索引 前言代码补充前言 老规矩~~ b站up主莫烦python的听课笔记代码 示例：代码很简单，就两层的卷积层+池化堆叠识别数字，用的MNIST数据集。这个网络结构很简单，如果想弄清楚原理的话，可以去看看7层的LeNet网络。 """ View more, visit my tutorial page: https://mofanpy.com/tutorials/ My Youtube Channel: https://www.youtube.com/user/MorvanZhou Dependencies: torch: 0.4 torchvision matplotlib """ # library # standa...
项目场景： Pytorch 框架中，计算深度神经网络的 FLOPS 和 参数量 解决方案： 方法一： 利用thop 1.安装thop pip install thop2.计算 @hyefrom thop import profileflops, params = profile(net, (input, ))net: 需要计算的模型 input: 输入的样本 方法二： 利用torchsummaryX 1.安装torchsummaryX pip install torchsummaryX2.计算 @hyefrom torchsummaryX import summarysummary(net, input)net: 需要计算的模型 input: 输入的样...
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文章目录 （一）概述 （二）数据预处理 （三）构建网络 （四）选择优化器 （五）训练测试加保存模型 正文 （一）概述 1、CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别有6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。 2、数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。测试集包含从每个类别中1000张随机选择的图像。剩余的图像按照随机顺序构成5个批次的训练集，每个批次中各类图像的数量不...
1、计算F1-Score 对于二分类来说，假设batch size 大小为64的话，那么模型一个batch的输出应该是torch.size([64,2])，所以首先做的是得到这个二维矩阵的每一行的最大索引值，然后添加到一个列表中，同时把标签也添加到一个列表中，最后使用sklearn中计算F1的工具包进行计算，代码如下 import numpy as np import sklearn.metrics import f1_score prob_all = [] lable_all = [] for i, (data,label) in tqdm(train_data_loader):pr...
代码来源Pytorch Quick Tip: Calculate Mean and Standard Deviation of Data import torch import torch.utils.data.dataloader as dataloader import torchvision.datasets as datasets from torchvision import transformstrain_dataset = datasets.CIFAR10(root="dataset/", train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True) train_loader = dataloader.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffl...
不间断更新。。。增减layer增加layer增加layer很方便，可以使用model.add_module(layer name, layer)。删减layer删减layer很少用的到，之所以我会有这么一个需求，是因为我需要使用vgg做迁移学习,而且需要修改最后的输出。而vgg由两个部分组成：features和classifier，这两个部分都是torch.nn.Sequential，所以不能单独对其中某一层做修改。而如果对整个Sequential做修改，那么这个模型的参数会被初始化，而我又需要保留这些参数，...
openpose pytorch 测试import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import copy import numpy as np import torchfrom src import model from src import util from src.body import Body from src.hand import Handbody_estimation = Body(model/body_pose_model.pth) hand_estimation = Hand(model/hand_pose_model.pth)print(f"Torch device: {torch.cuda.get_device_name()}")cap = cv2.VideoCapture(2) cap.set(3, 640) cap....
文章来自微信公众号【机器学习炼丹术】。我是炼丹兄，欢迎加我微信好友交流学习：cyx645016617。@目录1 背景2 深度可分离卷积2.2 一般卷积计算量2.2 深度可分离卷积计算量2.3 网络结构3 PyTorch实现 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的，但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构，所以本着本系列是给“小白”初学者学习的，所以这一课先讲解MobileNet，然后下一课讲解SENet，然后再下一课讲解Efficient...
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/transforms/这篇主要分为几个部分介绍 transforms: 裁剪旋转和翻转图像变换transforms 方法操作自定义 transforms 方法 最后是数据增强的实战：对人民币二分类实验进行数增强。 由于图片经过 transform 操作之后是 tensor，像素值在 0~1 之间，并且标准差和方差不是正常图片的。所以定义了transform_invert()方法。功能是对 tensor 进行反标准化操作...
pytorch转为onnx格式： def Torch2Onnx(model,input_size,output_name,istrained=True): :param: model :param: input_size .e.t. (244,244) :param: output_name .e.t. "test_output" :param: if convert a trained model or not. default: True x = Variable(torch.randn(1,3,input_size[0],input_size[1])).cuda() if istrained: torch_out = torch.onnx.export(model,x,output_name,verbose=T...
轻松学Pytorch-详解Conv2D卷积处理原创 gloomyfish OpenCV学堂 4月25日 收录于话题 #轻松学Pytorch系列 30个 图片 点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Conv2D基本原理与相关函数 常见的图像卷积是二维卷积，而深度学习中Conv2D卷积是三维卷积，图示如下： 图片 Pytroch中的Conv2D是构建卷积神经网络常用的函数，支持的输入数据是四维的tensor对象，格式为NCHW，其中N表示样本数目...
NNLM NNLM：Neural Network Language Model，神经网络语言模型。源自Bengio等人于2001年发表在NIPS上的《A Neural Probabilistic Language Model一文。 理论 模型结构任务 根据\(w_{t-n+1}...w_{t-1}\)来预测\(w_t\)是什么单词，即用\(n-1\)个单词来预测第\(n\)个单词 符号\(V\)：词汇的总数，即词汇表的大小 \(m\)：词向量的长度 \(C\)：\(V\)行，m列的矩阵表示词向量词表 \(C(w)\)：单词w的词向量 \(d\)：隐藏层的偏置 \(H\)：隐...
最近在做交叉熵的魔改，所以需要好好了解下交叉熵，遂有此文。 关于交叉熵的定义请自行百度，相信点进来的你对其基本概念不陌生。 推荐原文链接（排版精美）：https://mp.weixin.qq.com/s/94qCM6Kim0UaqAr6HaGpiQ 本文将结合PyTorch，介绍离散形式的交叉熵在二分类以及多分类中的应用。注意，本文出现的二分类交叉熵和多分类交叉熵，本质上都是一个东西，二分类交叉熵可以看作是多分类交叉熵的一个特例，只不过在PyTorch中对应方法...