NLLLoss2d 怎么训练
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Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明
最近做显著星检测用到了NLL损失函数 对于NLL函数,需要自己计算log和softmax的概率值,然后从才能作为输入 输入 [batch_size, channel , h, w] 目标 [batch ...
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Java基础强化训练输入错误即结束进程
银行取款的时候有一个规则,就是连续输入密码错误三次账户会被冻结.那么咱们现阶段的Java基础有没有能力去编写出一段类似的代码呢?请接着往下看. //java中连续输入错误(效仿银行卡输入错误三次就终止 ...
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详解tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类
利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型(包括初始化参数,卷积.池化层等参数.网络) 4.训练 1 读取图片文件 def get_fi ...
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python PyTorch预训练示例
前言 最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...
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tensorflow训练中出现nan问题的解决
深度学习中对于网络的训练是参数更新的过程,需要注意一种情况就是输入数据未做归一化时,如果前向传播结果已经是[0,0,0,1,0,0,0,0]这种形式,而真实结果是[1,0,0,0,0,0,0,0,0] ...
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tensorflow入门之训练简单的神经网络方法
这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录 一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...
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利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法
利用TensorFlow实现<神经网络与机器学习>一书中4.7模式分类练习 具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类. 使用到的工具: python3.5 tensorflow1.2. ...
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tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试
本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码,供大家参考,具体内容如下 刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第 ...
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TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法
TensorFlow更新模型变量.它能一次操作一个数据点,也可以一次操作大量数据.一个训练例子上的操作可能导致比较"古怪"的学习过程,但使用大批量的训练会造成计算成本昂贵.到底选用 ...
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详解PyTorch批训练及优化器比较
一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...
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TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片
本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇,是加载上一篇训练好的模型,进行猫狗识别 本文逻辑: 我从网上下载了十几张猫和狗的图片,用于检验我们训练好的模型. 处理我们下 ...
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详解如何用TensorFlow训练和识别/分类自定义图片
很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输 ...
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Python 写入训练日志文件并控制台输出解析
Python 写入训练日志文件并控制台输出解析
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pytorch 固定部分参数训练的方法
需要自己过滤 optimizer.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=1e-3) 另外,如果是Variable, ...
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pytorch 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 torc ...
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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 pa ...
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PyTorch的Optimizer训练工具的实现
torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 使用 torch.optim,必须构造一个 optimize ...
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pytorch使用指定GPU训练的实例
本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块g ...
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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 ...
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pytorch 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 ...
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pytorch 预训练层的使用方法
pytorch 预训练层的使用方法 将其他地方训练好的网络,用到新的网络里面 加载预训练网络 1.原先已经训练好一个网络 AutoEncoder_FC() 2.首先加载该网络,读取其存储的参数 3.设 ...