为了保证在本机上的可复现性，需要设置随机种子：import numpy as npimport torchnp.random.seed(0) torch.manual_seed(0) torch.cuda.manual_seed_all(0)torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False 原文：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12430310.html
记录一下自己在实验中发现的一个问题，我使用了别人的评测函数（matlab写的），我自己用python实现了一个，通过对生成图像和图像标签进行评测，结果吻合，实现没问题。但有趣的是我在训练过程中，得到的最优模型，在python中得到的指标与matlab对生成结果评测却不相同。通过控制变量，找到了原因所在，开始我转图像是通过tensor转numpy，然后通过scipy.misc.imsave转成图片格式，matlab测的指标有所降低。后来我直接将tensor通过tr...
[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler目录[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler0x00 摘要0x01 数据加载1.1 加速途径1.2 并行处理1.3 流水线1.4 GPU0x02 PyTorch分布式加载2.1 DDP2.2 分布式加载0x03 DistributedSampler3.1 初始化3.2 迭代方法3.3 shuffle数据集3.3.1 使用3.3.2 python3.3.3 C++3.3.4 小结3.4 Sampler in C++3.4.1 定义3.4.2 实现3.4.2.1 DistributedRandomSa...
1、@是用来对tensor进行矩阵相乘的：import torch d = 2 n=50 X = torch.randn(n,d) true_w = torch.tensor([[-1.0],[2.0]]) y = X @ true_w + torch.randn(n,1)*0.1 print(X.shape) print(y.shape) print(true_w.shape)torch.Size([50, 2]) torch.Size([50, 1]) torch.Size([2, 1]) 2、*用来对tensor进行矩阵进行逐元素相乘：x = torch.tensor([[1,2],[3,4]]) y = torch.tensor([[2,1],[4,3]]) c = x*y print("x_shape",x.shape) ...
原始论文U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation：点击查看网络结构注意事项 论文中进行卷积操作的时候没有用padding，导致卷积后图片尺寸变小。推荐可能是当年padding操作并不流行。我们这里复现的时候用了padding，保持卷积后图片尺寸不变。输入给网络是什么尺寸的图像，那么输出也将是一样的尺寸。比如输入64 x 64的图像，那么输出也将是64 x 64。论文中并没有用到Batch Normalization。推测是当时需...
[转载]pytorch cuda上tensor的定义 以及 减少cpu操作的方法来源：https://blog.csdn.net/u013548568/article/details/84350638cuda上tensor的定义a = torch.ones(1000,1000,3).cuda()某一gpu上定义cuda1 = torch.device(‘cuda:1‘)#使用该语句可以选择要使用的gpu b = torch.randn((1000,1000,1000),device=cuda1)删除某一变量del a在cpu定义tensor然后转到gputorch.zeros().cuda()直接在gpu上定义，这样就减少了cpu的损耗torch.c...
import lmdb 2 3 env = lmdb.open(‘D:/desktop/lmdb‘, map_size=10*1024**2) 指定存放生成的lmdb数据库的文件夹路径，如果没有该文件夹则自动创建。 map_size 指定创建的新数据库所需磁盘空间的最小值，1099511627776B＝１T。可以在这里进行 存储单位换算。 会在指定路径下创建 data.mdb 和 lock.mdb 两个文件，一是个数据文件，一个是锁文件。 修改数据库内容： 1 # 创建一个事务Transaction对象2 txn = env.begin(write=Tr...
谷歌TF2.0凌晨发布！“改变一切，力压PyTorch”https://news.cnblogs.com/n/641707/ 投递人 itwriter 发布于 2019-10-01 12:38 评论(0) 有941人阅读 原文链接 [收藏] ? ? 问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 公众号 QbitAI TensorFlow 2.0 终于来了！ 今天凌晨，这个全球用户最多的深度学习框架，正式放出了 2.0 版本。 Google 深度学习科学家、Keras 作者 Fran?ois Chollet 热情的表示：“TensorFlow 2.0 是一个来自未来...
2.模型层： pytorch的nn.module下有内置模型层，也可以自定义模型层。实际上，pytorch不区分模型和模型层，都是通过继承nn.Module进行构建。 3.损失函数 注意Pytorch中内置的损失函数的参数和tensorflow不同，是y_pred在前，y_true在后，而Tensorflow是y_true在前，y_pred在后。 回归nn.MSELoss二分类nn.BCELoss多分类nn.CrossEntropyLoss自定义 Pytorch中的正则化项一般通过自定义的方式和损失函数一起添加作为目标函数。如果仅仅...
示例 1. 基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器完整代码结果 2. 词嵌入：编码形式的词汇语义2.1 N-Gram语言模型完整代码结果 2.2 计算连续词袋模型(CBOW)的词向量完整代码结果3. 序列模型和长短句记忆（LSTM）模型完整代码结果 4. 高级：制定动态决策和BI-LSTM CRF代码结果 小结 1. 基于逻辑回归与词袋模式(BOW)的文本分类器 原教程网站 模型将会把BOW表示映射成标签上的对数概率。我们为词汇中的每个词指定一个索引。例如，我们...
本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科的精品思维导图整理 本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一...
Torch.nn.Conv2d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias=True) in_channels：输入维度 out_channels：输出维度 kernel_size：卷积核大小 stride：步长大小 padding：补0 dilation：kernel间距
代码真的好难啊，就算是照着抄也会错，真的是服了，大半天就只做了这一个事，还好的是最后都敲出来了。 源代码参考网址：https://github.com/aespresso/a_journey_into_math_of_ml/blob/master/04_transformer_tutorial_2nd_part/BERT_tutorial/models/bert_model.py 论文网址： BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 我的代码： # data： 20210404 # author： lmtfrom __future__...
译者：cangyunye作者: Nathan Inkawhich如果你正在阅读这篇文章，希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。现在的研究正在不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而，在设计和训练模型中经常会忽视的是安全性和健壮性方面，特别是在面对欺骗模型的对手时。本教程将提高您对ML模型安全漏洞的认识，并将深入探讨对抗性机器学习这一热门话题。您可能会惊讶地发现，在图像中添加细微的干扰会导致模型性能的巨大差异。鉴于这是一个...
文章目录 BCELoss参考文档理解demo应用 crossentropyLoss、NLLLoss参考文档crossEntropyLossNLLLossBCELoss用于二分类问题，计算loss值，与sigmoid函数一起使用（就是逻辑回归的那个公式，线性外面套一个sigmoid函数）参考文档 pytorch-BCELoss 理解 看它的参数说明大概能知道： 参数 weight（张量*，*可选）–对每个批次元素的损失赋予的手动重新缩放重量。如果给定，则必须是大小为nbatch的张量。size_average（bool*，*可选）–...