在深度学习的实践中,我们经常会使用GPU来加速模型的训练和推理过程。而在使用GPU时,可能会遇到一些错误和异常,其中一个常见的错误是 "RuntimeError: cudnn64_7.dll not found"。这篇文章将会详细讲解这个错误的原因以及解决方法。
BUG1 在使用NLLLoss()激活函数时,NLLLoss用来做n类分类的,一般最后一层网络为LogSoftmax,如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为:loss(m(
ILSVRC2012数据集 下载ILSVRC2012数据集。需要先注册账号并登陆。也可以直接用ImageNet数据集代替。 下载好的ILSVRC2012数据集是3个.tar后缀的打包文件,需要解包。
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实, 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思;)。
补充知识:pytorch cuda.FloatTensor- FloatTensor
当您在使用 PyTorch 进行深度学习应用时,有时会遇到下面这个错误信息:“Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False”。本文将为您解释这个错误的原因以及如何解决它。
在 Pytorch 读取参数时,报错 RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal。
自己刚开始使用深度学习框架做事情的时候,选择了最容易入门的Keras。Keras是在其它深度学习框架(谷歌的TensorFlow,微软的CNTK以及Theano)的基础上,抽象了底层实现的差异,提供的更高层的API接口。说说Keras的好处吧!个人觉得Keras最吸引人的地方就是API接口的设计特别人性化,对于样本的训练,结果的测试都有一种使用传统机器学习库的感觉;函数式接口设计使得深度网络的时候特别容易,简直就像在玩乐高。如果有人想入门深度学习,我一定也会推荐Keras。
最近在刚从tensorflow转入pytorch,对于自定义的nn.Module 碰到了个问题,即使把模组 modle=Model().cuda(),里面的子Module的parameter都没有被放入cuda,导致输入是torch.cuda.FloatTensor,但是比如CNN的weight却还是torch.FloatTensor
GitHub 项目地址: https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.29 GiB already allocated; 79.00 MiB free; 1.30 GiB reserved in total by PyTorch)
我尝试安装支持 cuda 11.7 的最新版本 torch==2.0.1,运行pip install -e .安装仍然会遇到上述问题。解决办法是修改 vllm 的安装配置文件:
大家可能遇到这样子的困扰:比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候,PyTorch 提示你说数据类型不匹配,需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float;再或者就是需要一个 CUDA tensor, 你给的却是个 CPU tensor。比如下面这种:
github 地址: https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
今天接着昨天的实验继续跑“多GPU训练” python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101 \ --bs 24 --nw 8 \ --lr $LEARING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP \ --cuda --mGPUs # (pascal_voc.py self._classes 类别修改) 训练自己的数据集(步骤与之前样例中相同) 训练完成后对数据集进行处理,发现有些图片因为
问:up主,可以给我发一份代码吗,代码在哪里下载啊? 答:Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
代码链接:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
实验内容 解决了昨日环境配置剩下的问题(三~六),接着昨日第7步继续 测试库中用例,检查是否能跑通 在"faster-rcnn.pytorch"文件夹中打开终端 指定GPU训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101 \ --bs $BATCH_SIZE --nw $WORKER_NUMBER \
现有一个古诗自动生成的训练接口,该接口通过Pytorch来生训练模型(即生成古诗)为了加速使用到了GPU,但是训练完成之后GPU未能释放。故此需要进行优化,即在古诗生成完成之后释放GPU。 该项目是一个通过Flask搭建的web服务,在服务器上为了实现并发采用的是gunicorn来启动应用。通过pythorch来进行古诗训练。项目部署在一个CentOS的服务器上。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
在使用深度学习库PyTorch中加载模型时,有时可能会遇到错误消息 "torch.load invalid load key, ‘\x00‘"。这个错误表明加载的模型文件包含无效的加载键。
DataParallel 使用起来非常方便,我们只需要用 DataParallel 包装模型,再设置一些参数即可。需要定义的参数包括:参与训练的 GPU 有哪些,device_ids=gpus;用于汇总梯度的 GPU 是哪个,output_device=gpus[0] 。DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU,将模型复制到相应 GPU,进行正向传播计算梯度并汇总:
Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来,NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能,提供标准化函数库、工具和应用程式。如今,我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性,进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合,协助统一Python CUDA 生态系统,提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础,让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是,Python
假如我们当前的显存分配如上图所示,假设当前想分配 800MB 显存,虽然空闲的总显存有 1000MB,但是上方图的空闲显存由地址不连续的两个 500MB 的块组成,不够分配这 800MB 显存;而下方的图中,如果两个 500MB 的空闲块地址连续,就可以通过显存碎片的整理组成一个 1000MB 的整块,足够分配 800MB。上方图的这种情况就被称为显存碎片化。
下载 CUDA Toolkit ,其版本也注意对应 Nvidia 驱动版本。下一步需要。命令参考:
按照教程一步步装好了 PyGOD,用到的命令如下所示(我的环境:PyTorch1.8.1 + CUDA11.1):
每一个深度学习项目都是不同的。不管你有多少经验,你总会遇到新的挑战和意想不到的行为。你在项目中运用的技巧和思维方式将决定你多快发现并解决这些阻碍成功的障碍。
欢迎阅读PyTorch 0.4.0的迁移指南。在此版本中,我们引入了许多振奋人心的新功能和重要的bug修复,旨在为用户提供更好,更清晰的接口。在这个指南中,我们将介绍从以前版本迁移现有代码时最重要的变化:
Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下:
但是其实这样比较容易断或者出现runtimeout的error。解决办法:使用pip先进行源的查找,在开始下载后停掉,然后找到屏幕上打印出来的链接,手动下载whl 然后手动安装。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
昨日(4 月 25 日),Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,该版本有诸多更新和改变,比如支持 Windows,Variable 和 Tensor 合并等等,详细介绍请查看文章《Pytorch 重磅更新》。
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。
随着互联网的繁荣和发展,海量的核心数据和网络应用也不断向云端、数据中心等关键信息基础设施整合和迁移,主机安全也因此成为网络攻防战的焦点。恶意文件 是指由攻击者专门设计的,在未经所有者许可的情况下用来访问计算机、损害或破坏系统,对保密性、完整性或可用性进行攻击的文件,是当前互联网安全的主要威胁之一。目前,比较主流的恶意文件包括恶意脚本、漏洞利用、蠕虫、木马和间谍软件以及他们的组合或变体。
torch.autograd提供实现任意标量值函数的自动微分的类和函数。它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s,对于该张量,应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。
人工智能太疯狂,传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙,弃尸尘埃。并非空穴来风,也不是危言耸听,人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程,你问我绘画行业未来的样子?我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下,体验人工智能登峰造极的绘画艺术。
之前对Pytorch 1.0 的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂,总是会碰到各种莫名其妙的问题,今天就好好从源头梳理一下,更好地理解它的原理或者说说下步骤。
在使用 pytorch dataloader 时,出现了当把num_workers 设置不为0即报错的问题,本文记录两种此类错误的解决方案。 Dataloader - num_workers Pytorch 中加载数据的模块Dataloader有个参数num_workers,该参数表示使用dataloader时加载数据的进程数量,可以理解为为网络搬运数据的工人数量; 所以如果dataloader比较复杂,工人多的时候自然可以节省大量数据加载时间,他们可以在网络训练时同时进行数据加载工作,等网络
PyTorch 的关键数据结构是张量,即多维数组。其功能与 NumPy 的 ndarray 对象类似,如下我们可以使用 torch.Tensor() 创建张量。如果你需要一个兼容 NumPy 的表征,或者你想从现有的 NumPy 对象中创建一个 PyTorch 张量,那么就很简单了。
A CUDA assertion error pops up when setting --no_lsgan. It seems it's because there are negative values thrown into the nn.BCELoss(). Get's fixed applying nn.BCEWithLogitsLoss() instead.
导语:今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍,另外,小编Tom邀请你一起搞事情!,源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下: 1. 深度神经网络分类器(DNN Classifier) 2. 深度神经网络回归量(DNN Regressor) 3. 线性分类器(Linear Classifier) 4. 线性回归量(Linea rRegressor) 5. 深度神经网络线性组合分类器(DNN L
最近在学习Pytorch,对于每个部分有大致了解,但没有整体的逻辑框架,这篇文章虽然是翻译的,但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程,一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过Pytorch进行高效实现并训练,其中不乏介绍一些基本模块,比如数据加载器,模型构建基类,优化器等知识,值得一看。
本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络,是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上,并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量(或多维数组),它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整,详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单,即使你这方面的背景知识不太充足。至少,知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的,你可以基于前向和反向传
选自GitHub 机器之心编译 参与:路 本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络,是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上,并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量(或多维数组),它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整,详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单,即使你这方面的背景知识不太充足。至少,知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 异常处理机制 ---- Python 异常处理机制 1.try-except 语句 2.异常类型 3.raise 抛出异常 4.自定义异常 ---- 1.try-except 语句 Python解释器在运行出现异常时,会返回异常信息,告诉我们错误出现在哪一行,错误类型是什么,具体原因是什么。
在之前的文章 《GPU服务器初体验:从零搭建Pytorch GPU开发环境》 中,我通过Github上一个给新闻标题做分类的Bert项目,演示了Pytorch模型训练与预测的过程。我其实也不是机器学习的专业人士,对于模型的结构、训练细节所知有限,但作为后台开发而非算法工程师,我更关注的是模型部署的过程。
接引前文《Windows 10 yolov5 GPU环境》,配置完成之后,一度因为虚拟内存没什么太大用处。原有设置的虚拟内存c盘(系统盘)为4096-8192。在我将虚拟内存改成1024-2048之后,然后tm报错了。就是上面的的这个错误:RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution。但是实际上,错误和cuda没有直接关系,目前我还不太清楚为什么虚拟内存直接关系到了cuda的运行环境,或者说pytorch的运行环境。网上搜了一下也没找到相关的资料,主要应该是我的理解太浅显。
Pytorch 分布式模式介绍_Wanderer001的博客-CSDN博客_pytorch 分布式
这个系列是对DeepSpeed的教程做一下翻译工作,在DeepSpeed的Tutorials中提供了34个Tutorials。这些Tutorials不仅包含配置DeepSpeed完成分布式训练的标准流程,还包含一些DeepSpeed支持的一些Feature比如低比特优化器,Zero等等。最近有使用DeepSpeed做一些简单的模型训练实验的需求,所以开一下这个专题,尽量翻译完DeepSpeed的大多数Tutorials,不定期更新。这篇首先翻译一下Getting Started 和 Installation Details,CIFAR-10 Tutorial 这三个Tutorials。基于 PyTorch 2.0 版本运行 CIFAR-10 Tutorial 中碰到一些报错也给出了解决的方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云