原文链接：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438

关于什么是锁页内存：pin_memory就是锁页内存，创建DataLoader时，设置pin_memory=True，则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存，这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。主机中的内存，有两种存在方式，一是锁页，二是不锁页，锁页内存存放的内容在任何情况下都不会与主机的虚拟内存进行交换（注：虚拟内存就是硬盘），而不锁页内存在主机内存不..

对于分布式训练的理解分布式训练是多线程多节点训练，但是若是模型过大，导致单一图像已经超出单个GPU显存大小，则和单机多卡中的数据并行效果一致，都会导致out of memary问题；模型并行其运行速率太慢，相当于是每次只能在单一卡上运行，会出现显卡空闲的情况，解析见下：pytorch单机并行训练torch-1.0分布式训练实例解析，主要流程：parsers中添加相关参数解析...

在使用parser进行传参时，遇到参数action，一直不得其解，终有所获，解释如下：parser.add_argument(‘--is_train’, action=’store_true’, default=False)其中“–is_train”参数在调用时，如下：python demo1.py#无参数传入时，使用默认值Falsepython demo1.py --i...

在使用parser进行传参时，遇到参数action，一直不得其解，终有所获，解释如下：parser.add_argument(‘--is_train’, action=’store_true’, default=False)其中“–is_train”参数在调用时，如下：python demo1.py#无参数传入时，使用默认值Falsepython demo1.py --i...

Torch中关于参数requires_grad=True的讲解

Dataloader原理及其使用注：torch学习过程中对于Datalodaer不解，以上博文对其原理解释较为清晰，故转之。

torch之optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别由于接触torch时间不久，所有对此比较困惑，遇到如下博文解释十分详细，故转载至此。（原文地址）因为有人问我optimizer的step为什么不能放在min-batch那个循环之外，还有optimizer.step和loss.backward的区别；那么我想把答案记...

首先更新源sudo apt-get update安装ssh服务sudo apt-get install openssh-server检测是否已启动ps -e | grep ssh看到有ssh字样，说明已启动，如果没有就手动启动/etc/init.d/ssh start配置ssh-server,配置文件位于/etc/ssh/sshd_config，默认端口为...

2017CS231n李飞飞深度视觉识别笔记（一）——计算机视觉概述和历史背景2018年07月09日 20:26:35 献世online 阅读数：1651更多所属专栏： 机器学习与深度学习版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/qq_34611579/article/details/80976671第一章 计算机视觉概述和历史背景课...