cnn故障诊断pytorch代码实现

  • CNN的Pytorch实现(LeNet)

    CNN的Pytorch实现(LeNet)

    目录 CNN的Pytorch实现(LeNet) 1. 任务目标 2. 库的导入 3. 模型定义 4. 数据加载.处理 5.模型训练 整个代码 CNN的Pytorch实现(LeNet)   上次写了一篇 ...

  • Pytorch 解决自定义子Module .cuda() tensor失败的问题

    最近在刚从tensorflow转入pytorch,对于自定义的nn.Module 碰到了个问题,即使把模组 modle=Model().cuda(),里面的子Module的parameter都没有被放 ...

  • 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 ...

  • Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式

    今天在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足,但是这个网络框架明明很简单,用CPU跑起来都没有问题,GPU却一直提示out of memory. 在网上找了很多方法都行不通,最后我想也许是pyt ...

  • Pytorch转keras的有效方法,以FlowNet为例讲解

    Pytorch凭借动态图机制,获得了广泛的使用,大有超越tensorflow的趋势,不过在工程应用上,TF仍然占据优势.有的时候我们会遇到这种情况,需要把模型应用到工业中,运用到实际项目上,TF支持的 ...

  • pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作)

    首先这是VGG的结构图,VGG11则是红色框里的结构,共分五个block,如红框中的VGG11第一个block就是一个conv3-64卷积层: 一,写VGG代码时,首先定义一个 vgg_block(n ...

  • 解决pytorch下只打印tensor的数值不打印出device等信息的问题

    解决pytorch下只打印tensor的数值不打印出device等信息的问题

    torch.Tensor类型的数据loss和acc打印时 如果写成以下写法 print('batch_loss: '+str(loss.data)+'batch acc: '+str(acc.data ...

  • 对pytorch中不定长序列补齐的操作

    第二种方法通常是在load一个batch数据时, 在collate_fn中进行补齐的. 以下给出两种思路: 第一种思路是比较容易想到的, 就是对一个batch的样本进行遍历, 然后使用np.pad对每 ...

  • 加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧(收藏)

    加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧(收藏)

    目录 Pytorch-Lightning 1.DataLoaders 2.DataLoaders中的workers的数量 3.Batchsize 4.梯度累加 5.保留的计算图 6.单个GPU训练 7 ...

  • PyTorch-GPU加速实例

    硬件:NVIDIA-GTX1080 软件:Windows7.python3.6.5.pytorch-gpu-0.4.1 一.基础知识 将数据和网络都推到GPU,接上.cuda() 二.代码展示 imp ...

  • Python各类图像库的图片读写方式总结(推荐)

    最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是op ...

  • 粗暴解决CUDA out of memory的问题

    小渣渣复现大佬project发现GPU跑不动,出现如下报错: RuntimeError: CUDA out of memory. 看下来最简单粗暴方法就是减少batch_size,慢是慢了不止一点点但 ...

  • Python实现PDF转换文本详解

    Python实现PDF转换文本详解

    目录 一.前言 1.1.为什么不使用传统的pdf 转文本工具呢? 二.实现过程 2.1.基于深度学习的 OCR 将 pdf 为文本 2.1.1.将 pdf 转换为图像 2.1.2.检测和识别图像中的文 ...

  • yolov5特征图可视化的使用步骤

    yolov5特征图可视化的使用步骤

    目录 前言 一.效果图 二.使用步骤 1.使用方法 2.注意事项 总结 参考 前言 最近写论文需要观察中间特征层的特征图,使用的是yolov5的代码仓库,但是苦于找不到很好的轮子,于是参考了很多,只找 ...

  • python神经网络Batch Normalization底层原理详解

    python神经网络Batch Normalization底层原理详解

    目录 什么是Batch Normalization Batch Normalization的计算公式 Bn层的好处 为什么要引入γ和β变量 Bn层的代码实现 什么是Batch Normalizatio ...

  • python机器学习GCN图卷积神经网络原理解析

    python机器学习GCN图卷积神经网络原理解析

    目录 1. 图信号处理知识 1.1 图的拉普拉斯矩阵 1.1.1 拉普拉斯矩阵的定义及示例 1.1.2 正则化拉普拉斯矩阵 1.2 图上的傅里叶变换 1.3 图信号滤波器 2. 图卷积神经网络 2.1 ...

  • YOLOv5改进教程之添加注意力机制

    YOLOv5改进教程之添加注意力机制

    本文主要给大家讲解一下,如何在yolov5中添加注意力机制, 这里提供SE通道注意力的改进方法,其他注意力的添加方法,大同小异 首先找到SE注意力机制的pytorch代码 class SELayer( ...

  • pytorch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 ...

  • PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法

    一.卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

  • 用Pytorch训练CNN(数据集MNIST,使用GPU的方法)

    听说pytorch使用比TensorFlow简单,加之pytorch现已支持windows,所以今天装了pytorch玩玩,第一件事还是写了个简单的CNN在MNIST上实验,初步体验的确比Tensor ...

    • 2024-02-25

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