在训练网络报错,错误如下：报错原因：因为换了数据集，原本是CIFAR10数据集，CIFAR10数据集是10类，后来换了CIFAR100数据集，CIFAR100数据集为100类，因此换后要将对应的网络结构中的num_classes改成100，匹配后才会成功运行。你的数据集多少类，你就得改成多少类...

pytorch获取全部权重参数、每一层权重参数首先需要安装torchsummary在相应的虚拟环境下pip install torchsummary1、打印每层参数信息：summary(net,input_size,batch_size,device),net:网络模型input_size:网络输入图片的shapebatch_size：默认参数为-1device:在gpu上还是cpu上运行，默认是

pytorch加载.pth文件1.创建一个新的python文件2.键入代码，运行。注意：profile后面为所要查看的pth文件地址。代码：import torchpthfile = r’D:\deep reinforcemnt learning\PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS\Pruning_filters_for_efficient_convnet

[BD 41-1356] Address blockis not mapped into. Please use Address Editor to either map or exclude it.[[BD 41-238] Port/Pin property POLARITY does not match between /adwave_0/rst_

python运行报错RuntimeError: view size is not compatible with input tensor’s size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(…) instead.啊啊啊啊，出现这个错误已经不止一次了，但是每次改

python运行报错***RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle)***解决办法：将所设的batch_size改小一点。因为是从github上copy的代码，所以跑不通其实挺正常，毕竟电脑配置啥的，都与作者的不一样。因此我们改成和自己电脑相匹配的就行。将batch_s

前提：安装好anaconda,pycharm,python1.win+R键,输入cmd，打开命令窗口2.创建新的conda虚拟环境conda create --name pytorch-py38 --channel pytorch python=3.8 pytorch-cpu torchvision-cpu3.进入环境activate pytorch-py384.下载相应的库（pytorch、nu

anaconda安装mlxtend首先，大家得先安装好acaconda哦，装了acaconda后就可以很方便的下载许多常用的库了。下面介绍mlxtend的安装：1.先cmd到自己相应创建的相应环境2.在命令行窗口中输入下面语句conda install -c conda-forge mlxtend过后会出现上面界面，输入y,出现如下界面：即安装成功。...

pytorch获取全部权重参数、每一层权重参数首先需要安装torchsummary在相应的虚拟环境下pip install torchsummary1、打印每层参数信息：summary(net,input_size,batch_size,device),net:网络模型input_size:网络输入图片的shapebatch_size：默认参数为-1device:在gpu上还是cpu上运行，默认是