pytorch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...
2024-01-10mac安装pytorch及系统的numpy更新方法
安装Pytorch在pytorch官网上选择相应选项，我的是OS X, pip, python2.7, none CUDA。（之所以用python2.7只是觉得现在还有好多代码用2.7写的，用3+版本经常会由于语法更新而报错。而且用3+的话sublime还要配下python3 的building system。。。。。。）打开terminal，输入：sudo pip install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.3.0.pos...
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...
2024-01-10pytorch构建网络模型的4种方法
利用pytorch来构建网络模型有很多种方法，以下简单列出其中的四种。假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层首先导入几种方法用到的包：import torchimport torch.nn.functional as Ffrom collections import OrderedDict第一种方法# Method 1 -----------------------------...
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 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。...
2024-01-10pytorch实现MNIST手写体识别
本文实例为大家分享了pytorch实现MNIST手写体识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下实验环境pytorch 1.4Windows 10python 3.7cuda 10.1（我笔记本上没有可以使用cuda的显卡）实验过程1. 确定我们要加载的库import torchimport torch.nn as nnimport torchvision #这里面直接加载MNIST数据的方法import torchvision.transforms ...
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
用PyTorch研究张量
本文概述张量介绍介绍PyTorch安装PyTorch使用PyTorch进行张量算术使用PyTorch实施简单的神经网络在深度学习中, 通常会围绕张量作为基石数据结构进行大量讨论。 Tensor甚至以Google旗舰机器学习库的名称出现：” TensorFlow”。张量是线性代数中使用的一种数据结构, 像矢量和矩阵一样, 你可以使用张量来...
2024-01-10
1. PyTorch概述
1. 课程目标使用PyTorch实现学习系统理解神经网络/深度学习的基本概念 2. 所需基础线性代数、概率论Python 3. 机器学习算法与数据结构算法的区别之前的算法有穷举、贪心、动规、分治等等。当遇到一个问题的时候，需要基于这些思维方法，人工设计出一套计算的过程。但是在机...
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...
2024-01-10
win10使用清华源快速安装pytorch-GPU版(推荐)
检查自己的cuda是否安装好在anaconda prompt中输入nvcc -V显示如上面表示安装好了。配置清华园下载环境同样在在anaconda prompt中输入conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-...
2024-01-10基于pytorch的保存和加载模型参数的方法
当我们花费大量的精力训练完网络，下次预测数据时不想再（有时也不必再）训练一次时，这时候torch.save(),torch.load()就要登场了。保存和加载模型参数有两种方式：方式一：torch.save(net.state_dict(),path):功能：保存训练完的网络的各层参数（即weights和bias)其中：net.state_dict()获取各层参数，path是文件存...
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制作自己的LMDB数据操作示例
本文实例讲述了pytorch制作自己的LMDB数据操作。分享给大家供大家参考，具体如下：前言记录下pytorch里如何使用lmdb的code，自用制作部分的Codecode就是ASTER里数据制作部分的代码改了点，aster_train.txt里面就算图片的完整路径每行一个，图片同目录下有同名的txt，里面记着jpg的标签import osimport lmdb # ins...
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加载语音类自定义数据集的方法教程
前言 pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口，但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时，就需要自定义数据集，在pytorch中，提供了一些类，方便我们定义自己的数据集合torch.utils.data.Dataset：所有继承他的子类都应该重写 __len()__ ， __getitem()__ 这两个方法 __len()__ ：返回数...
2024-01-10pytorch获取模型某一层参数名及参数值方式
1、Motivation：I wanna modify the value of some param;I wanna check the value of some param.The needed function:2、state_dict() #generator typemodel.modules()#generator typenamed_parameters()#OrderDict typefrom torch import nnimport torch#creat a simple model...
2024-01-10Pytorch 实现自定义参数层的例子
注意，一般官方接口都带有可导功能，如果你实现的层不具有可导功能，就需要自己实现梯度的反向传递。官方Linear层：class Linear(Module): def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(Linear, self).__init__() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight...
2024-01-10PyTorch预训练Bert模型的示例
本文介绍以下内容：1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型；2. 开发平台使用Google的Colab平台，白嫖GPU加速；3. 使用datasets模块下载IMDB影评数据作为训练数据。transformers模块简介transformers框架为Huggingface开源的深度学习框架，支持几乎所有的Transformer架构的预训练模型。使用非常的方便，本文基...
2024-01-10Pytorch张量如何得到具体值的索引
在python列表中，我们可以使用list.index(somevalue)。 pytorch如何做到这一点？ 例如：Pytorch张量如何得到具体值的索引a=[1,2,3] print(a.index(2)) 然后，1将输出。 pytorch tensor如何在不将其转换为python列表的情况下执行此操作？回答：我认为没有从list.index()到pytorch函数的直接翻译。但是，您可以使用tensor==...
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关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析
以下实验是我在百度公司实习的时候做的，记录下来留个小经验。多GPU训练cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训练在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件nohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=gpu:2 -n1 bash cluster_run.sh $cmd 2>&1 1>>log.cf50_2GPU &修改 –gres=gpu:2 即可Python 文件代码修改...
2024-01-10教你一分钟在win10终端成功安装Pytorch的方法步骤
小书学习的主要方向是TensorFlow和Pytorch,今天就来安装一下Pytorch。第一步：去官网看看Pytorch官网：(https://pytorch.org/)点击get started第二步：选择与自己相匹配的版本，这里显示是我安装的选择。复制命令到win10终端：第三步：成功安装：C:\Users\Shu\Desktop>pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-...
2024-01-10Pytorch 实现冻结指定卷积层的参数
python代码 for i, para in enumerate(self._net.module.features.parameters()): if i < 16: para.requires_grad = False else: para.requires_grad = True # Solver. # self._solver = torch.optim.SGD( # self._net.parameters(), lr=...
2024-01-10
