目录写在前面一、torch.optim.AdadeltaAdadelta代码Adadelta算法解析Adadelta总结二、torch.optim.RMSpropRMSprop代码RMSprop算法解析RMSprop总结三、torch.optim.Adam(AMSGrad)Adam代码Adam算法解析Adam总结四、torch.optim.AdamaxAdamax代码Adamax算法解析Adamax总结五、torch.optim.AdamWAdamW代码AdamW算法解析 1.adam+L2正则化 2.adam+权重衰减AdamW总结六、orch.optim.NAdamNAdam代
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本期目录加载预训练模型(有重大更新)1.新老版本写法对比2.新写法的好处加载预训练模型(有重大更新)相信最近(2022年7月)安装或者更新了PyTorch和torchvision的同志们可能跑代码时遇到了下面的报错之一：UserWarning:Theparameter‘pretrained’isdeprecatedsince0.13andwillberemovedin0.15,pleaseuse‘weights’instead.UserWarning:ArgumentsotherthanaweightenumorNonefor‘weights’aredeprecatedsince0.13and
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方法一1.用condalist看看有没有cpuonly这个包，有的话删掉，这个包是装不上gpu版本的罪魁祸首。condauninstallcpuonly2.装pytorchcudatoolkit（新建一个anaconda环境，或者把环境清空,注意版本号不要写错，清华源不是很智能，一定要加上详细的版本号搭配）condainstallpython==3.6.13condainstallpytorch==1.10.0cudatoolkit==10.2.89方法二1.首先尝试官方给的建议方式：StartLocally|PyTorchcondainstallpytorchcudatoolkit=10.2
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问题描述想使用GPU加快程序运行速度，pip安装完torch后，检测时候报错。pipinstalltorch安装时成功了，但是测试时候报错：进入python环境(cat)C:\Users\asus>python导入torch>>>importtorch>>>print(torch.cuda.is_available())#cuda是否可用>>>print(torch.cuda.get_device_name(0))#返回设备索引>>>print(torch.cuda.device_count())#返回GPU的数量>>>print(torch.cuda.current_device())#返回
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✨✨我们抬头便看到星光，星星却穿越了万年.✨✨?作者主页：追光者♂ ?个人简介：在读计算机专业硕士研究生、CSDN-人工智能领域新星创作者?、2022年度博客之星人工智能领域TOP4?、阿里云开发者社区专家博主? 2023励志在10月底成为CSDNBlogExperts? 【无限进步，一起追光！】?欢迎点赞? 收藏⭐ 留言? ?本篇是关于深度学习框架——PyTorch的基础练习，面向初学者/复习者/遗忘者。一定要多次回顾！！！请相信：这是神经网络/深度学习触类旁通的基础！?万丈高楼平地起，地基不牢可不行~模型简单，但极其重要，请重视哦！?参考视频学习内容，在文末
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