深度学习

2020-01-12马春杰杰阅读(23)评论(0)赞(0)

使用pytorch，遇到错误

2020-01-09马春杰杰阅读(11)评论(0)赞(0)

[crayon-5e22c33291b64626509541/] 然后测试TensorFlow-GPU是否可用： sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=Tr...

2020-01-08马春杰杰阅读(12)评论(0)赞(0)

运行pytorch的时候，出现报错： [crayon-5e22c33291db5117850197/] 报错原因： 这种情况一般就是pytorch与cuda版本不一致，先查看pytorch支持的cuda的版本： [crayon-5e22c3...

2019-12-23马春杰杰阅读(7)评论(0)赞(0)

原来是： [crayon-5e22c33291fda001057867/] 这时用的是单GPU，我们需要改为多GPU，需要在model.to(device)之前加一句 [crayon-5e22c33291fe1944052314/] 即可。

2019-12-22马春杰杰阅读(8)评论(0)赞(0)

使用pytorch的时候，想要对网络进行可视化，结果报错为： RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) sho...

2019-12-20马春杰杰阅读(5)评论(0)赞(0)

使用Pytorch进行训练的时候，会出现： [crayon-5e22c3329238c219775202/] 解决方法： 这种情况，一般是因为训练标签的问题。

2019-11-21马春杰杰阅读(12)评论(0)赞(0)

这代表将模型加载到指定设备上。 其中，device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中，此...

2019-11-11马春杰杰阅读(4)评论(0)赞(0)

Keras报错： 无法从keras.utils导入multi_gpu_model ImportError: cannot import name 'multi_gpu_model' 出现这个问题是因为keras的版本过低，实测keras2....

2019-11-10马春杰杰阅读(3)评论(0)赞(0)

目前在conda库中，keras-gpu的版本已经全是2.x了。同时配备的tensorflow也全是2.x的，如果我们想安装keras-gpu2.x同时配备tensorflow1.x，只需要执行： conda install keras-g...