pytorch训练cifar100测试单GPU效率代码

经典的cifar-10识别源码，采用cnn模型，keras实现，需要使用python3，详细可参考"使用说明.md"

因为tensorflow2.0的keras api需要从cifar官方下载速度太慢,并且代码会检查md5,所以特意整理出来分享,直接将其解压到 windows: C:/用户/"你的用户名&q

今天小编就为大家分享一篇pytorch载入预训练模型后,实现训练指定层,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

自2017年1月PyTorch推出以来，其热度持续上升，一度有赶超TensorFlow的趋势。PyTorch能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用Python语言、动

本文提供了一个基于PyTorch实现图像分类模型的完整代码，包括带有warmup的cosine学习率调整、多模型融合预测、利用Flask和Redis实现云端API部署、TTA模型蒸馏、标签平滑等功能。

适用初学者，简单上手

nn.DataParallel pytorch中使用GPU非常方便和简单: import torch import torch.nn as nn input_size = 5 output_size

(2020年)用官网condn命令安装时pytorch始终下载不下来。 我用的版本:cuda9.0 python3.6 pytorch==1.0.1 torchvision==0.2.2

主要介绍了pytorch多GPU并行运算的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

如果你没有GPU设备，想在本地使用pytorch，那么这个pip离线安装资源可以为你节省安装时间，避免一些错误。在这里，我们提供一个基于python的解决方法，帮您快速实现pytorch无GPU版的离