Yolov8 sppf模块
摘要:学习参考:原始SPP及在YOLO中的SPP/SPPF对比详解_sppf和spp-CSDN博客 Yolov8中的sppf模块是参考SPPNET中的SPP进行改造 先了解SPPNET中的SPP模块: 在这里对特征图进行池化操作,最终和成一个统一大小维度的特征块,其目的主要是为了处理CNN网络中输入图像尺
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PyTorch调用迁移学习
摘要:PyTorch中有modelzoo还有一些训练好的权重参数可以直接使用,在迁移学习中就很方便 torchvision.models - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) 看看上面中文文档就知道怎么调用模型了,要使用 torchvision.models
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PyTorch使用GPU进行训练
摘要:要确保有GPU对应的CUDA版本下载好 直接按照下图模块测测试调用GPU就好了 这是测试GPU是否能使用。 如果显示了可以使用后续使用操作如下: 将实例化的模型传入GPU中: 直接看一个训练的示例代码: 要在GPU中处理使用都要传入GPU中才能用。
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PyTorch构建模型训练模块
摘要:前面几篇分别是数据导入模块,模型类的构建模块,损失函数模块,优化器模块,上述模块搭建好后建立训练模块,将上述几个模块在训练模块中调用完成训练。 这个不太好解释直接看模块示例: 上面是训练模块,分别传入训练总轮次steps,实例化模型model,损失函数loss_func,但是下面训练的时候它将损失函
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PyTorch使用优化器
摘要:优化器使用就很简单了基本上直接设置优化器直接调用就行,在训练的时候把优化器传入训练模型模块中 优化器使用每次要清空不然会一直堆叠,在进行反向传播后更新参数也是调用优化器 再来段文心生成的代码看看优化器什么时候使用:
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Pytorch损失函数模块
摘要:直接调用定义就好了要使用的损失函数,但是nn.functional和nn.Module中都有损失函数,至于从哪个包中调用损失函数看你的需求,和图中所说一样,如果没有需要学习的参数就用nn.functional,如果有要学习更新的参数就用nn.Module。 虽然是这样说,但是我看这个代码下面使用的就
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PyTorch自定义模型类
摘要:使用Pytorch自己建立一个模型类: 继承初始 建立一个模型的类,一定要继承nn,Module父类, 初始化: def __init__(self): super(self).__init__(): 如果不这样操作就使用不了继承中初始化,也使用不了继承的一些函数。 建立自己的网络层 图中初始化后的
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PyTorch导入数据
摘要:先导入数据: 将要处理的文件数据导入x_train,y_train,x_valid,y_valid中,转换为张量。 使用PyTorch中的数据模块,将上面转换为张量的数据使用TensorDataset函数转换为数据集。 之后使用DataLoader来加载数据集,DataLoader包相当于一个派发器
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