PyTorch模型保存和加载有两种方法，官方最佳实践指南推荐其中一种，但似乎效果没啥区别。最近做模型量化，遇到一个意外的错误，才理解了最佳实践背后的原理，以及不遵循它可能会遇到什么问题。...作者：Lernapparat 编译：McGL 我们研究了一些最佳实践，同时尝试阐明其背后的基本原理。 你是中级 PyTorch 程序员吗？你是否遵循官方文档的最佳实践指南？...这就是 PyTorch 最佳实践的用武之地。 序列化（Serialization）最佳实践 PyTorch 官方文档有个关于序列化的说明，其中包含一个最佳实践部分。...总结 当保存整个模型而不是按照最佳实践只保存参数时，我们已经看到了什么出错了的非常详细的描述。...我个人的看法是，保存模型的陷阱是相当大的，很容易掉坑里，所以我们真的应该注意只保存模型参数，而不是 Module 类。 希望你喜欢这个深入 PyTorch 最佳实践的小插曲。
张量的创建 张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 torch.zeros(2, 3) tensor...input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like(input...size: 张量的形状 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 device: 所在设备 requires_grad: 是否需要梯度 input = torch.empty(2...size: 张量的形状 fill_value: 张量的值 torch.arange(start=0, end. step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象，它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。...常用的创建张量的方法有: torch.empty(）：创建未初始化的张量。...torch.xxxx_like()根据其它张量的形状创建张量。...pytorch.tensor() 给定元素手动创建张量 >>> torch.tensor(1) # 零维张量（标量） tensor(1) >>> torch.tensor((1,2)) # 1维张量...(((1,2),[3,4])) # 2维张量， tuple 和 list 可以混用 tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor 的数据类型，常见的数据类型有 torch.bool
那么新的张量与原来的数组是什么关系呢？...”真的是是非常小的、接近 0 的数： >>> torch.empty(1) tensor([2.0890e+20]) 还可以根据已有的张量，按照该张量的形状生成相同形状的新张量： torch.zeros_like...1，其余值为 0 的张量。... 0.], [ 0., 0., 1.]]) 2. indexing，slicing，joining 及 mutating 操作 ---- 2.1 indexing操作 ---- pytorch...如果张量在该维的长度不能被整除，最后一片的尺寸会小。 如果 split_size_or_sections 是一个列表，张量会按每个元素值切片。
1.张量 ---- 张量的概念在深度学习领域里，是可以使用GPU进行运算的多维数组。...0维张量是一个标量（scalar）； 1维张量是一个矢量（vector）； 2维张量是一个矩阵（matrix）； 3维以上的张量并没有通俗的表示方式。...3.PyTorch的不同形态 ---- PyTorch可以通过不同方式形态达到同样的目的。...在Pytorch中，张量的很多运算既可以通过它自身的方法，也可以作为Pytorch中的一个低级函数来实现。...一个Storage是一个一维的包含数据类型的内存块。 一个 PyTorch 的Tensor本质上是一个能够索引一个Storage的视角。
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...dim 进行平均切分 返回值：张量列表 注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量。...进行切分 返回值：张量列表 tensor : 要切分的张量 split_size_or_sections 为 int 时，表示 每一份的长度；为 list 时，按 list 元素切分 dim 要切分的维度...：在维度dim 上，按 index 索引数据 返回值：依index 索引数据拼接的张量 input : 要索引的张量 dim 要索引的维度 index 要索引数据的序号 code： t = torch.randint...True 进行索引 返回值：一维张量(无法确定true的个数，因此也就无法显示原来的形状，因此这里返回一维张量) input : 要索引的张量 mask 与 input 同形状的布尔类型张量 t
但是由于Taro3是运行时架构，是以牺牲页面部分性能为代价的，这也间接导致了我们的列表页异常卡顿，由于我们的列表页是一次性请求所有数据，然后进行渲染，所以页面节点初始化渲染的时候会渲染很多节点，再加上一些筛选项...使用效果：团队第一时间尝试了虚拟列表，但是效果并不是非常理想，主要问题有以下几点： 由于我们的列表内容不是所有的Item都是等高的，所以虚拟列表每次渲染的时候都会去动态计算每个Item的高度，造成列表高度变换抖动...Item高度，计算量太大，也会阻碍页面渲染； 基于以上问题，我们团队最终出品了更佳（没有最佳，只有更佳）虚拟列表方案。...： 列表页渲染时长 主要指的是页面航线列表的渲染总时间。...目前我们只是针对航班列表使用了虚拟列表进行优化，页面中还有一个比较损耗性能的点是上方的日历列表，后期我们将把日历列表也改成虚拟列表，相信性能会更进一步提升。
增加维度 增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此张量中的元素并没有发生改变，仅仅改变了张量的理解方式。...比如一张 大小的灰度图片保存为形状为 的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为 。 “图片张量的形状有两种约定： 通道在后的约定。...PyTorch 将通道维度放在前面: ” 使用 torch.unsqueeze(input, dim) 可以在指定的 dim 维度前插入一个长度为 1 的新维度。...对于输入张量为 的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为 ，对比不同维度的输入张量： 输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为 输入张量的维度...dim = 5) error >>> # print(x.size()) Traceback (most recent call last): File "/home/chenkc/code/pytorch
文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...，并为我们的张量创建需求提出一个最佳的选择。...在PyTorch中创建张量的最佳选择 考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take...最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select torch.index_select 是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。...torch.gather torch.gather 是 PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...它类似于 torch.index_select 和 torch.gather，但是更简单，只需要一个索引张量即可。它本质上是将输入张量视为扁平的，然后从这个列表中选择元素。
view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...本文主要介绍 view 和 reshape 方法，在 PyTorch 中 view 方法存在很长时间，reshape 方法是在 PyTorch0.4 的版本中引入，两种方法功能上相似，但是一些细节上稍有不同...view 只能用于数据连续存储的张量，而 reshape 则不需要考虑张量中的数据是否连续存储 nD 张量底层实现是使用一块连续内存的一维数组，由于 PyTorch 底层实现是 C 语言 (C/C++...可以通过 tensor.is_contiguous() 来查看 tensor 是否为连续存储的张量； PyTorch 中的转置操作能够将连续存储的张量变成不连续存储的张量； >>> import torch...，当处理连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的视图，而当处理不连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的拷贝。
在PyTorch中，您可以使用Python的PIL库（Pillow）来随机截取图片，然后将其读取为张量。...**支持多种图像格式**：Pillow可以打开、操作和保存多种不同格式的图像文件，包括JPEG、PNG、BMP、GIF、TIFF等。 2....使用PyTorch的ToTensor类将PIL图像转换为张量。...我们首先安装了PyTorch和Pillow。 导入必要的模块。 加载一张图片。 随机截取图片的一部分。 将截取的图片转换为张量。 调整张量的维度，使其符合模型的输入要求。...通过以上步骤，我们可以轻松地将图像随机截取并读取为PyTorch张量，以便用于训练或测试。
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html pytorch版本：1.6.0 tensorflow...1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...（3） 通过torch.tensor()更加灵活的建立常量和变量 我们还需要注意的是使用torch,Tensor()和torch.tensor()以及Variable()区别：这里可以直接传入一个列表啦...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor
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。
()（tensor.numel() 函数返回 tensor 中的元素个数）； 隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，PyTorch 中的广播机制和 TensorFlow 以及 Numpy 中的广播机制类似...比如传入参数 mean 的张量形状为 [1, 2]，而传入参数 std 的张量形状为 [2, 2]，PyTorch 会根据广播机制的规则将传入 mean 参数的张量形状广播成 [2, 2]。...「虽然传入的两个张量元素总个数不相等，但是通过 PyTorch 中的广播机制可以将符合广播机制的张量扩展成相同元素总个数的两个张量；」 >>> import torch >>> # 传入mean和std...PyTorch 的官方文档中强调："当输入参数 mean 和 std 的张量形状不匹配的时候，输出张量的形状由传入 mean 参数的张量形状所决定。"...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题
torch.dtype class torch.dtype torch.dtype 属性标识了 torch.Tensor的数据类型。...PyTorch 有八种不同的数据类型： Data typedtypeTensor types32-bit floating pointtorch.float32 or torch.floattorch....，而在对象创建之前此属性标识了即将为此对象申请存储空间的设备名称。...如果没有指定设备编号，则默认将对象存储于current_device()当前设备中； 举个例子， 一个torch.Tensor 对象构造函数中的设备字段如果填写'cuda'，那等价于填写了'cuda:X...'，其中X是函数 torch.cuda.current_device()的返回值。
1 的张量。...，这里简单介绍一下这些参数： *size: 定义输出张量形状的整数序列，这个整数序列可以是列表和数组之类的集合也可以是整数的 torch.Size（执行 tensor.size() 获取 tensor...format(scalar_one.dim(), scalar_one)) Out[5]: 张量的维度:0，张量的值:0.0 张量的维度:0，张量的值:1.0 In[6]: # 创建和张量...创建自定义数值张量 除了将张量的元素值初始化全为 0 或全为 1 的张量依然，有时候也需要全部初始化为某个自定义数值的张量。...size: 定义输出张量形状的整数序列，这个整数序列可以是列表和数组之类的集合也可以是整数的 torch.Size（执行 tensor.size() 获取 tensor 形状的结果为 torch.Size
本文简要介绍一下生物信息学中保存键值对的最佳实践。 键值对是常见的一种数据结构：Python 中的字典，Perl 中是 Hash 等。...如何将键值对保存到文件中，除了序列化方法，如 Python 的 pickle 模块，常见的还有保存为 INI、json 或 YAML 文件。...我的最佳实践是： 数据结构比较简单的情况下，用 json 或 YAML，如果比较复杂，使用更优雅和强大的 YAMl 格式。...） / 列表（list） 标量：单个的、不可再分的值 对象示例： name: baidu 键之后是一个“:”号，然后一个英文空格，接着是值。...数组示例： Person: - one - two - three 这跟 Markdown 语法的列表一样：每行一条记录，每条记录以一个减号“-”开头，接着是一个空格，然后是记录内容。
它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。...在一个没有 torch.Tensor.grad 域的 Tensor 被送到其他进程时，一个标准的进程专用的 .grad Tensor 会被创建，而它在所有的进程中不会自动被共享，与 Tensor 数据的共享方式不同...共享 CUDA 张量 进程间共享 CUDA 张量仅支持 Python 3，使用的是 spawn 或者 forkserver 启动方法。...警告 CUDA API 需要分配给其他进程的显存在它们还在使用的情况下一直有效。你需要仔细确保共享的 CUDA 张量若非必须，不会超出使用范围。...也可以参考：使用 nn.DataParallel 替代 multiprocessing 最佳实践和提示 避免和处理死锁 当创建一个新进程时，很多情况会发生，最常见的就是后台线程间的死锁。
加、减、乘、除 加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...在 PyTorch 中，除数为 0 时程序并不会报错，而是的等于 inf。...这些加、减、乘、除基本的数学运算在 PyTorch 中的实现都比较简单，但是在使用过程中还是需要注意以下几点（下面都以乘法为例，其余三种运算同理）： 参与基本数学运算的张量必须形状一致，或者可以通过广播机制扩展到相同的形状...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致； 原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。
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