반응형 잡지식 저장고/Pytorch3 Pytorch-TensorRT Dataparallel Inference 직접 만들기 준비물 : Anaconda, Pytorch, torch2trt, GPU(본 포스팅에서는 3080*4ea) TL;DR → 필자 깃허브의 torchtrt_dataparallel 준비단계 먼저, 아나콘다를 통해서 아래와 같이 환경 설정을 수행한 후 본 포스팅을 시작하면 되겠다. 최종적인 환경도 깃허브(링크)에 yml 파일로 올려두었으니 그걸로 바로 설치해도 무방하다. conda create -n torch2trt_dataparallel python=3.8 conda activate torch2trt_dataparallel 그 다음 파이토치를 아래와 같이 설치하고(지금은 2.0 이 stable 버전이지만, torch2trt 호환도 그렇고 필자는 쫄보라서 1.11.0 설치한다. 2.0을 시도해 보는것도 권장한다).. 2023. 4. 28. torch.nn.Parameter 에 관해서 Pytorch 에는 Parameter라는 모듈이 있는데, 얘는 레이어가 아니라 말 그대로 파라미터 값만을 가지고 있는 놈이다. class Actor(nn.Module): def __init__(self, num_inputs, num_outputs, continuous=True, shared=False): self.num_inputs = num_inputs self.num_outputs = num_outputs super(Actor, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(num_inputs, hp.hidden) self.fc2 = nn.Linear(hp.hidden, hp.hidden) self.fc3 = nn.Linear(hp.hidden, num_outputs) self... 2021. 4. 7. detectron2 에서 Faster R-CNN RPN에 GradCAM 붙이기 기본적인 코드 세팅은 github.com/yizt/Grad-CAM.pytorch 를 참조한다. 이 외에 detectron2 설치폴더 밑 modeling/proposal_generator/rpn.py 에서 RPN 클래스 하부 predict_proposals 함수에서 def predict_proposals( self, anchors: List[Boxes], pred_objectness_logits: List[torch.Tensor], pred_anchor_deltas: List[torch.Tensor], image_sizes: List[Tuple[int, int]], ): """ Decode all the predicted box regression deltas to proposals. Find the to.. 2021. 3. 30. 이전 1 다음
