用Pytorch训练CNN(数据集MNIST,使用GPU的方法)
听说pytorch使用比TensorFlow简单，加之pytorch现已支持windows，所以今天装了pytorch玩玩，第一件
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PytorchGPU运算过程中会出现：“cudaruntimeerror(2):outofmemory”这样的错误。通常，这种错误是由
最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境：Ubuntu16.04.3Python版本：3.5.2Pytorch版本
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
以下实验是我在百度公司实习的时候做的，记录下来留个小经验。多GPU训练cifar10_97.23使用ru
安装cuda更新nvidia驱动打开GeForceGameReadyDriver或在GeForceExperience中下载符合自己gpu的程序。选
光线投射法使用three.js自带的光线投射器(Raycaster)选取物体非常简单，代码如下所示：varrayca
注：本文针对单个服务器上多块GPU的使用，不是多服务器多GPU的使用。在一些实验中，由于
一.指定一个gpu训练的两种方法：1.代码中指定importtorchtorch.cuda.set_device(id)2.终端中指定CUDA_VI
分类网络importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotasplt#构造
1,创建pytorch的Tensor张量：torch.rand((3,224,224))#创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224）torch.
在整个安装的过程中也遇到了很多的坑，故此做个记录，争取下次不再犯！我的整个基本配