pytorch自定义初始化权重的方法
在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的...
2024-01-10pycharm内无法import已安装的模块问题解决
今天安装了几个模块，在cmd测试都正常，但是在pycharm就不行，后面试了以下方法：1、2、3、选择python.exe4、然后在回到settings截面就可以直接选择python安装目录下的python.exe2018.07.13，追加：在学习了一段时间的python，这个问题其实很简单，自己创建一个python虚拟环境，然后再这个虚拟环境里面安...
2024-01-10
pytorch里面如何方便的建立多层？
题目描述DNN模型调研，为了方便，隐含层的节点个数写到了数组中，数组长度不定，希望在pytorch中可以实现向tf中，可以把多个网络写在一个数组中。class LayersNet(torch.nn.Module): def __init__(self, d_input, hidden_nums, d_output): super(LayersNet, self).__init__() self.d_input = d_input self.hidden_num...
2024-01-10
PyTorch搭建CNN实现风速预测
目录数据集特征构造一维卷积数据处理1.数据预处理2.数据集构造CNN模型1.模型搭建2.模型训练3.模型预测及表现数据集数据集为Barcelona某段时间内的气象数据，其中包括温度、湿度以及风速等。本文将利用CNN来对风速进行预测。特征构造对于风速的预测，除了考虑历史风速数据外，还应该充分考虑其...
2024-01-10Pytorch 实现计算分类器准确率(总分类及子分类)
分类器平均准确率计算：correct = torch.zeros(1).squeeze().cuda()total = torch.zeros(1).squeeze().cuda()for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = Variable(images.cuda()) labels = Variable(labels.cuda()) output = model(images) pred...
2024-01-10pytorch 限制GPU使用效率详解(计算效率)
问题用过 tensorflow 的人都知道， tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率，但 pytorch 中没有这个操作。思路于是我想到了一个代替方法，玩过单片机点灯的同学都知道，灯的亮度是靠占空比实现的，这实际上也是计算机的运行原理。 那我们是不是也可以通过增加 GPU 不工作的时间，进而降低 GPU 的使用效...
2024-01-10已安装Scrapy，但不会从命令行运行
我正在尝试运行在ubuntu机器上使用scrapy在python中编写的抓取程序。Scrapy已安装。我可以导入直到python没问题，当pip install scrapy我尝试时已经满足要求（使用–upgrade升级）：/system/linux/lib/python2.7/dist-packages中的scrapyscrapy crawl ...例如，当我尝试从命令中运行scrapy时，我得到了。当前未安装程序“ scrapy”...
2024-01-10pytorch 更改预训练模型网络结构的方法
一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)：resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])那么，接下来就可以构建我们的网络了：class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self...
2024-01-10Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子
无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率，很少有计算误判率，下面就说说怎么计算准确率以及误判率、召回率等指标1.计算正确率获取每批次的预判正确个数train_correct = (pred == batch_y.squeeze(1)).sum()该语句的意思是 预测的标签与实际标签相等的总数获取训练集总的预判...
2024-01-10
pytorch 如何实现对老式机械水表读数的图像识别？
当前，尽管智能水表正在取代老式的机械水表，但在许多地区，由于环境、成本等因素的限制，机械水表无法被替换，仍就需要人工手动进行抄表。现在有这个需求，https://www.datafountain.cn/c...，这个网站两年前还举办了竞赛活动?回答：如果指的是简单的数字识别的话自己有数据集$$用pytorch搭建神经网络训练\\推荐torchvision.model封装好的模型(都是经典且强...
2024-02-20pytorch对梯度进行可视化进行梯度检查教程
目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的正确性。实验可视化rroi_align的梯度1.pytorch 0.4.1及之前，需要声明需要参数，这里将...
2024-01-10typecho插件编写教程（一）:Hello World
最近老高正在编写一个关于typecho的插件，由于typecho不像wordpress，有那么多的文档参考，写一个插件还是遇到了很多的坑，不过随着研究的不断深入，老高也慢慢上手了，于是总结出此篇编写教程分享给大家！I. 从HelloWorld说起基本信息想必想要开发typecho的你一定阅读过官方示例插件HelloWorld的源码吧...
2024-01-10pytorch实现CNN卷积神经网络
本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络，供大家参考，具体内容如下我对卷积神经网络的一些认识 卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络，由于其具有局部感受野等特性，让其与人眼识别图像具有相似性，因此被广泛应用于图像识别中，本人是研究机械故障诊断方面的，一般利...
2024-01-10
PycharmAutopep8配置教程
简介Python语言的编码遵从PEP8规范，Autopep8工具能够依据PEP8规范，快速对代码文件进行规范检查并自动排版。对于变量名，类名，函数名等，会给出提示信息，需要工程师手动修改。安装pip install autopep8在Pycharm中集成Autopep8File -> Settings… ->Tools -> External Tools -> 点击“+”号添加在添加界面，有5处...
2024-01-10pytorch梯度剪裁方式
我就废话不多说，看例子吧！import torch.nn as nnoutputs = model(data)loss= loss_fn(outputs, target)optimizer.zero_grad()loss.backward()nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)optimizer.step()nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数：parameters – 一个基于变量的...
2024-01-10C# GroupBy的基本使用教程
起因今天在公司做一个需求的时候，写的是面条代码，一个方法直接从头写到尾，其中用到了GroupBy，且GroupBy的KeySelector是多个属性而不是单个属性。但是公司最近推行Clean Code，要让代码有可读性。且作为一个有追求的程序员，肯定是不能写面条代码的，要对代码进行拆分。重构前GroupBy大概是这样...
2024-01-10将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法
最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境：Ubuntu 16.04.3Python版本：3.5.2Pytorch版本：0.4.00. 序言大家知道，在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率，这里就不多谈了。最近申请到了实验室的服务器来跑程序，成功将我简陋的程序改成了“高大上”GPU...
2024-01-10
流程图控件GoJS教程：内置GraphObject类各指数介绍(三)
GoJS是一款功能强大，快速且轻量级的流程图控件，可帮助你在JavaScript 和HTML5 Canvas程序中创建流程图，且极大地简化您的JavaScript / Canvas 程序。点击下载GoJS最新版相关内容推荐流程图控件GoJS教程：内置GraphObject类各指数介绍(一)流程图控件GoJS教程：内置GraphObject类各指数介绍(二)fromMaxLinks : number获...
2024-01-10
五个简单的 Torch 例子
上一讲我们已经安装好了 Torch，接下来我们将会列出 5 个简单的 Torch 入门操作案例：require 'torch'自动引入 Torch，代替你引入 th1、定义正定二次型rand() 产生均匀分布的拉张量t() 调换一个张量（注意，它返回一个新的视图）dot() 执行2张量之间的点积eye() 返回一个单位矩阵* 运算符对矩阵（执行矩阵...
2024-01-10
利用PHP扩展Xhprof分析项目性能实践教程
一、背景项目即将上线，想通过一些工具来分析代码的稳定性和效率，想起在上个团队时使用过的xhprof扩展；因为换了新电脑，所以需要重新编译此扩展，现将安装与实际排查过程完整记录下来，方便自己回顾和帮助更多的读者。XHProf 是 FaceBook 开发的一个函数级别的 PHP 分层分析器。数据收集部分...
2024-01-10pytorch实现从本地加载 .pth 格式模型
可以从官网加载预训练好的模型：import torchvision.models as models model = models.vgg16(pretrained = True)print(model)但是经常会出现因为下载速度太慢而出现requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', TimeoutError(10060, '由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。', None, 10060, Non...
2024-01-10
Pytorch模型转换成GPU模型出现错误
因为目前还没有PyTorch标签，所以就用了TensorFlow了，麻烦盛誉值高的大大加上这个标签好吗，Thanks♪(･ω･)ﾉ我最近准备使用VGG模型来训练数据，然后想用GPU，但是在将VGG模型转化成VGG.cuda()时老是报错，我刚开始以为是数据集的问题，但是后来我啥都没弄直接先将VGG转化成.cuda()形式，但也还是报错，...
2024-01-10pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法
如下所示：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#第一行代码model.to(device)#第二行代码首先是上面两行代码放在读取数据之前。mytensor = my_tensor.to(device)#第三行代码然后是第三行代码。这句代码的意思是将所有最开始读取数据时的tersor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算...
2024-01-10使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建)
本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet，使用了两种方法，一种是直接加载预训练模型，并根据自己的需要微调（将最后一层全连接层输出由1000改为10），另一种是手动搭建。构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类，要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法，这里我自己的理解是，...
2024-01-10Pytorch 保存模型生成图片方式
三通道数组转成彩色图片 img=np.array(img1) img=img.reshape(3,img1.shape[2],img1.shape[3]) img=(img+0.5)*255##img做过归一化处理，【-0.5，0.5】 img_path='/home/isee/wei/image/imageset/result.jpg' img=cv2.merge(img) cv2.imwrite(img_path,img)单通道数组转化成灰度图 Img_mask...
2024-01-10Pytorch加载部分预训练模型的参数实例
前言自从从深度学习框架caffe转到Pytorch之后，感觉Pytorch的优点妙不可言，各种设计简洁，方便研究网络结构修改，容易上手，比TensorFlow的臃肿好多了。对于深度学习的初学者，Pytorch值得推荐。今天主要主要谈谈Pytorch是如何加载预训练模型的参数以及代码的实现过程。直接加载预选脸模型如果我们...
2024-01-10如何使用Pytorch搭建模型
1 模型定义 和TF很像，Pytorch也通过继承父类来搭建模型，同样也是实现两个方法。在TF中是__init__()和call()，在Pytorch中则是__init__()和forward()。功能类似，都分别是初始化模型内部结构和进行推理。其它功能比如计算loss和训练函数，你也可以继承在里面，当然这是可选的。下面搭建一个判别MNIST手...
2024-01-10pytorch permute维度转换方法
permuteprediction = input.view(bs, self.num_anchors, self.bbox_attrs, in_h, in_w).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()转置：import torchx = torch.linspace(1, 9, steps=9).view(3, 3)b=x.permute(1,0)print(b)print(b.permute(1,0))以上这篇pytorch permute维度转换方法就是小编分享给大家...
2024-01-10pytorch 转换矩阵的维数位置方法
例如：preds = to_numpy(preds)#preds是[2985x16x2]preds = preds.transpose(2, 1, 0)#preds[2x16x2985]以上这篇pytorch 转换矩阵的维数位置方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。...
2024-01-10
