莫烦pytorch学习第15页

Pytorch学习笔记-06 Normalization layers

Pytorch学习笔记-06Normalizationlayers文章目录Pytorch学习笔记-06NormalizationlayersWhyNormalizationBatchNormalizationLayerNormalizationInstanceNormalizationGroupNormalization

Yuetianw·2022-12-15 15:00

pytorch学习笔记-数据集的使用

主要内容：如何把数据集和transform结合在一起，以及一些标准数据集如何下载、查看使用等1.pytorch官网的datasets，只要写代码的时候指定数据集、设定参数，就能自己下载。例如COCO数据集用于目标检测、语义分割。以下以CIFAR10为例：importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./datasets'

A徒手摘星星·2022-12-15 15:59

pytorch学习笔记-激活函数层

注意事项：激活函数也是来自nn模块下importtorchvisionfromtensorboardXimportSummaryWriterfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransforms#input=torch.tensor([[1,

完◎笑·2022-12-15 15:57

Pytorch学习笔记---3：张量存储视图

了解张量的底层实现对张量的学习有很大的帮助。张量中的值被分配到由torch.Storage实例所管理的连续内存块中。存储区是由数字数据组成的一维数组，即包括给定类型的数字的连续内存块，例如float(代表32位浮点数)或int64(代表64位整数)。一个Pytorch的Tensor实例就是这样一个Storage实例的视图，该实例能够使用偏移量和每个维度的步长对该存储区进行索引。注意：多个张量可以索

一件迷途小书童·2022-12-15 15:55

Pytorch学习笔记---5：将张量存储到GPU

在一般时候，当我们谈及存储时，我们指的是CPU上面的RMA。Pytorch张量也可以存储在另一种处理器上：GPU。每个Pytorch张量都可以存储到GPU上，以快速进行大规模并行计算。接下来，所有在张量上执行的操作将使用Pytorch附带的特定于GPU的例程来执行。Pytorch支持各种GPU：到2019年年中，Pytorch的主要版本只在支持CUDA的GPU上提供加速功能。Pytorch可以运行

一件迷途小书童·2022-12-15 15:25

pytorch学习笔记-1

文章目录pytorch-张量数据类型创建一个Tensor1.importfromnumpy2.importfromlist3.生成未初始化数据4.生成随机数据rand/rand_like,randintrandn,normal-正态分布5.特殊数据fullarange-等差数列linspace/logspace-等差数列ones/zeros/eye-全1、全0、对角矩阵randperm-随机打散p

kittyyyyyyy·2022-12-15 15:24

Pytorch学习笔记-01

Pytorch学习笔记-01本篇文章所提及的所有代码皆开源，可以在个人的Gitee账号下存储库内找到相关的Gitee链接此仓库下有几个分支，关于AI的存储在Py分支下–>Gitee目录Pytorch学习笔记

是镕不是荣·2022-12-15 15:22

pytorch学习笔记-2

文章目录pytorch-张量的索引与切片直接索引-indexing高级索引-连续选取-selectfirst/lastN高级索引-间隔选取-selectbysteps高级索引-选取具体索引号-selectbyspecificindex高级索引-掩码选取-selectbymaskpytorch-张量的索引与切片直接索引-indexing>>>a=torch.rand(4,3,28,28)#a为一组图

kittyyyyyyy·2022-12-15 15:19

pytorch学习07：Broadcast广播——自动扩展

pytorch在矩阵相加时，会自动根据矩阵的阶数进行自动扩展。在一定条件下，可用让阶数不同的矩阵相加。示例：importtorcha1=torch.tensor([[0,0,0],[10,10,10],[20,20,20],[30,30,30]])b1=torch.tensor([[0,1,2],[0,1,2],[0,1,2],[0,1,2]])b2=torch.tensor([[0,1,2]])

HMTT·2022-12-15 14:13

Pytorch学习_Transforms & Build Model

主要是给自己用来复习的博客，同学们第一次学习的话可以去看官网的tutorials，那里有更详细的解释。Pytorch官方Transforms的tutorialsTransformsDataset或者Dataloader里的数据，往往不能直接作为训练用的数据，它们还要经过一些处理，这个处理的过程就是Transforms。所有TrochVision的数据集都有两个参数，transform和target

ExcitingYi·2022-12-15 12:16

pytorch学习笔记一：张量的操作与线性回归

目录一、张量的简介1、张量的基本概念2、张量的属性二、张量的创建1、直接创建2、依数值创建3、依概率创建三、张量的操作1、张量的拼接2、张量的切分3、张量的索引4、张量变换5、算术运算6、高级操作四、线性回归模型一、张量的简介1、张量的基本概念张量是一个【多维数组】，它是一个标量、向量、矩阵的高维拓展。2、张量的属性在PyTorch0.4.0之前，torch.autograd包中存在Variabl

Dear_林·2022-12-15 02:28

python（numpy，pandas6）——pandas数据形式的简介，排序方式sort_index，sort_values

文章目录前言Seriesdata_rangeDataFramepandas的属性查看方法pandas排序sort_indexsort_values前言根据莫烦Python的教程总结写成，以便自己复习和使用

菜且凶残_2017·2022-12-14 23:53

PyTorch学习 tensor基本操作

tensor基本操作获取tensor的基本信息特殊的创建tensor的方法indexingslicingjoiningmutating首先准备数据importtorchdevice='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'print(device)data=torch.tensor([[1.,2],[3,4]])获取tensor的基本信息方法名说明is_

YFCodeDream·2022-12-14 16:35

pytorch学习(二) 维度操作，相关库

包tqdm进度条pyav学习资源pims将多张图像转化为一个图像序列学习资源argparse[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传pims可以处理将多张图片存为一个序列对象pims.ImageSequence()pims.PyAVVideoReader(path)待整理numpynp.asarray():将其他类型转化为np.array类型PILwithImage.o

晓梦清尘·2022-12-14 16:27

pytorch如何定义损失函数_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

理解交叉熵关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，比如[1,0,0]表示当前样本属于第一类，q为拟合的分布，比如[0.7,0.2,0.1]。按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度（信息熵）：如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度（交叉熵）：直观上，用p来描述样本是最完美的，用q描述样本就不那么完美，根据吉布斯不等式，恒成立，当

weixin_39851918·2022-12-14 08:06

PointNet pytorch学习（小白踩坑日记）

3D视觉小白，第一次写文章，若有不正确的地方，烦请指出。一、源码、论文、数据集下载1、源码下载：https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch2、论文下载：https://arxiv.org/abs/1612.005933、数据集下载（1）shapenet数据集：https://shapenet.cs.stanford.edu/ericyi/shapenetc

梨花诺·2022-12-13 23:09

pytorch安装配置

记录一下在pytorch学习中的一些问题，先从安装配置开始，以防自己之后需要配置新环境时忘了。

tooony_·2022-12-13 20:42

莫烦教程matplotlib基础

1、figureplt.figure(num=3,figsize=(8,5))#num为figure的值plt.plot(x,y2)plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=10.0,linestyle='--')plt.xlim((-1,2))#x轴的范围plt.ylim((-2,3))#y轴的范围plt.xlabel('xlabel')#x轴的标签plt.ylab

孙盼的博客·2022-12-13 16:00

Pytorch学习（2）TensorBoard使用：writer.add_image()函数

fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnumpyasnpfromPILimportImagewriter=SummaryWriter("logs")img_path="dataset/train/ants_image/0013035.jpg"img_PIL=Image.open(img_path)img_array=np.array

Wingsang·2022-12-13 09:21

pytorch学习笔记（五）——torchvision.datasets数据集的使用

1.torchvisiontorchvision是pytorch工程的一部分，主要用于视觉方面的一个包，包括流行的数据集、模型架构和用于计算机视觉的常见图像转换torchvision.transformstorchvision官网页面（从pytorch官网docs点开）2.torchvision.datasets常见的数据集3.数据集的使用——以CIFAR10为例importtorchvision

M762B·2022-12-12 19:05

PyTorch学习—19.模型的加载与保存（序列化与反序列化）

文章目录一、序列化与反序列化二、PyTorch中的模型保存与加载方式1.模型保存2.模型加载三、断点续训练一、序列化与反序列化训练好的模型存储在内存中，内存中的数据不具备长久性存储的功能，所以，我们需要将模型从内存搬到硬盘中进行长久的存储，以备将来使用。这就是模型的保存与加载，也即序列化与反序列化。序列化指的是将内存中的对象保存到硬盘当中，以二进制序列的形式存储下来。反序列化指的是将硬盘当中的

哎呦-_-不错·2022-12-12 18:23

PyTorch学习笔记（一）深度学习框架简介、开发环境准备

PyTorch学习笔记（一）深度学习框架简介、开发环境准备PyTorch同类框架PyTorch生态PyTorch可以做什么？

Laura_Wangzx·2022-12-12 16:49

PyTorch学习笔记：EOFError：Ran out of input

报错分析：这个错误其实是pytorch函数torch.utils.data.DataLoader在windows下的特有错误，该函数里面有个参数num_workers表示进程个数，在windows下改为0就可以了解决方法：train_loader=Data.DataLoader(dataset=data_x,#使用的数据集※batch_size=64,#批处理样本大小shuffle=True,#每

code_carrot·2022-12-12 13:01

【Pytorch学习】复现DCGAN训练生成动漫头像

先看一下结果：1，环境安装指令condacreate-npytorchpython=3.7activatepytorchcondainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocudatoolkit=11.3-cpytorchpipinstallmatplotlibpipinstallIPythonpipinstallopencv-python2，训练过程先构建判别器和生成

AI小白龙·2022-12-12 10:14

每天进步一点点 -- pytorch学习:张量的介绍与创建

攀登程序猿·2022-12-12 09:07

深度学习-使用CNN分类MNIST数据集

参考莫烦大神的视频，视频中没有讲最后的动画演示，他github中有，但是一是数据太大笔记本一运行就卡，二是绘制那部分代码看不懂，所以我删掉了，只是简单运行显示下正确率。

Vivinia_Vivinia·2022-12-11 22:56

pytorch学习笔记：模型的构建

模型构建基础知识构建神经网络的典型流程*定义一个拥有可学习参数的神经网络*遍历训练数据集*通过网络处理数据*计算损失值（loss）*将网络参数的梯度进行反向传播（loss.backward）*更新网络的权重1、神经网络的构造1.1Model类的介绍（定义一个简单的神经网络）Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经⽹网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。该类是一个可供

阿瓦达啃大瓜~·2022-12-11 21:23

pytorch学习笔记——模型的保存与加载以及获取模型参数

目录一、保存和加载二、模型参数print(model)print(model.state_dict())print(type(model))print(model.named_parameters())中的name总结：一、module.state_dict()二、module.named_parameters()三、model.parameters()PyTorch模型保存深入理解一、保存和加载

phily123·2022-12-11 20:20

Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)

ZZY_dl·2022-12-11 18:41

莫烦-pytorch

pytorch莫烦激励函数Y=AF(Wx)这里的AF()就是激励函数，其实就是另外一个非线性函数。

9377_·2022-12-11 16:02

每天进步一点点 -- pytorch学习：MNIST手写数字初体验

理论计算方法--K临近算法(OpenCV轻松入门_面向python)K近邻算法的本质是将指定对象根据已知特征值分类，根据书中给出的内容，我们可以在手写数字识别上进行分析。假设我们要让程序识别图20-2中上方的数字（当然，你一眼就知道是“8”，但是现在要让计算机识别出来）。识别的方式是，依次计算该数字图像（即写有数字的图像）与下方数字图像的距离，与哪个数字图像的距离最近（此时k=1），就认为它与哪幅

攀登程序猿·2022-12-11 16:01

Pytorch学习记录------实现简单的线性回归

目的使用深度学习框架Pytorch，实现线性回归。通俗的讲，就是训练时输入俩组数据，他们的关系是（y=ax+b）。训练完成之后的模型可以直接实现输入x，输出y。构造X和yx和y构造时，就先把他们的关系自己确认下来。（因为只是实验，所以我们要明确出他们的线性关系。方便验证）x_values=[iforiinrange(11)]x_train=np.array(x_values,dtype=np.fl

悠然;̀͒̏ۖ·2022-12-11 16:00

每天进步一点点 -- pytorch学习：简单线性回归问题

前言一直想学习人工智能，但是没有找到很好的课程，网上零碎的听了很多，大都是让我一脸蒙圈，不动手无法动脑，打算直接按照视频课程先搞起来，周志华的49讲是必须听的，对原理讲的很直观，不涉及实战和代码，pytorch的视频是随便找的，找了一个自己听着声音舒服点的而已，参考视频如下：周志华机器学习49讲（入门初步），不涉及代码，B站很多，比如：南京大学周志华教授亲讲！大佬终于把机器学习讲的如此通俗易懂！学

攀登程序猿·2022-12-11 16:22

Pytorch学习系列之九：OpenCV加载onnx模型进行推理

0.为什么选着OpenCV进行推理按道理，使用OpenVINO推理套件（引擎）进行优化加速推理，或者其他推理套件进行推理，比如TensorRT等等。OpenVINO是英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。但引入推理套件（引擎）势必带来额外的工作量，在对推理速度要求不高的情况下，使用OpenCV自带的DNN模块已经足够满足需求了，且

thequitesunshine007·2022-12-11 11:00

PyTorch学习笔记之torch.nn

这里主要概括性地讲解一下torch.nn中的几个函数的含义。nn.Flatten()-顾名思义，就是将张量的几个维度变成一维的，有点类似于matlab中的reshape函数。该函数一般后跟一个nn.Linear()即全连接层。nn.Linear()-用于构造一个全连接层，第三个参数bias默认为True，表示会学习一个附加的偏置。nn.Conv2d()-表示2维卷积，参数依次为输入通道，输出通道，

qiuchangyong·2022-12-11 08:00

PyTorch学习笔记（18）--划分训练集和测试集的脚本

PyTorch学习笔记（18）–划分训练集和测试集的脚本文件本博文是PyTorch的学习笔记，第18次内容记录，主要记录了如何自动的划分训练集和测试集。

我这一次·2022-12-11 02:28

【Pytorch学习笔记八】深度学习数据集介绍（训练集、验证集、测试集）及数据标注工具（labelme等）

文章目录1.什么是数据集2.数据集划分：训练集、验证集、测试集2.1训练集、验证集、测试集2.2划分方法2.3划分比例2.4常用公共数据集介绍3.数据标注工具3.1labelme3.2其它标注工具介绍1.什么是数据集用已知某种或某些特性的样本作为训练集，以建立一个数学模型，再用已建立的模型来预测未知样本，此种方法被称为有监督学习，是最常用的一种机器学习方法。为了获得有监督学习中样本的真实分类标签（

QHCV·2022-12-11 01:48

PyTorch 学习日记（1）——Tensor与损失函数

Pytorch学习日记（1）本文中主要讲了Tensor和requires_grad属性以及一些常用的pytorch的损失函数。

Mr_Chen2020·2022-12-10 17:44

PyTorch学习笔记：多GPU训练

方法一：#选择GPU执行orCPU执行，方法一iftorch.cuda.is_available():AEmodel=AutoEncoder()AEmodel=torch.nn.DataParallel(AEmodel).cuda()else:AEmodel=AutoEncoder()方法二：#选择GPU执行orCPU执行，方法二#定义device，其中需要注意的是“cuda:0”代表起始的dev

code_carrot·2022-12-10 14:47

Pytorch学习笔记（二）：卷积神经网络中常见的函数解读

一、Torch函数1.torch.tensor(data,*,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False)将一个数据转换为tensor数据类型。2.torch.reshape(input,shape)返回一个张量，该张量具有与输入相同的数据和元素数，但具有指定的形状。一般的数据形状为（x,y），而一般在神经网络中输入的数据

Gaomagic·2022-12-10 13:00

Pytorch学习笔记（一）：Pytorch安装GPU版本（避坑）

目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若想要安装CUDA版本的推荐离线安装。一、创建虚拟环境在开

Gaomagic·2022-12-10 13:59

nn.AdaptiveAvgPool2d——二维自适应平均池化运算

PyTorch学习笔记：nn.AdaptiveAvgPool2d——二维自适应平均池化运算torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)功能：该函数与二维平均池化运算类似

视觉萌新、·2022-12-10 12:00

pytorch学习笔记-实践-RNN-sin预测cos

RNN通过Sin预测Cosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportoptimimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimportmatplotlib.animation#导入动图包importmath,randomtorch.__version

wenqiang su·2022-12-10 11:39

pytorch学习笔记：task01-task04

pytorch学习笔记Task01pytorch安装Task02PyTorch基础知识1、张量（1）简介（2）常见的构造Tensor的函数（3）常见操作（4）广播机制2、自动求导（1）autograd简介

qq_32795481·2022-12-10 11:55

基础模块及算例#pytorch学习

1.pytorch介绍PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界，而随着Caffe2项目并入Pytorch，Pytorch开始影响到TensorFlow在深度学习应用框架领域的地位。总的来说，PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。张量基本概念几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵

CHENYUZ-hub·2022-12-10 11:51

自然语言处理 cs224n 2019 Lecture 11: ConvNets for NLP

cnn用于句子分类的深层cnnQuasi-recurrentNeuralNetworks本节课视频语音声音字幕跟不上图像，看的很辛苦，到后半部分也没听太懂，老师的ppt很简单，都是说的，重要内容没贴上去pytorch

努力努力再努力_越努力越幸运·2022-12-10 06:52

pytorch学习笔记

pytorch学习笔记torch.index_select(input,dim,index,out=None)函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集，其中输入张量、指定维度和指定索引号就是

六个核桃Lu·2022-12-09 17:50

迁移学习Transfer Learning

pytorch学习(十二)—迁移学习TransferLearning侠之大者_7d3f关注0.6992019.01.0210:28:59字数1,001阅读5,532前言在训练深度学习模型时，有时候我们没有海量的训练样本

陈忠辉·2022-12-09 14:05

PyTorch学习日记（四）

书接上文，这次学到了使用pytorch基于经典网络架构训练图像分类模型一、数据预处理部分1.1数据增强和预处理：torchvision中tranforms模块自带功能importosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvis

什么时候点菜·2022-12-09 14:31

Pytorch学习（3）transforms的使用

transforms是pytorch中的图像处理包,一般用Compose把多个处理整合到一起使用transforms的一般步骤是：1.创建具体的工具：tool=transforms.ToTensor()2.使用工具：result=tool（input）fromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsimg_path="dataset/train/a

Wingsang·2022-12-09 14:56

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