方法。 记录。 所有设置均可分为： 1. CUDNN cudnn三部分优化卷积操作，牺牲精度以换取计算效率。 如果需要保证再现性，则将： from torch.backendscqdxjortcu设置如下
python 3.3版系统：windows问题：链接时1 python initi.obj : error lnk 2019:无法解决的外部符号_ _ cqd XJ _ _ _ py _ negative 该符号是函数' public : _ thiscall boost 33603360 python :3360 API 33603360 object _ base 33603360~object _ base (void？ 1在object _ base @ API @ python @ boost @ @ qae @ xz )中引用1pyth
前提：我在训练二分类网络。 使用语言在pytorch Varibale中保存Tensor，包括三个属性： data: 主体数据grad:保存着data的坡度。 手臂是可变的，而不是Tensor。 与data形状匹配的grad_fn:指向Function对象，用于反向传播的梯度计算在网络构建中使用，但第一个错误是：没有具有grad_fn属性的变量。 百度后，得知需要迭代更新的变量设置为requires_grad=True，操作3360trad如下
我经常看到扩展名为. pt、 pth和. pkl的pytorch模型文件，这些模型文件在格式上有什么区别吗？ 其实，这些并不是格式有区别，只是后缀不同而已。仅此而已。 torch.save ) )用函数保存模型文件时，不同的人有不同的喜好。 pt有些人喜欢后缀， pth或. pkl .中相同的torch.save ) )有些人喜欢用语句保存的模型文件。
码里,有用.pt的,也有用.pth的.一般惯例是使用.pth,但是官方文档里貌似.pt更多,而且官方也in-place operation在pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是直接在原来的内存上改变它的值.可以把它成为原地操作符. 在pytorch中经常加后缀"_"来代表原地in-place operation,比如说.add_() 或者.scatter().python里面的+=,*=也是in-place operation. 下面是正常的加操作,执行结束加操作之后x的值没有发生变化: cqdxjort torch x=torch.rand(2) #t
如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : Numpy_Pytorch.py # @Software: PyCharm cqdxjort torch cqdxjort numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) # numpy 转为 pytorch格式 torch_data = torch.
pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好,所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验. 立个flag开始学习pytorch,新开一个分类整理学习pytorch中的一些踩到的泥坑. 今天刚开始接触,读了一下documentation,写一个一开始每太搞懂的函数gather b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) print b index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0]]) ind
3*3卷积核与2*5卷积核对神经元大小的设置 #这里kerner_size = 2*5 class CONV_NET(torch.nn.Module): #CONV_NET类继承nn.Module类 def __init__(self): super(CONV_NET, self).__init__() #使CONV_NET类包含父类nn.Module的所有属性 # super()需要两个实参,子类名和对象self self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, (2, 5), 1,
注意: 在搭建网络的时候用carpool2D的时候,让高度和宽度方向不同池化时, 用如下: nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 1)) 千万不要用: nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=(2, 1), padding=(0, 0)), 这样在用交叉熵做损失函数的时候,有时候会出现loss为nan的情况,检查的时候发现,某些样本的提取出来的feature全为nan. 以上这篇浅谈pytorc