分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·深入浅出TensorFlow2函数——tf.exp·深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.exp·深入浅出Pytorch函数——torch.exp·深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.exp对输入input逐元素进行以自然数eee为底指数运算。语法torch.exp(input,*,out=None)→Tensor参数input：[Tensor]输入的向量。out：[可选，Tensor]输出的向量。返回值与x维度相同、数据类型相同的Tensor。实例importpaddle>>>torch.exp(to
缓存不够！！！！并非内存容量不够错误提示：torch.cuda.0utofMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate2.00MiB(PU0;23.69GiBtotalcapacity;237BiBalreadyallocated;18.38MiBfre;2.50GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementa
Pytorch警告记录：UserWarning:Usingatargetsize(torch.Size([]))thatisdifferenttotheinputsize(torch.Size([1]))我代码中造成警告的语句是：value_loss=F.mse_loss(predicted_value,td_value)#predicted_value是预测值，td_value是目标值，用MSE函数计算误差原因：mse_loss损失函数的两个输入Tensor的shape不一致。经过reshape或者一些矩阵运算以后使得shape一致，不再出现警告了。
torch最新的stable版本是1.13.0，奈何官网也没有说对应的torchvision版本是啥，如果想要whl下载的话，就非常麻烦。结论：torch==1.13.0对应torchvision==0.14.0推导过程如下：首先看官网的“previousversion”：可以看到torch==1.12.1对应torchvision==0.13.1，而torch和torchvision是同步更新release的，所以他们的小版本号肯定是一一对应的。换句话说，torch==1.12.0对应torchvision==0.13.0。具体可以参考：pypi-torchvision。顺着这个思路，tor
torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum1、torch.sigmoid()对每个元素进行处理（函数为)举例：A=torch.Tensor([1,2,3])#一维B=torch.sigmoid(A)print(B)A=torch.Tensor([[1,2,3],[1,2,3]])#二维B=torch.sigmoid(A)print(B)2、torch.softmax()公式：二维情况下，dim=1时，对行进行计算A=torch.Tensor([[1,1],[1,1],[1,3]])B=torch.softmax(A,dim=1)#对行进行softmaxprint(B
【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]和torch.cuda.set_device()文章目录【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]和torch.cuda.set_device()1.介绍2.方法2.1方法1：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]（推荐）2.2方法2：torch.cuda.set_device(0)2.3说明3.参考1.介绍官方文档：当使用PyTorch进行深度学习训练时，通常需要使用CUDA加速计算。在使用PyTorch进行训练之前，需要确保已经正确
0.引言在学习SSD网络的时候发现源码里使用nn.Parameter()这个函数，故对其进行了解。1.官方文档先看一下官方的解释：PyTorch官方文档1.1语法torch.nn.parameter.Parameter(data=None,requires_grad=True)其中：data(Tensor)–parametertensor.——输入得是一个tensorrequires_grad(bool,optional)–iftheparameterrequiresgradient.SeeLocallydisablinggradientcomputationformoredetails.De
0.引言在学习SSD网络的时候发现源码里使用nn.Parameter()这个函数，故对其进行了解。1.官方文档先看一下官方的解释：PyTorch官方文档1.1语法torch.nn.parameter.Parameter(data=None,requires_grad=True)其中：data(Tensor)–parametertensor.——输入得是一个tensorrequires_grad(bool,optional)–iftheparameterrequiresgradient.SeeLocallydisablinggradientcomputationformoredetails.De
我正在尝试在python和lua之间传递数据(数组)，我想使用Torch7框架在lua中操作数据。我认为这最好通过C来完成，因为python和lua与C接口(interface)。另外一些优点是这种方式不需要数据复制(仅传递指针)并且速度很快。我实现了两个程序，一个是lua嵌入到c中，另一个是python将数据传递给c。它们在编译为可执行二进制文件时都可以工作。然而，当c到lua程序改为共享库时，事情就不起作用了。详情:我使用的是64位ubuntu14.04和12.04。我正在使用luajit2.0.2，lua5.1安装在/usr/local/依赖库在/usr/local/lib中，h
我正在尝试在python和lua之间传递数据(数组)，我想使用Torch7框架在lua中操作数据。我认为这最好通过C来完成，因为python和lua与C接口(interface)。另外一些优点是这种方式不需要数据复制(仅传递指针)并且速度很快。我实现了两个程序，一个是lua嵌入到c中，另一个是python将数据传递给c。它们在编译为可执行二进制文件时都可以工作。然而，当c到lua程序改为共享库时，事情就不起作用了。详情:我使用的是64位ubuntu14.04和12.04。我正在使用luajit2.0.2，lua5.1安装在/usr/local/依赖库在/usr/local/lib中，h
