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【pytorch速成】Pytorch图像分类从模型自定义到测试

【caffe速成】caffe图像分类从模型自定义到测试 【tensorflow速成】Tensorflow图像分类从模型自定义到测试 今天说说Pytorch。...具体的使用，我们看下面的网络定义吧。 （3）torchvision包，包含了目前流行的数据集，模型结构和常用的图片转换工具 02Pytorch 训练 安装咱们就不说了，接下来的任务就是开始训练模型。...训练模型包括数据准备、模型定义、结果保存与分析。...04Pytorch 测试 上面已经训练好了模型，接下来的目标就是要用它来做inference了，同样给出代码。...05 总结 本节讲了如何用 Pytorch 完成一个分类任务，并学习了可视化以及使用训练好的模型做测试。

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【Pytorch】自定义模型、自定义损失函数及模型删除修改层的常用操作

最后，我们可以使用 PyTorch 函数 nn.Sequential() 将这个修改后的列表一起堆叠到一个新模型中。可以以任何你想要的方式编辑列表。...如上所述，加载的模型应该与保存的模型具有相同的体系结构，因此我们不能使用列表方法。 我们需要在上面添加层。在 PyTorch 中执行此操作的方法很简单——我们只需要创建一个自定义模型！...这将我们带到下一节 - 创建自定义模型！ 自定义模型 让我们制作一个自定义模型。如上所述，我们将从预训练网络加载一半模型。这看起来很复杂，对吧？模型的一半是经过训练的，一半是新的。...有些是可更新的。一旦你完成了这个，你就可以在 PyTorch 中对模型架构做任何事情。...这里有一些事情要知道 自定义损失函数也是使用自定义类定义的。它们像自定义模型一样继承自 torch.nn.Module。 通常，我们需要更改其中一项输入的维度。这可以使用 view() 函数来完成。

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    带有coverage机制的PGN模型架构

    首先看模型的整体架构设计class PGN(nn.Module): def __init__(self, v): super(PGN, self)....attention_weightscoverage_vectorattention_weights表示当前时间步模型对源文本各个位置的注意力分布coverage_vector记录了历史上对每个位置的累积注意力...第一次生成时，模型可能主要注意 "小明"， 在对应位置有较大值attention_weights这些值会被记录到 中coverage_vector如果后面模型又想去注意 “小明”，由于在该位置已经有值...，就会产生较大的 coverage losscoverage_vector这样就能抑制模型重复关注和生成同样的内容这个机制的巧妙之处在于：它通过累积注意力来追踪已经使用过的信息使用最小值操作来准确捕捉重复注意的程度通过...loss 项来引导模型避免重复完整代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Config:

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    神器：多卡同步的Batch Normalization

    多卡情况下的BN（非同步） 这里再提一点，如果使用pytorch的torch.nn.DataParallel，由于数据被可使用的GPU卡分割（通常是均分），因此每张卡上 BN 层的batch size（...介绍nn.DataParallel的前向反馈 熟悉 pytorch 的朋友们应该知道，在进行GPU多卡训练的场景中，通常会使用nn.DataParallel来包装网络模型，它会将模型在每张卡上面都复制一份...这里我自定义了一个类继承nn.DataParallel，用它来包装SyncBN，并且重载了nn.DataParallel的部分操作，因此需要先简单说明下nn.DataParallel的前向反馈涉及到的一些操作...nn.DataParallel的使用，其中DEV_IDS是可用的各GPU卡的id，模型会被复制到这些id对应的各个GPU上，DEV是主卡，最终反向传播的梯度会被汇聚到主卡统一计算。...子类重载的replicate方法 自定义的回调函数，将各卡对应的Syn-BN层进行关联，其中DataParallelContext是一个自定义类，其中没有定义实质性的东西，作为一个上下文数据结构，实例化这个类的对象主要用于将各个卡上对应的

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    Pytorch多GPU训练

    Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...() labels = labels.cuda() 注意点 注意：nn.DataParallel(model)这句返回的已经不是原始的m了，而是一个DataParallel，原始的m保存在DataParallel...解决方法： 保存模型 保存的时候就取出原始model: torch.save(model.module.state_dict(), path) 或者载入的时候用一个DataParallel载入，再取出原始模型...关于此的讨论： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/9811 ---- torch.nn.DataParallel(module, device_ids=...dataparallel只是数据input被分到不同卡上，模型还是只在device0上的.首先各个卡只计算到loss，然后0号卡做loss平均，最后分发到各个卡上求梯度并进行参数更新。

    2.5K30

    GPU捉襟见肘还想训练大批量模型？谁说不可以

    在本文中，我将自己用过、学过的东西整理出来供大家参考。 在这篇文章中，我将主要讨论 PyTorch 框架。有部分工具尚未包括在 PyTorch（1.0 版本）中，因此我也写了自定义代码。...在多 GPU 服务器上训练 PyTorch 模型的首选策略是使用 torch.nn.DataParallel。...DataParallel 非常容易使用，我们只需添加一行来封装模型： 但是，DataParallel 有一个问题：GPU 使用不均衡。 在一些设置下，GPU-1 会比其他 GPU 使用率高得多。...它在每个 GPU 上并行计算损失函数，像 DataParallel 分割模型输入一样分割目标标签张量。...最简单的选择是使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel，它几乎可以说是以上讨论的 DataParallel 的直接替代元件。

    1.5K30

    pytorch中一些最基本函数和类

    PyTorch中如何实现自定义激活函数？ 在PyTorch中实现自定义激活函数的步骤如下： 创建类并继承nn.Module：首先，需要创建一个类来实现激活函数。...包含nn.DataParallel的模型： 问题描述：在单GPU环境下使用nn.DataParallel包装的模型时，加载时可能会出错。 解决方案：确保加载的模型与保存的模型具有相同的结构。...多GPU环境下的模型加载： 问题描述：在单GPU环境下使用nn.DataParallel包装模型时，可能会导致加载失败。...解决方案：在单GPU环境下使用nn.DataParallel包装模型时，可以尝试将模型转换为单GPU模型后再进行加载。...nn.Module是PyTorch中定义神经网络模型的基类，所有的自定义模型都应该继承自它。

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    当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡）

    简单方便的 nn.DataParallel DataParallel 可以帮助我们（使用单进程控）将模型和数据加载到多个 GPU 中，控制数据在 GPU 之间的流动，协同不同 GPU 上的模型进行并行训练...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。...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： model = nn.DataParallel(model.cuda(...), device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) 值得注意的是，模型和数据都需要先 load 进 GPU 中，DataParallel 的 module 才能对其进行处理...这些 API 可以帮助我们控制进程之间的交互，控制 GPU 数据的传输。在自定义 GPU 协作逻辑，汇总 GPU 间少量的统计信息时，大有用处。

    1.6K20

    高并发编程-自定义带有超时功能的锁

    我们知道synchronized的机制有一个很重要的特点是：使用synchronized， 当一个线程获取了锁，其他线程只能一直等待，等待这个获取锁的线程释放锁，如果这个线程执行时间很长，其他线程就需要一直等待...除非获取锁的线程执行完了该代码块，释放锁或者线程执行发生异常，JVM会使线程自动释放锁。 当然了J.U.C包中 Doug Lea大神已经设计了非常完美的解决方案,我们这里不讨论J.U.C的实现。...有几点需要思考 原有的synchronized功能，必须保证，即一个线程拿到锁后，其他线程必须等待 谁加的锁，必须由谁来释放 加入超时功能 … 好了，开始吧 ---- 步骤 自定义超时异常处理类 既然要设计带超时功能的锁...针对第二点呢： 谁加的锁，必须由谁来释放 . 我们来测试下 存在的问题 针对第二点呢： 谁加的锁，必须由谁来释放 . 我们来测试下 ： 假设我们在main线程中调用了unlock方法 ?...修复存在的问题 见代码 ? 再次运行测试 ，OK ?

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    Django中自定义带有前后缀的递增主键

    最近项目中遇到一个需求，在Django的model中主键要带有前缀的递增类型主键，比如：exp-1, exp-2…，类似.这样，而且在所有的model中，主键里面递增的数据要唯一，不能有重复。...在网上找了一圈没有找到特别好的实现方法，自己写了一个，在这里做个记录。...我采用的方法其实也很简单： 创建一个单独的model，里面只有一个models.AutoField类型的字段，可以确保主键中递增的数字是全局唯一的 在实际业务model中定义一个models.CharFiled...类型的主键 修改save方法，为业务模型的主键加上前缀 下面是示例代码，可以参考 from django.db import models class AutoIncrementFields(models.Model

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    Pytorch 多卡并行训练

    Pytorch 框架支持多卡分布式并行训练网络，可以利用更大的显存得到更大的 batchsize，同时也会倍增训练速度，本文记录 Pytorch 多卡训练实现过程。...简介 Pytorch 支持两种多卡并行训练的方案，DataParallel 和 DistributedDataParallel 主要区别在于 DataParallel 为单一进程控制多个显卡，配置简单但显卡资源利用率不够高...，可以用来参考，在此感谢这位大佬 https://github.com/tczhangzhi/pytorch-distributed 官方文档 DataParallel DataParallel...现在假设我们已经有一套单卡训练 Pytorch 模型的代码，包含模型加载，数据加载，模型训练，模型验证，模型保存等模块，此时我们要将该套代码改为分布式多卡并行训练 总体来看需要修改的流程如下 image.png...问题复现 经过 DataParallel 部署的模型保存到本地，再次加载权重时报错变量名称不匹配 错误原因 事实上经过 DataParallel 的模型已经不是原来的模型了，原来模型的变量会被放到 dp_model.module

    4.1K20

    高性能PyTorch是如何炼成的？过来人吐血整理的10条避坑指南

    选自towardsdatascience 作者：Eugene Khvedchenya 机器之心编译 参与：小舟、蛋酱、魔王 高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的？是产生最高准确率的模型？...在 Efficient PyTorch 这一部分中，作者提供了一些识别和消除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二部分阐述了一些高效张量运算的技巧，第三部分是在高效模型上的 debug 技巧。...神经网络模型变得越来越大。今天，使用多个 GPU 来增加训练时间已成为一种趋势。幸运的是，它经常会提升模型性能来达到更大的批处理量。PyTorch 仅用几行代码就可以拥有运行多 GPU 的所有功能。...model = nn.DataParallel(model) # Runs model on all available GPUs 运行多 GPU 最简单的方法就是将模型封装在 nn.DataParallel...关于自定义损失函数 编写自定义损失函数是一项很有趣的练习，我建议大家都不时尝试一下。

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    ONNX 自定义算子实战，扫除 PyTorch 模型部署障碍

    在把 PyTorch 模型转换成 ONNX 模型时，各个 PyTorch 算子的符号函数会被依次调用，以完成 PyTorch 算子到 ONNX 算子的转换。...支持 TorchScript 算子 对于一些比较复杂的运算，仅使用 PyTorch 原生算子是无法实现的。这个时候，就要考虑自定义一个 PyTorch 算子，再把它转换到 ONNX 中了。...代码成功运行的话，我们应该能得到如下的 ONNX 模型： 可以看到，我们自定义的 ONNX 算子 deform_conv2d 包含了两个输入，一个输出，和我们预想得一样。...我们计算了一个 PyTorch 模型的运行结果，又导出 ONNX 模型，计算了 ONNX 模型在 ONNX Runtime 上的运算结果。...· 如何用 g.op() 把一个 PyTorch 算子映射成一个或多个 ONNX 算子，或者是自定义的 ONNX 算子。 这篇教程涉及的代码比较多。

    8.8K22

    PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

    如果是模型, 那么需要执行下面的这几句代码: model = nn.DataParallel(model) model = model.cuda() 如果是数据, 那么直接执行下面这几句代码就可以了:...sampler提供给DataLoader, sampler的作用自定义一个数据的编号, 然后让DataLoader按照这个编号来提取数据放入到模型中训练, 其中sampler参数和shuffle参数不能同时指定...() model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model) 2.4.模型的保存与加载 这里引用pytorch官方教程的一段代码: def demo_checkpoint..., 直到整组(也就是所有节点的所有GPU)到达这个函数的时候, 才会执行后面的代码, 看上面的代码, 可以看到, 在保存模型的时候, 是只找rank为0的点保存模型, 然后在加载模型的时候, 首先得让所有的节点同步一下...至于保存模型的时候, 是保存哪些节点上面的模型, pytorch推荐的是rank=0的节点, 然后我看在论坛上, 有人也会保存所有节点的模型, 然后进行计算, 至于保存哪些, 我并没有做实验, 所以并不清楚到底哪种最好

    14.8K30

    PyTorch模型的保存加载

    一、引言 我们今天来看一下模型的保存与加载~ 我们平时在神经网络的训练时间可能会很长，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。...PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...: 当你在 GPU 上训练了一个模型，并使用 torch.save() 保存了该模型的状态字典（state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch...为了解决这个问题，你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型（而不是仅保存 state_dict），这样 PyTorch 会将权重数据移动到 CPU 上，并且在加载时不会引发错误。...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。

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    9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快！

    **任何使用Pytorch进行深度学习模型研究的人，如研究人员、博士生、学者等，我们在这里谈论的模型可能需要你花费几天的训练，甚至是几周或几个月。...） 移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 Pytorch-Lightning ?...你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化。Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以自动训练，同时让研究人员完全控制关键的模型组件。...要在Pytorch中使用16bit精度，请安装NVIDIA的apex库，并对你的模型进行这些更改。...将模型的不同部分放在不同的GPU上，batch按顺序移动 有时你的模型可能太大不能完全放到内存中。例如，带有编码器和解码器的序列到序列模型在生成输出时可能会占用20GB RAM。

    1.2K51

    高性能PyTorch是如何炼成的？过来人吐血整理的10条避坑指南

    作者：Eugene Khvedchenya 机器之心编译 参与：小舟、蛋酱、魔王 高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的？是产生最高准确率的模型？是最快的运行速度？是易于理解和扩展？...在 Efficient PyTorch 这一部分中，作者提供了一些识别和消除 I/O 和 CPU 瓶颈的技巧。第二部分阐述了一些高效张量运算的技巧，第三部分是在高效模型上的 debug 技巧。...建议 4：调整 DataLoader 的工作程序 PyTorch 使用一个 DataLoader 类来简化用于训练模型的批处理过程。为了加快速度，它可以使用 Python 中的多进程并行执行。...model = nn.DataParallel(model) # Runs model on all available GPUs 运行多 GPU 最简单的方法就是将模型封装在 nn.DataParallel...关于自定义损失函数 编写自定义损失函数是一项很有趣的练习，我建议大家都不时尝试一下。

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    PyTorch中的模型创建

    最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...if _name_ == '_main__': network = NeuralNetwork()# print( network) summary ( network，(10,)) 自定义输入到网络中...FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元，从而增强模型的泛化能力...out_channels: 输出通道数（卷积核数量） kernel_size: 卷积核大小 stride: 卷积步长 padding: 边缘补零 dilation: 扩散卷积 group: 分组卷积 bias: 是否带有偏置...，它的作用是将输入的特征图进行上采样，从而增加特征图的尺寸。

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