对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量)，在处理问题时，需要经常改变数据的维度，以便于后期的计算和进一步处理，本文旨在列举一些维度变换的方法并举例，方便大家查看。 维度查看：torch Tensor size() 查看当前 tensor

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index_select anchor_w = self FloatTensor(self scaled_anchors) index_select(1, self LongTensor([0])) 参数说明：index_select(x, 1, indices) 1代表维度1，即列，indices是筛选的索引序号。 例子： import torch x =

最简单的方法当然可以直接print（net），但是这样网络比较复杂的时候效果不太好，看着比较乱；以前使用caffe的时候有一个网站可以在线生成网络框图，tensorflow可以用tensor board，keras中可以用model summary()、或者plot_model

一个继承nn module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)： resnet_layer = nn Sequential(*list(model children())[:

ÒÔÏÂʵÑéÊÇÎÒÔڰٶȹ«Ë¾ÊµÏ°µÄʱºò×öµÄ£¬¼Ç¼ÏÂÀ´Áô¸öС¾­Ñé¡£ ¶àGPUѵÁ· cifar10_97 23 ʹÓà run sh Îļþ¿ªÊ¼ÑµÁ· cifar10_97

本文适合多GPU的机器，并且每个用户需要单独使用GPU训练。 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式，但是使用不当的话会遇到out of memory的问题，主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化，并且会占用一定空间的显存。这种情况

pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候，发现一运行程序就卡住，然后cpu占用率100%，nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU。所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gpu上。 pytorch中的Tensor和Module可以指定gpu运行，并

如下所示： device = torch device("cuda:0" if torch cuda is_available() else "cpu") 第一行代码model to(device) 第二行代码 首先是上面两行代码放在读取数据之前。 mytensor = my_tensor to(device) 第三行代

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境：Ubuntu 16 04 3 Python版本：3 5 2 Pytorch版本：0 4 0 0 序言 大家知道，在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率，这里就不多谈