pytorch程式碼中同時包含訓練和測試程式碼時視訊記憶體爆炸
原因在於沒有使用torch.no_grad()函式。在檢視驗證集和測試集表現時,應使用類似這樣的程式碼
def evaluate(data_loader): with torch.no_grad(): mean_acc, mean_iou = 0, 0 for i, (img, gnd) in enumerate(data_loader): if torch.cuda.is_available(): img = img.cuda(device=device) gnd = gnd.cuda(device=device) out = model(img) ....... return mean_acc / len(data_loader), mean_iou / len(data_loader)
相關推薦
pytorch程式碼中同時包含訓練和測試程式碼時視訊記憶體爆炸
原因在於沒有使用torch.no_grad()函式。在檢視驗證集和測試集表現時,應使用類似這樣的程式碼 def evaluate(data_loader): with torch.no_grad(): mean_acc, mean_iou = 0, 0 for i,
pytorch代碼中同時包含訓練和測試代碼時顯存爆炸
evaluate 表現 驗證 tor lua 查看 包含 測試 mode 原因在於沒有使用torch.no_grad()函數。在查看驗證集和測試集表現時,應使用類似這樣的代碼 def evaluate(data_loader): with torch.no_grad
深度學習---煉丹trick之正確使用BN(訓練和測試/預測時怎麼用)
一、為什麼需要batch normalization 儘管梯度下降法訓練神經網路很簡單高效,但是需要人為地去選擇引數,比如學習率,引數初始化,權重衰減係數,Dropout比例等,而且這些引數的選擇對於訓練結果至關重要,以至於我們很多時間都浪費到這些調參上。BN演算法的強大之處在下面幾個方
yolo的訓練和測試過程中踩過的坑
1.執行main.py,報錯:SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print' 錯誤原因:因為安裝的是python3的版本 但是這個程式是2.
pytorch: 準備、訓練和測試自己的圖片資料
大部分的pytorch入門教程,都是使用torchvision裡面的資料進行訓練和測試。如果我們是自己的圖片資料,又該怎麼做呢? 一、我的資料 我在學習的時候,使用的是fashion-mnist。這個資料比較小,我的電腦沒有GPU,還能吃得消。關於fashion-mnist資料,可以百度,也可以 點此 瞭解
Caffe學習筆記1:linux下建立自己的資料庫訓練和測試caffe中已有網路
本文是基於薛開宇 《學習筆記3:基於自己的資料訓練和測試“caffeNet”》基礎上,從頭到尾把實驗跑了一遍~對該文中不清楚的地方做了更正和說明。 主要工作如下: 1、下載圖片建立資料庫 2、將圖片轉化為256*256的lmdb格式 3、計算影象均值 4、定義網路修改部分引
PyTorch(七)——模型的訓練和測試、儲存和載入
PyTorch的學習和使用(七) 模型的訓練和測試 在訓練模型時會在前面加上: model.train() 在測試模型時在前面使用: model.eval() 同時發現,如果不寫這兩個程式也可以執行,這是因為這兩個方法是針對在網路訓練和測試時採用不同方式的
Caffe中檔案引數設定(九-1):訓練和測試自己的圖片-linux版本
在深度學習的實際應用中,我們經常用到的原始資料是圖片檔案,如jpg,jpeg,png,tif等格式的,而且有可能圖片的大小還不一致。而在caffe中經常使用的資料型別是lmdb或leveldb,因此就產生了這樣的一個問題:如何從原始圖片檔案轉換成caffe中能夠執行的db(l
Caffe上用SSD訓練和測試自己的數據
輸出 makefile b數 text play cal 上下 lba san 學習caffe第一天,用SSD上上手。 我的根目錄$caffe_root為/home/gpu/ljy/caffe 一、運行SSD示例代碼 1.到https://github.com
ssd物體檢測模型訓練和測試總結
http max cti https 都得 硬件 obj git detection 參考網址:github:https://github.com/naisy/realtime_object_detection2018.10.16ssd物體檢測總結:切記粗略地看一遍備註就開
Win中同時安裝python2和python3及SulimeText3的python IDE搭建
一、下載安裝Sublime Text3,初衷是不想忍受pycharm的開啟速度,想享受下飛的質感。Sublime Text3的安裝已經久遠,請自行google。 二、安裝python2.7與python3.6(或其它版本),下載地址https://www.python.org/ 1、下載
淺談網路爬蟲中深度優先演算法和簡單程式碼實現
學過網站設計的小夥伴們都知道網站通常都是分層進行設計的,最上層的是頂級域名,之後是子域名,子域名下又有子域名等等,同時,每個子域名可能還會擁有多個同級域名,而且URL之間可能還有相互連結,千姿百態,由此構成一個複雜的網路。 當一個網站的URL非常多的時候,我們務必要設計好URL,否則在後期的理解
【12】Caffe學習系列:訓練和測試自己的圖片
一、準備資料 有條件的同學,可以去imagenet的官網http://www.image-net.org/download-images,下載imagenet圖片來訓練。驗證碼始終出不來需要翻牆(是google網站的驗證碼)。但是我沒有下載,原因是資料太大了。。。 我去網上找了一些其它的圖片
Tensorflow學習: AlexNet完整訓練與測試程式碼
alexnet.py """This is an TensorFLow implementation of AlexNet by Alex Krizhevsky at all. Paper: (http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classific
【開發除錯】谷歌瀏覽器中除錯移動網頁和測試網速下頁面效果
、 今天有幸給大家分享一下谷歌瀏覽器針對移動網頁測試的技巧,主要是最近做個微信公共號網站。所以就要對頁面測試拉。移動網頁我們最長測得就是各種手機大小的頁面效果和出現網路問題的效果展示。 今天就簡單分享下在谷歌瀏覽器測試頁面的適配和網速限制展示。 頁面的適配 自帶的手機模式 首先開啟谷歌瀏覽器按F
輸入2個字串s1和s2,並拼接成一個新的字串,新字串中只包含s1和s2中所有小寫字母,並且按照字母從小到大排序
#include<stdio.h> #include <stdlib.h> #include<string.h> char *str_merge(char *s1,
多語言在企業級應用中的實現思路和部分程式碼
需要多語言的地方 標題 介面欄位資訊 提示資訊 下拉框資訊 選單資訊 查詢資訊 需要用到的表 詞條表 C_lang 元素對映表 C_ui_lable 語言包 C_use_lang 語言資訊 C_lang_temp 詞條表裡是存的是你的系統的原本語言和“多語言
佈局中同時使用Toolbar和EditText時,點選鍵盤彈出時標題欄被拉伸
在Toolbar中新增 android:fitsSystemWindows="true" 這時,如果我們的layout中包含可滾動的控制元件如ListView、ScrollView(即在鍵盤彈出時會
關於在資料庫中同時使用遊標和觸發器時的問題
create trigger Pj_trigger before update on pjxt_majorcourseinfo for each row begin DECLARE done INT DEFAULT 0; declare num varchar(20); – 用於
C++中引用的用法和實驗程式碼
主要有以下兩點: 1.當函式返回值為引用型別時,沒有複製return的物件,而返回的是return的物件本身。 2.返回引用時,要求在函式的引數中,包含有以引用方式或指標方式存在的,需要被返回的引數。 實驗程式碼如下: #include <iostream>