【676】PyTorch —— 网络结构显示
摘要：Pytorch 查看模型网络结构 有两种方式，不过效果都没有 keras 自带函数效果好，凑活用吧!!! 方法一：直接打印 print(model) 效果： 方法二：通过 torchsummary from torchsummary import summary model = UNet(3, 2)
阅读全文
posted @ 2021-12-14 20:31
随笔分类 - AI Related / PyTorch
【675】PyTorch —— 图像分类器
摘要：PyTorch —— 图像分类器 训练一个图像分类器 我们将按次序的做如下几步： 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 定义一个卷积神经网络 定义一个损失函数 在训练样本数据上训练网络 在测试样本数据上测试网络 1. 数据预处理 就是将输入数据处理为可以直接输入模
阅读全文
posted @ 2021-12-14 16:29
【674】PyTorch —— 神经网络
摘要：PyTorch 神经网络 一个典型的神经网络训练过程包括以下几点： 定义一个包含可训练参数的神经网络 通过神经网络处理输入 计算损失(loss) 反向传播梯度到神经网络的参数 更新网络的参数 1. 定义一个包含可训练参数的神经网络 torch.nn 定义了相关神经网络层 torch.nn.funct
阅读全文
posted @ 2021-12-13 20:32
【673】PyTorch —— 基础知识
摘要：Docs » PyTorch之60min入门教程 » PyTorch 入门 Tensors（张量） torch.empty()：不初始化的构造 torch.rand()：随机初始化的矩阵 torch.zeros()：初始化矩阵全为 0 torch.tensor()：直接通过数据构造 x.new_on
阅读全文
posted @ 2021-12-09 15:33
【581】PyTorch 实现上采样 —— nn.Upsampling
摘要：参考：pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample 参考：PyTorch Upsample() 函数实现上采样 参考：Official - Docs > torch.nn > Upsample 举例 >>> input = torch.arange(1, 5, dtype=
阅读全文
posted @ 2021-06-28 11:03
【580】PyTorch 实现 CNN 例子（模型构建+训练方法）
摘要：参考：PyTorch 神经网络 参考：PyTorch 图像分类器 参考：深度学习框架Keras与Pytorch对比 参考：最浅显易懂的 PyTorch 深度学习入门 —— Bilibili 实现下面这个网络： 第一层：卷积 5*5*6、ReLU、Max Pooling 第二层：卷积 5*5*16、R
阅读全文
posted @ 2021-06-25 18:04
【577】U-Net相关
摘要：0. 参考： 【逆卷积】ConvTranspose2d原理，深度网络如何进行上采样？ 相当于插值，把小图片变成大的，插入 0 值 【Keras实现】Keras U-Net starter - LB 0.277 通过 Keras 来实现 U-Net 网络 【pytorch】憨批的语义分割重制版6——P
阅读全文
posted @ 2021-06-21 10:44
【501】pytorch教程之nn.Module类详解
摘要：参考：pytorch教程之nn.Module类详解——使用Module类来自定义模型 pytorch中对于一般的序列模型，直接使用torch.nn.Sequential类及可以实现，这点类似于keras，但是更多的时候面对复杂的模型，比如：多输入多输出、多分支模型、跨层连接模型、带有自定义层的模型等
阅读全文
posted @ 2020-12-06 14:25
【499】PyTorch 相关
摘要：参考：PyTorch官方教程中文版 一、 PyTorch 安装 有些说明比较复杂，主要是国内网络限制，所以最好外网环境下安装哦，安装可以参考“PyTorch在Windows下的安装”这篇说明。对于我的安装是用的下面命令。 pip install torch==1.7.0+cpu torchvisio
阅读全文
posted @ 2020-11-27 09:18
