pytorch数据归一化函数 / 张生荣

pytorch 归一化与反归一化实例

ToTensor中就有转到0-1之间了. # -*- coding:utf-8 -*- import time import torch from torchvision import transfo ...

数据归一化: 数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权. 为什么要做归一化: 1)加快梯度下降 ...

听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sor ...

其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数,所以各框架都能用来拟合任意函数,Pytorch也能. 在这篇博客中,就以拟合y = ax + b为例(a和b为需要拟合的参数) ...

出错: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 305, in <module> train_ ...

数据增强卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题,而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法. 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜,图片增强方法功不可没,因为有了图片增强 ...

Himmelblau函数如下: 有四个全局最小解,且值都为0,这个函数常用来检验优化算法的表现如何: 可视化函数图像: import numpy as np from matplotlib impor ...

最近用到了上采样下采样操作,pytorch中使用interpolate可以很轻松的完成 def interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mod ...

传统方式需要10s,dat方式需要0.6s import os import time import torch import random from common.coco_dataset impo ...

一.前言确保安装 scikit-image numpy 二.Dataset 一个例子: # 导入需要的包 import torch import torch.utils.data.dataset a ...

目录一.简介二.第一种方法三.第二种方法四.总结一.简介本文旨在使用两种方法来实现sin函数的模拟,具体的模拟方法是使用机器学习来实现的,我们使用Python的torch模块进行机器学习, ...

目录 1.通过复制数据构造张量 1.1 torch.tensor() 1.2 将numpy的ndarray转为tensor 2.生成全0或者全1的tensor 3.生成序列 3.1. 生成一个指定步长 ...

目录什么是上采样 F.interpolate——数组采样操作输入: 注意: 补充: 代码案例一般用法 size与scale_factor的区别:输入序列时 size与scale_factor的区 ...

微信小程序定义全局数据.函数复用.模版等问题总结: 1.如何定义全局数据在app.js的App({})中定义的数据或函数都是全局的,在页面中可以通过var app = getApp(); app ...

python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数 ...

如下所示: #coding:utf8 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame # 如果有i ...

数据加载分为加载torchvision.datasets中的数据集以及加载自己使用的数据集两种情况. torchvision.datasets中的数据集 torchvision.datasets中自带 ...

padding操作是给图像外围加像素点. 为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理. 这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框.具体代码如下: imp ...

Resize函数用于对PIL图像的预处理,它的包在: from torchvision.transforms import Compose, CenterCrop, ToTensor, Resize ...

前言 PyTorch作为一款深度学习框架,已经帮助我们实现了很多很多的功能了,包括数据的读取和转换了,那么这一章节就介绍一下PyTorch内置的数据读取模块吧模块介绍 pandas 用于方便操作含有 ...

在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步.不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的.Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法,下面记录 ...