torch

win10从零安装配置pytorch全过程图文详解

1.安装anaconda (anaconda内置python在内的许多package,所以不用另外下载python) 可以点击下面的清华开源软件镜像站,在官网下载anaconda不如在这下的快 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 镜像站 我下载的是下图这个版本,对应的是3.7,anaconda3代表对应python... »

如何搭建pytorch环境的方法步骤

conda activeta pytorch_gpu切换成功之后就会看到在路径前边显示我们已经进入该虚拟环境。 »

pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 查看源码 初始化部分: def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buff... »

pytorch中的inference使用实例

这里inference两个程序的连接,如目标检测,可以利用一个程序提取候选框,然后把候选框输入到分类cnn网络中。 这里常需要进行一定的连接。 #加载训练好的分类CNN网络 model=torch.load('model.pkl') #假设proposal_img是我们提取的候选框,是需要输入到CNN网络的数据 #先定义transforms对输入cnn的网络数据进行处理,常包括resize、tot... »

浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项

以上这篇浅谈pytorch池化maxpool2D注意事项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软件开发网。您可能感兴趣的文章:基于pytorch padding=SAME的解决方式详解PyTorch批训练及优化器比较pytorch模型存储的2种实现方法pytorch中图像的数据格式实例 »

Windows10+anacond+GPU+pytorch安装详细过程

不然会出现下面这张错误6、测试是否成功总结到此这篇关于Windows10+anacond+GPU+pytorch安装详细过程的文章就介绍到这了,更多相关Windows10 anacond GPU pytorch安装内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网! »

浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用

一、简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.... »

基于pytorch padding=SAME的解决方式

tensorflow中的conv2有padding=‘SAME'这个参数。吴恩达讲课中说到当padding=(f-1)/2(f为卷积核大小)时则是SAME策略。但是这个没有考虑到空洞卷积的情况,也没有考虑到strides的情况。查阅资料后发现网上方法比较麻烦。手算,实验了一个早上,终于初步解决了问题。分为两步:填充多少中文文档中有计算公式:输入:输出:因为卷 »

Pycharm中切换pytorch的环境和配置的教程详解

pytorch安装 注:在训练模型的时候,有时候可能需要不同版本的 torch和torchvision,所以需要配置不同的环境。anconda和pycharm自行安装,接下来在pycharm终端pip安装。 1. torch和torchvision下载 进入pytorch官网,[https://pytorch.org] 进入右下角的网站下载,找到需要的版本,我的版本如下 1.3.0-版本 cp37... »

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

torch.optim的灵活使用详解 1. 基本用法: 要构建一个优化器Optimizer,必须给它一个包含参数的迭代器来优化,然后,我们可以指定特定的优化选项, 例如学习速率,重量衰减值等。 注:如果要把model放在GPU中,需要在构建一个Optimizer之前就执行model.cuda(),确保优化器里面的参数也是在GPU中。 例子: optimizer = optim.SGD(model.... »

解决pytorch-yolov3 train 报错的问题

UserWarning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/blob/master/models.py#L191 将model.py  obj_m... »

Pycharm中import torch报错的快速解决方法

Pycharm中import torch报错 问题描述: 今天在跑GitHub上一个深度学习的模型,需要引入一个torch包,在pycharm中用pip命令安装时报错: 于是我上网寻求解决方案,试了很多都失败了,最后在:Anne琪琪的博客中找到了答案,下面记录一下解决问题的步骤: 1、打开Anaconda prompt执行下面命令: conda install pytorch-cpu torchv... »

pytorch 实现在一个优化器中设置多个网络参数的例子

我就废话不多说了,直接上代码吧!您可能感兴趣的文章:pytorch构建网络模型的4种方法详解PyTorch批训练及优化器比较对pytorch的函数中的group参数的作用介绍 »

pytorch实现seq2seq时对loss进行mask的方式

如何对loss进行mask pytorch官方教程中有一个Chatbot教程,就是利用seq2seq和注意力机制实现的,感觉和机器翻译没什么不同啊,如果对话中一句话有下一句,那么就把这一对句子加入模型进行训练。其中在训练阶段,损失函数通常需要进行mask操作,因为一个batch中句子的长度通常是不一样的,一个batch中不足长度的位置需要进行填充(pad)补0,最后生成句子计算loss时需要忽略那... »

Pytorch对Himmelblau函数的优化详解

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 import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def himmelblau(x): return (x[0] ** 2 + x[1] ... »

pytorch ImageFolder的覆写实例

在为数据分类训练分类器的时候,比如猫狗分类时,我们经常会使用pytorch的ImageFolder: CLASS torchvision.datasets.ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=<function default_loader>, is_valid_file=None) 使用可见p... »

将pytorch转成longtensor的简单方法

我就废话不多说了,直接上代码了。非常简单哦! pytorch转成longtensor b = torch.rand(3,3)#得到的是floattensor值, b = b.long()#得到的是longtensor值 pytorch tensor转换实例 import torch import numpy as np #(1,3,16,2,2) # 1个视频,16个关键帧,3通道,长为2宽为2 ... »

Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类实例

自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质,免去了手动计算导数,下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制。 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和Tensor是一样的,但是每个Variable都有三个属性:Varibale的Tensor本身的.data,对应Tensor的梯度.grad,以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn... »

pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍

pytorch torchvision.ImageFolder的用法介绍

torchvision.datasets Datasets 拥有以下API: __getitem__ __len__ Datasets都是 torch.utils.data.Dataset的子类,所以,他们也可以通过torch.utils.data.DataLoader使用多线程(python的多进程)。 举例说明: torch.utils.data.DataLoader(coco_cap, ba... »

Pytorch mask_select 函数的用法详解

非常简单的函数,但是官网的介绍令人(令我)迷惑,所以稍加解释。mask_select会将满足mask的指示,将满足条件的点选出来。您可能感兴趣的文章:在Python中通过threshold创建mask方式python实现根据给定坐标点生成多边形mask的例子python_mask_array的用法Numpy中的mask的使用浅谈图像处理中掩膜的意义 »

在pytorch中实现只让指定变量向后传播梯度

pytorch中如何只让指定变量向后传播梯度? (或者说如何让指定变量不参与后向传播?) 有以下公式,假如要让L对xvar求导: (1)中,L对xvar的求导将同时计算out1部分和out2部分; (2)中,L对xvar的求导只计算out2部分,因为out1的requires_grad=False; (3)中,L对xvar的求导只计算out1部分,因为out2的requires_grad=Fals... »

pytorch实现保证每次运行使用的随机数都相同

其实在代码的开头添加下面几句话即可: # 保证训练时获取的随机数都是一样的 init_seed = 1 torch.manual_seed(init_seed) torch.cuda.manual_seed(init_seed) np.random.seed(init_seed) # 用于numpy的随机数 torch.manual_seed(seed) 为了生成随机数设置种子。返回一个torch... »

pytorch masked_fill报错的解决

如下所示: import torch.nn.functional as F import numpy as np a = torch.Tensor([1,2,3,4]) a = a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=-np.inf) print(a) b = F.softmax(a) print(b) tensor([-in... »

浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿。 对标量自动求导 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。 import torch from to... »

浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

您可能感兴趣的文章:PyTorch的深度学习入门之PyTorch安装和配置浅析PyTorch中nn.Module的使用 »

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