随笔分类 -  PyTorch

摘要:squeeze只能删除是1的维度,因此对不是1的维度先切片为1,然后再删除 input_torch=torch.randn([1,5,1,2]) print(input_torch[:, :, :1, :1].squeeze(dim=(2, 3)).shape) #先切片为[1,5,1,1],再删除 阅读全文
posted @ 2024-11-26 00:31 夕西行 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:YOLO依赖opencv,所以需要在VS2017中配置opencv。YOLO使用的是COCO数据集,感兴趣的可以移步官网。 【配置opencv】属性表方式 新建opencv3410_release_x64.txt,粘贴如下内容后,改为opencv3410_release_x64.props。注意黄色 阅读全文
posted @ 2020-05-11 16:24 夕西行 阅读(2234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:【安装pycocotools】 由于pip install pycocotools会出错,所以本地安装1、下载源码https://github.com/philferriere/cocoapi,解压放到任意位置(如D盘)2、cmd中输入 pip install "D:\cocoapi-master\ 阅读全文
posted @ 2020-05-09 11:45 夕西行 阅读(7462) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:注意vs2013版本过低,建议用新版本vs 1、解压libtorch 进入lib查看拥有的lib文件 2、添加系统环境(一般是bin,但是libtorch的dll都在lib目录里) 3、VS新建项目,属性管理器窗口新建自己的属性表 双击属性表 4、解决提醒std冲突问题,项目——属性(注意不是双击属 阅读全文
posted @ 2020-05-07 11:59 夕西行 阅读(2261) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:下载 https://github.com/AlexeyAB Yolo_mark使用教程 https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/83506913?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-ta 阅读全文
posted @ 2020-04-28 11:36 夕西行 阅读(205) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1、各网络比较 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1419006 2、卷积神经网络之AlexNet 阅读全文
posted @ 2020-04-27 15:53 夕西行 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:state_dict()函数可以返回所有的状态数据。load_state_dict()函数可以加载这些状态数据。 推荐使用: #保存 t.save(net.state_dict(),"net.pth") #加载 net2=Net() net2.load_state_dict(t.load("net. 阅读全文
posted @ 2020-04-27 14:01 夕西行 阅读(2071) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用代码看下各层信息(以ResNet18为例) model=models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1) #初始化模型 print(model) #查看模型层信息 summary(model,(1,3,224,224)) 阅读全文
posted @ 2020-04-23 18:59 夕西行 阅读(1327) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:torchvision是PyTorch的一个视觉工具包,提供了很多图像处理的工具。 datasets使用ImageFolder工具(默认PIL Image图像),获取定制化的图片并自动生成类别标签。如裁剪、旋转、标准化、归一化等(使用transforms工具)。 DataLoader可以把datas 阅读全文
posted @ 2020-04-23 11:59 夕西行 阅读(5022) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:学习PyTorch,推荐“慢行厚积”的博客。pytorch常用损失函数 pytorch专栏 https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/category/1418462.html 阅读全文
posted @ 2020-04-22 17:33 夕西行 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:与其他教程不一样的地方是加载的本地已下载数据(代码中下载速度太慢)。关于数据集的说明点击此链接。 1、下载数据集,复制此链接到迅雷下载 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 2、解压到E:/data目录中, 3、jupyter中 阅读全文
posted @ 2020-04-22 14:47 夕西行 阅读(494) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习之PyTorch实战(1)——基础学习及搭建环境 深度学习之PyTorch实战(2)——神经网络模型搭建和参数优化 深度学习之PyTorch实战(3)——实战手写数字识别 推荐“战争热诚”的博客 阅读全文
posted @ 2020-04-21 09:30 夕西行 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本博客参考 http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html + 《PyTorch入门与实践》 torch.nn最核心的类是nn.Module,一个 nn.Module 包含若干 layers, 和 阅读全文
posted @ 2020-04-03 15:57 夕西行 阅读(553) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:x经过某些运算得到1个y,那么就出现了dy/dx,以及x→y的映射(y是如何由x运算得到的)。 dy/dx的获得需两步:y.backward() 、x.grad,即反向传播、求出梯度 x→y的映射,是Tensor对象的一个属性grad_fn:y.grad_fn 注意,反向传播会累加梯度,所以反向传播 阅读全文
posted @ 2020-04-03 15:41 夕西行 阅读(485) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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