我就廢話不多說了,直接上代碼吧! import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import num
計(jì)算機(jī)視覺方面朋友都需要跟圖像打交道,在pytorch中圖像與我們平時(shí)在matlab中見到的圖像數(shù)據(jù)格式有所不同。matlab中我們通常使用函數(shù)imread()來輕松地讀入一張圖像,我們?cè)谧兞靠臻g中可
我就廢話不多說了,直接上代碼吧! import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class CatBn
對(duì)于 PyTorch 的基本數(shù)據(jù)對(duì)象 Tensor (張量),在處理問題時(shí),需要經(jīng)常改變數(shù)據(jù)的維度,以便于后期的計(jì)算和進(jìn)一步處理,本文旨在列舉一些維度變換的方法并舉例,方便大家查看。 維度查看:tor
當(dāng)我們花費(fèi)大量的精力訓(xùn)練完網(wǎng)絡(luò),下次預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)不想再(有時(shí)也不必再)訓(xùn)練一次時(shí),這時(shí)候torch.save(),torch.load()就要登場(chǎng)了。 保存和加載模型參數(shù)有兩種方式: 方式一: torc
1、其中再語義分割比較常用的上采樣: 其實(shí)現(xiàn)方法為: def upconv2x2(in_channels, out_channels, mode='transpose'): if mode ==
Pytorch GPU運(yùn)算過程中會(huì)出現(xiàn):“cuda runtime error(2): out of memory”這樣的錯(cuò)誤。通常,這種錯(cuò)誤是由于在循環(huán)中使用全局變量當(dāng)做累加器,且累加梯度信息的緣故
1、imagenet數(shù)據(jù)準(zhǔn)備: a、下載數(shù)據(jù)集 b、提取training data: mkdir train && mv ILSVRC2012_img_train.tar trai
PyTorch中還單獨(dú)提供了一個(gè)sampler模塊,用來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣。常用的有隨機(jī)采樣器:RandomSampler,當(dāng)dataloader的shuffle參數(shù)為True時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用這個(gè)采樣器
如下所示: #coding=gbk ''' GPU上面的環(huán)境變化太復(fù)雜,這里我直接給出在筆記本CPU上面的運(yùn)行時(shí)間結(jié)果 由于方式3需要將tensor轉(zhuǎn)換到GPU上面,這一過程很消耗時(shí)間,大概需