relu 和 leaky_relu 中 inplace 設定
nn.relu(inplace=true) #default inplace=false
nn.leakyrelu(inplace=true)#default inplace=false
"""將計算得到的值直接覆蓋之前的值 有時能夠節省運算記憶體，不用多儲存其他變數，只要不報錯 就可以使用
如果出現梯度** 需要將 inplace 設定為 false
目前碰到 nn.leakyrelu(inplace=true) 出現梯度增大問題
設定為true後,輸出資料會覆蓋輸入資料,導致無法求取relu的梯度,
一般在模型測試的時候,設定為true是沒有問題的,
但是在訓練過程中,這樣做就會導致梯度傳遞出現問題,所以會導致loss飆公升,訓練失敗.
"""
class layer(nn.module):
def __init__(self):
super(layer, self).__init__()
def forward(self, x, y):
return x, y
model = nn.sequential(
layer(),
layer(),
layer()
)model(2, 3)
# 報錯
#typeerror: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given
class mysequential(nn.sequential):
def forward(self, *input):
for module in self._modules.values():
input = module(*input)
return input
class layer(nn.module):
def __init__(self):
super(layer, self).__init__()
def forward(self, x, y):
return x, y
model = mysequential(
layer(),
layer(),
layer()
)model(2, 3)
#process finished with exit code 0
安裝pytorch遇到的問題
git clone recursive pip install r requirements.txt 這步操作超級慢 python setup.py install 安裝成功後，測試 python import torch 出現錯誤 參考 cd usr local lib python3.5 dis...
pytorch 遇到的小問題總結
一 transpose 是permute的精簡版本。transpose dim1,dim2 只能將兩個維度進行互換 y y.permute 2,3,1,4 按照2,3,1,4維進行重排列二 對兩個variable進行concat操作，按道理實現方式是c torch.cat a,b dim 0 但提示...
Pytorch深度學習遇到的坑
記錄學習過程中遇到的一些問題以及解決方案。在繼承了nn.module的情況下，並且函式內數 算均為torch內建函式 運算過程不能夠破壞pytorch計算圖，否則梯度無法正確反向傳播 依舊無法呼叫 初始化有問題可以嘗試在類建構函式末尾加入return 呼叫方式錯誤在呼叫構造類物件時，不能直接進行呼叫...