backends 第5页

pyqt5加载matplotlib图形

weixin_49577420·2023-01-12 05:58

已解决：RuntimeError: CUDA error: out of memory

__version__)#1.9.1+cu111print(torch.version.cuda)#11.1print(torch.backends.cudnn.version())#8005print

小天冲冲冲·2023-01-11 18:09

pip时ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问。: ‘d:\\anaconda3\\lib\

:'d:\\anaconda3\\lib\\site-packages\\~atplotlib\\backends\\_backend_agg.cp36-win_amd64.pyd'Considerusingthe

zhliy071·2023-01-08 11:06

【无标题】ImportError: cannot import name ‘FigureCanvasAgg‘ from ‘matplotlib.backends.backend_agg‘

同学运行一个求拟合曲线的Python代码时，pycharm出现错误ImportError:cannotimportname'FigureCanvasAgg'from'matplotlib.backends.backend_agg

计算机技术研一小白·2023-01-07 08:36

python 使用Matplotlib 画图显示在tkinter 中的方法

importxlrdimportopenpyxlfromtkinterimportfiledialog#路径选择fromtkinterimport*importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.backends.backend_tkaggimportFigureCanvasTkAgg

印度飞饼不会飞·2023-01-07 08:22

Paddle：固定随机种子

先看一下pytorch版本importrandomimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnncudnn.benchmark=Truemanual_seed

微风❤水墨·2023-01-07 07:04

Pytorch测试开发环境语句

__version__)3.输出CUDA版本print(torch.version.cuda)4.输出cuDNN版本print(torch.backends.cudnn.version())5.输出显卡名称

JuninC·2023-01-06 11:52

工作中pytorch常用函数汇总

1.torch.backends.cudnn.benchmark一般将torch.backends.cudnn.benchmark设为True就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。

learning112358·2023-01-05 14:24

测试cuda是否安装成功命令

__version__)#输出pyTorch版本print("CUDA版本:",torch.version.cuda)#输出CUDA版本print("cuDNN的版本:",torch.backends.cudnn.version

nhyltt·2023-01-04 21:06

pytorch基础---cudnn.benchmark和cudnn.deterministic以及如何禁用cudnn

使用cudnn.benchmark和cudnn.deterministic在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行：torch.backends.cudnn.benchmark=true而且大家都说这样可以增加程序的运行效率

xys430381_1·2023-01-04 17:04

torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False manual_seed控制程序的随机性

cuda是NVIDIA针对自家的CPU设计的并行计算的框架，cuDNN是isaGPU-acceleratedlibraryofprimitivesfordeepneuralnetworks。是专门针对深度神经网络打造的加速库。cuDNNArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivetorch.backend

LUQC638·2023-01-04 17:34

torch.backends.cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

因此方便复现、提升训练速度就：torch.backends.cudnn.benchmark=False不需要复现结果、想尽可能提升网络性能：torch.backends.cudnn.benchmark=

windistance·2023-01-04 17:03

cudnn.deterministic = True 固定随机种子

torch.backends.cudnn.deterministic是啥？顾名思义，将这个flag置为True的话，每次返回的卷积算法将是确定的，即默认算法。

Golden-sun·2023-01-04 17:03

torch.backends.cudnn.benchmark 和torch.backends.cudnn.deterministic

torch.backends.cudnn.benchmark标志位TrueorFalsecuDNN是GPU加速库在使用GPU的时候，PyTorch会默认使用cuDNN加速，但是，在使用cuDNN的时候，

爱GAN不干·2023-01-04 17:03

【Pytorch】torch.backends.cudnn.deterministic与 torch.backends.cudnn.benchmark

DynamicSparseTraining/train.pyatmaster·junjieliu2910/DynamicSparseTraining·GitHubhttps://hub.xn--gzu630h.xn--kpry57d/junjieliu2910/DynamicSparseTraining/blob/master/cifar/train.py讲的很清楚，这里记点个人觉得有用的笔记设置

苍白的小包叽·2023-01-04 17:33

torch.backends.cudnn.benchmark和torch.backends.cudnn.deterministic解读

torch.backends.cudnn.benchmark简介：总的来说，大部分情况下，设置这个flag可以让内置的cuDNN的auto-tuner自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题

边豪·2023-01-04 17:33

pytorch模型可复现设置(cudnn.benchmark 加速卷积运算 & cudnn.deterministic)(随机种子seed)

在代码前加设torch.backends.cudnn.benchmark=True可以提升训练速度。

hxxjxw·2023-01-04 17:02

pytorch之cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

问题在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行：torch.backends.cudnn.benchmark=true而且大家都说这样可以增加程序的运行效率。

Jekk_cheng·2023-01-04 17:02

pytorch之torch.backends.cudnn.benchmark=True——使用 GPU 来加速网络的训练

文章目录简介适用场景简介importtorchtorch.backends.cudnn.enabled=Truetorch.backend.cudnn.benchmark=TruecuDNN使用非确定性算法

浩瀚之水_csdn·2023-01-04 17:32

torch.backends.cudnn.deterministic

将这个flag设置为TRUE的话，每次返回的卷积算法是确定的，即默认算法。如果结合前置torch中设置随机数seed一定的话，可以保证每次运行网络相同输入得到的输出是相同的。

出门左拐是海·2023-01-04 17:31

为什么要设置torch.backends.cudnn.deterministic=True

这里还需要用到torch.backends.cudnn.deterministic.torch.backends.cudnn.

月亮在偷看吖·2023-01-04 17:30

SPSR代码理解2

seed=random.randint(1,10000)logger.info('Randomseed:{}'.format(seed))util.set_random_seed(seed)torch.backends.cudnn.benckmark

Magic_o·2023-01-04 08:30

pytorch实现用gan生成动漫头像

pytorch设置GPUidimporttorch.backends.cudnnascudnnos.environ["cuda_visible_devices"]="3"#用第四块gpu跑cudnn.benchmark

ysh9888·2023-01-03 12:41

pytorch加载一张图片在训练好的模型上测试(test single image with pytorch)

importargparseimportosimportshutilimporttimeimportsysimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.parallelimporttorch.backends.cudnnasc

努力学习DePeng·2023-01-02 08:49

【环境】进出conda环境及环境配置查询

condadeactivate查看conda环境中的cuda版本需要先进入conda环境并运行pythonimporttorch#查看是否可用，可用则返回Truetorch.cuda.is_available()torch.backends.cudnn.is_available

JOU酱·2022-12-29 18:27

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR

在训练Densefusion模型时报错RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR使用torch.backends.cudnn.enabled=False

小憨憨!·2022-12-29 12:16

python 简单实现目标检测代码

importos#导入系统环境变量importsys#导入python环境变量相关的函数importcv2importtorch#导入机器学习库pytorchimporttorch.backends.cudnnascudnn

"小夜猫&小懒虫&小财迷"的男人·2022-12-21 20:12

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED解决办法

配置：Python3.7.6,CUDA10.0,Pytorch1.3.1,cudNN7.6运行时出现如题错误解决办法：在代码前面添加torch.backends.cudnn.enabled=False作用

AI门童·2022-12-19 15:25

torch版本对应关系

__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())importtorchvisiontorchvision

scycie·2022-12-16 19:49

Pytorch设置随机种子

):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic

飞机火车巴雷特·2022-12-16 13:43

CLRNet 车道线检测

importtorchimportcv2fromclrnet.engine.runnerimportRunnerfromclrnet.utils.configimportConfigimportcv2importosimporttimeimporttorch.backends.cudnnascudnncfg

只会ctrl C v·2022-12-16 08:52

查看虚拟环境内的cuda、cudnn版本

condaactivatecp36pythonimporttorchtorch.cuda.is_available()#cuda是否可用torch.version.cuda#cuda版本torch.backends.cudnn.is_available

Wzh49115·2022-12-14 13:47

[pytorch] 训练加速技巧代码示例

[pytorch]训练加速技巧代码示例技巧一：num_workers和pin_memory技巧二：torch.backends.cudnn.benchmark=True技巧三：增加batch_size技巧四

liyihao76·2022-12-14 00:37

pytorch实现猫狗数据集分类

divisionimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.optimimportlr_schedulerimporttorch.backends.cudnnascudnnimportnumpyasnpimporttorchvisionfromto

jgbyg·2022-12-13 01:52

记录下linux系统conda虚拟环境下查看cuda和cudnn版本的方法

前提：安装了pytorch打开一个终端，依次输入以下命令python3importtorchprint(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version

我是快乐的小趴菜·2022-12-10 10:38

yolov4_u5版复现—4. 训练 train.py

1.随机种子点通过设置随机种子点保证实验结果的可复现性cudnn.deterministictorch.backends.cudnn.deterministic=True的话，每次返回的卷积算法将是确定的

yunxi1008·2022-12-09 04:48

（A2）查看pytorch、cuda、cudnn版本

__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())linuxnvcc--versionnvcc-V

木槿qwer·2022-12-09 02:05

Pytorch(一) —— 相关库和函数

__version__)查看cuda版本print(torch.version.cuda)查看cudnn版本print(torch.backends.cudnn.version())查看GPU型号print

hxxjxw·2022-12-08 19:37

yolov5-2.0 detect.py详细解析及注释

importargparseimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimportcv2importnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnnFILE

y1969·2022-12-08 13:48

【李宏毅HW3】

李宏毅机器学习HW3二、torch的基本功能三、PIL四、torch.backends.cudnn.benchmark五、transforms六、nn.Conv2d七、MaxPool2d八、BatchNorm2d

Raphael9900·2022-12-08 12:14

学习python/pytorch过程中遇到的知识点

Pytorchtorch.backends.cudnn.deterministic和torch.backends.cudnn.benchmark这两个参数，用于固定算法，使每次运行结果都一样。

gailj·2022-12-08 10:30

【算法】机器学习中固定随机数种子

将下列函数在程序入口执行即可，其中torch.backends.cudnn.benchmark设置为False将放弃网络模型的卷积层优化，使得运行速度大幅度下降。

清心寡欲丶·2022-12-08 02:26

训练模型时固定随机种子以保证训练结果一致

np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)torch.backends.cu

Naijiaaa·2022-12-08 02:52

Pyqt5界面显示matplotlib图形

Qtimport*frommatplotlib.figureimportFigureimportmatplotlibmatplotlib.use("Qt5Agg")#声明使用QT5frommatplotlib.backends.backend_qt5aggimportFigureCanvasQTAggasFigureCanvasimportnumpyasnpclassMyFig

CV_er·2022-12-07 21:24

conv2d()、maxpool2d()、linear()、relu()等函数

基本函数torch.nn.Conv2d()torch.nn.MaxPool2d()torch.nn.Linear()torch.nn.ReLU()torch.backends.cudnn.deterministic

mir=ror·2022-12-04 14:09

pytorch日常一错

报错信息：RuntimeError:notallowedtosettorch.backends.cudnnflagsafterdisable_global_flags;pleaseuseflags()contextmanagerinstead

小白小王·2022-12-03 22:49

pytorch bug: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

解决方法：在代码前加上torch.backends.cudnn.enabled=False。

weixin_54038731·2022-12-03 18:56

torch.manual_seed；torch.cuda.manual_seed_all；torch.backends.cudnn.deterministic；np.random.seed

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。ifargs.seedisnotNone:random.seed(args.seed)#torch.manual_seed(args.seed)#为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的torch.cuda.manual_seed(args.see

Gabriel_wei·2022-12-01 14:38

Apex安装失败（笔记记录分享）

errordetectedinthecompilationof"csrc/multi_tensor_scale_kernel.cu"No.2:module'torch.nn'hasnoattribute'backends'No

方天又画了个戟·2022-11-29 21:42

Pytorch检查CUDA和cudnn是否可用及其版本

CUDA>>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()#检查cuda是否可用>>>torch.version.cuda#查看cuda版本检查cudnn>>>torch.backends.cudnn.is_available

图南i·2022-11-28 07:33

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