pytorch list中的list / 张生荣

pytorch numpy list类型之间的相互转换实例

如下所示: import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np ''' pytorch中Variable与torch ...

下图所示为最大值的去池化操作,主要包括三个参数,kernel_size: 卷积核大小(一般为3,即3x3的卷积核), stride:步,还有一个新的size. 从图中可以看出,它将维度4x4的去池化结 ...

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 ...

加载模型字典逐一判断每一层,如果该层是bn 的 running mean,就取出参数并取平均作为该层的代表对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化 from functools import par ...

先看Pytorch中的卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dil ...

一.pytorch 损失函数中输入输出不匹配问题 File "C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\ ...

在使用pytorch训练模型,经常需要加载大量图片数据,因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader. 为了实现小批量循环读取大型数据集,在Dataloader类具体实现中,使用了迭 ...

Parameter 和 buffer If you have parameters in your model, which should be saved and restored in the s ...

前言最近在使用pytorch的时候,模型训练时,不需要使用forward,只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数即: forward 的使用 class Modu ...

目录 1 引言 2 模型的保存与复用 2.1 查看网络模型参数 2.2 载入模型进行推断 2.3 载入模型进行训练 2.4 载入模型进行迁移 3 总结 1 引言各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈.今天 ...

目录 pytorch部署到jupyter中两种解决方案 pytorch部署到jupyter中在安装Aconda的同时,会将jupyter notebook一起安装,不过这里的jupyter not ...

目录 modle.train,model.eval,with torch.no_grad解读 model.eval()与torch.no_grad()的作用 model.eval() torch.no ...

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 ...

传统使用opencv自带的swapaxes进行转换,然后使用pytorch的from_numpy转为tensor 例如: img = img.swapaxes(1,2).swapaxes(0,1) 但 ...

深度学习库Keras中的Sequential是多个网络层的线性堆叠,在实现AlexNet与VGG等网络方面比较容易,因为它们没有ResNet那样的shortcut连接.在Keras中要实现ResNet ...

使用anaconda安装pytorch过程中出现的问题在使用anaconda安装pytorch的过程中,出现了很多问题,也在网上查了很多相关的资料,但是都没有奏效.在很多次尝试之后才发现是要先装nu ...

服务器环境: Ubuntu 16.04.7 显卡:2080 cuda:10.1 注:若服务器有管理员账户和个人账户,最好在个人账户下重新安装anaconda,否则安装pytorch过程中可能有些库安装 ...

Do need to use model.eval() when I test? Sure, Dropout works as a regularization for preventing over ...

在PyTorch中,torch.Tensor类是存储和变换数据的重要工具,相比于Numpy,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient) ...

简介 AMP:Automatic mixed precision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的. 在Pytorch ...