以下常見的用法都是在其他博主那學來的,為了方便以後的查閱,現做乙個整理。
1.torch.cat (有關tensor的一些處理)
在深度神經網路的設計中,常常需要進行多尺度的特徵融合,這時就會涉及到通道的連線,這時就會用到torch.cat
具體參考:
2.pytorch上下取樣函式-interpolate
3.pytorch反卷積操作詳解
4.linux系統檢視和新增環境變數
5.pytorch 保證模型的可重複性
換言之:pytorch**中加入以下**的作用。
torch.backends.cudnn.deterministic = true
6.torch.backends.cudnn.benchmark = true 在什麼情況下使用?
如果輸入模型的所有input-size大小都相同,則使用上述語句可以達到加速訓練的效果。如果輸入模型的input-size大小不一樣,使用上述語句會使得訓練效率變低。
7.pytorch tensor維度變換
對tenor增加或減少維度,維度變換等操作
(所以在將資料送入模型前,都會對資料進行處理,使input-size大小相同)
暫時先寫那麼多,後面再更新。。。
關於git的一些常見使用
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