pytorch中隐藏单元的动态添加
我试图在我训练它时动态添加隐藏单元到3层神经网络（输入，隐藏，输出）。我想保持网络的一部分受过训练的权重，因为我添加新的隐藏units.This是我的代码，pytorch中隐藏单元的动态添加class my_network(torch.nn.Module): def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim): super(my_network,self).__init__() self.I = in...
2024-01-10pytorch 实现查看网络中的参数
可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数（包括通过继承得到的父类中的参数） 可示例代码如下： params = list(model.named_parameters()) (name, param) = params[28] print(name) print(param.grad) print('-------------------------------------------------') (name2, par...
2024-01-10pytorch 输出中间层特征的实例
pytorch 输出中间层特征：tensorflow输出中间特征，2种方式：1. 保存全部模型(包括结构)时，需要之前先add_to_collection 或者 用slim模块下的end_points2. 只保存模型参数时，可以读取网络结构，然后按照对应的中间层输出即可。but：Pytorch 论坛给出的答案并不好用，无论是hooks，还是重建网络并去掉某些层，...
2024-01-10对pytorch中的梯度更新方法详解
背景使用pytorch时，有一个yolov3的bug，我认为涉及到学习率的调整。收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3，两个优化器中的学习率设置不一样，而且使用GPU数目和batch的更新也不太一样。据此，我简单的了解了下pytorch的权重梯度的更新策略，看看能否一窥究竟。对代码说明共三个实验，分布写在代码中...
2024-01-10在pytorch中查看可训练参数的例子
pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的，这时候就需要查看哪些是可训练参数，以确定这些设置是成功的。pytorch中model.parameters()函数定义如下： def parameters(self): r"""Returns an iterator over module parameters. This is typically passed to an optimizer. Yields: Parameter: module parameter ...
2024-01-10如何基于python把文字图片写入word文档
安装代码pip install python-docx1.批量化往word文件中添加大批量重复的数据from docx import Documentfrom docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPHfrom docx.shared import Pt #磅数from docx.oxml.ns import qn #中文格式#以上是docx库中需要用到的部分import timeprice = input('请输入今日价格：')company_list = ['客户1...
2024-01-10pytorch中的卷积和池化计算方式详解
TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和samepytorch里面的padding么有这两个选项，它是数字0,1,2,3等等，默认是0所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的：tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系，不能任意的输出大小；而nn输出大小可以通过padding进行改变nn里面的卷积操作或者是池化...
2024-01-10Pytorch .pth权重文件的使用解析
pytorch最后的权重文件是.pth格式的。经常遇到的问题：进行finutune时，改配置文件中的学习率，发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率， 并没有使用新的学习率。原因：首先查看.pth文件中的内容，我们发现它其实是一个字典格式的文件其中保存了optimizer和scheduler，所以再次加载此文件时会使用...
2024-01-10在pytorch中动态调整优化器的学习率方式
在深度学习中，经常需要动态调整学习率，以达到更好地训练效果，本文纪录在pytorch中的实现方法，其优化器实例为SGD优化器，其他如Adam优化器同样适用。一般来说，在以SGD优化器作为基本优化器，然后根据epoch实现学习率指数下降，代码如下:step = [10,20,30,40]base_lr = 1e-4sgd_opt = torch.optim.SGD(model.param...
2024-01-10在pytorch中对非叶节点的变量计算梯度实例
在pytorch中一般只对叶节点进行梯度计算，也就是下图中的d,e节点，而对非叶节点，也即是c,b节点则没有显式地去保留其中间计算过程中的梯度（因为一般来说只有叶节点才需要去更新），这样可以节省很大部分的显存，但是在调试过程中，有时候我们需要对中间变量梯度进行监控，以确保网络的有效...
2024-01-10在pytorch中实现只让指定变量向后传播梯度
pytorch中如何只让指定变量向后传播梯度？（或者说如何让指定变量不参与后向传播？）有以下公式，假如要让L对xvar求导：（1）中，L对xvar的求导将同时计算out1部分和out2部分；（2）中，L对xvar的求导只计算out2部分，因为out1的requires_grad=False；（3）中，L对xvar的求导只计算out1部分，因为out2的requires...
2024-01-10pytorch 图像中的数据预处理和批标准化实例
目前数据预处理最常见的方法就是中心化和标准化。中心化相当于修正数据的中心位置，实现方法非常简单，就是在每个特征维度上减去对应的均值，最后得到 0 均值的特征。标准化也非常简单，在数据变成 0 均值之后，为了使得不同的特征维度有着相同的规模，可以除以标准差近似为一个标准正态...
2024-01-10基于pytorch中的Sequential用法说明
class torch.nn.Sequential(* args)一个时序容器。Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中。当然，也可以传入一个OrderedDict。为了更容易的理解如何使用Sequential, 下面给出了一个例子：# Example of using Sequential model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() )# ...
2024-01-10pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解
import torch.nn.functional as Fimport torch.nn as nnF.upsample(input, size=None, scale_factor=None,mode='nearest', align_corners=None) r"""Upsamples the input to either the given :attr:`size` or the given :attr:`scale_factor` The algorithm used for upsa...
2024-01-10pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法
实践中，针对不同的任务需求，我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的。假如我们现在有一个简单的两层感知机网络：# -*- coding: utf-8 -*-import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.optim as optim x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3])).cuda()y = Variable(torch.FloatTensor([4, 5])).cuda()...
2024-01-10如何用PyTorch中的矢量乘以矩阵
我正在玩弄PyTorch，目的是学习它，而且我有一个非常愚蠢的问题：如何将矩阵乘以单个矢量？如何用PyTorch中的矢量乘以矩阵这是我已经试过：>>> import torch >>> a = torch.rand(4,4) >>> a 0.3162 0.4434 0.9318 0.8752 0.0129 0.8609 0.6402 0.2396 0.5720 0.7262 0.7443 0.0425 0.4561 0.1725 0.4390 0.8770 [torch.FloatTensor of siz...
2024-01-10如何缩小 PyTorch 中的张量？
torch.narrow()方法用于对 PyTorch 张量执行窄操作。它返回一个新的张量，它是原始输入张量的缩小版本。例如，[4, 3] 的张量可以缩小为 [2, 3] 或 [4, 2] 大小的张量。我们可以一次缩小一个维度上的张量。在这里，我们不能将两个维度都缩小到 [2, 2] 的大小。我们也可以用来缩小张量的范围。Tensor.narrow()语法...
2024-01-10PyTorch中的拷贝与就地操作详解
前言PyTroch中我们经常使用到Numpy进行数据的处理，然后再转为Tensor，但是关系到数据的更改时我们要注意方法是否是共享地址，这关系到整个网络的更新。本篇就In-palce操作，拷贝操作中的注意点进行总结。In-place操作pytorch中原地操作的后缀为_，如.add_()或.scatter_()，就地操作是直接更改给定Tensor的...
2024-01-10获取Pytorch中间某一层权重或者特征的例子
问题:训练好的网络模型想知道中间某一层的权重或者看看中间某一层的特征,如何处理呢?1、获取某一层权重,并保存到excel中;以resnet18为例说明:import torchimport pandas as pdimport numpy as npimport torchvision.models as modelsresnet18 = models.resnet18(pretrained=True)parm={}for name,parameters in resnet18.named_paramete...
2024-01-10如何在 PyTorch 中标准化张量？
PyTorch 中的张量可以使用torch.nn.functional模块中normalize()提供的函数进行归一化。这是一个非线性激活函数。它在指定维度上对给定张量执行Lp 归一化。它返回原始张量元素的归一化值的张量。一维张量可以在 0 维上归一化，而二维张量可以在 0 维和 1 维上归一化，即按列或按行。n 维张量可以在维度 (0,1...
2024-01-10
python中docx文档合并，合并后的文档，里面的图片无法显示，代码如下所示？
from docx import Documentdef mergeDocx(pathList,savePath): documentList = [] for path in pathList: document = Document(path) document.add_page_break() documentLi...
2024-02-07如何比较 PyTorch 中的两个张量？
为了在 PyTorch 中按元素比较两个张量，我们使用了该方法。它比较相应的元素，并返回“真” 如果两个元素是相同的，否则返回“假”。我们可以比较两个维度相同或不同的张量，但两个张量的大小必须在非单维上匹配。torch.eq()脚步导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是torch。确...
2024-01-10如何在 PyTorch 中获得矩阵的秩？
矩阵的秩可以使用Torchlinalg.matrix_rank()获得。. 它以一个矩阵或一批矩阵作为输入，并返回一个具有value(s)矩阵秩的张量。torch.linalg模块为我们提供了许多线性代数运算。语法torch.linalg.matrix_rank(input)其中输入是二维张量/矩阵或矩阵批次。脚步我们可以使用以下步骤来获得矩阵或矩阵批次的秩 -导入火炬库...
2024-01-10
SpringBoot2.0官方文档之Actuator
文章目录执行器（Actuator）的定义1. 开启Actuator2. 端点(Endpoints) 2.1 启用端点2.2 暴露端点2.3 保护HTTP端点2.4 配置端点缓存时间2.5 端点的发现页2.6 端点的路径2.7 跨域支持2.8 实现自定义端点 2.8.1 接收输入2.8.2 自定义Web端点2.8.3 Servlet端点2.8.4 控制器端点 2.9 健康信息 2.9.1 ...
2024-01-10如何在 PyTorch 中调整图像的色调？
图像的色调是指三种原色（红、蓝、黄）和三种二次色（橙、绿、紫）。为了调整图像的色调，我们应用adjust_hue(). 它是torchvision.transforms模块提供的功能转换之一。adjust_hue()转换接受 PIL 和张量图像。张量图像是形状为[C, H, W] 的 PyTorch 张量，其中C是通道数，H是图像高度，W是图像宽度。此变换还接受一...
2024-01-10
