Whytransforms?一般情况下收集到的图像样本在尺寸，亮度等方面存在差异，在深度学习中，我们希望样本分布是独立同分布的，因此需要对样本进行归一化预处理。有时候只能获取到少量的样本数据，获取数量较多的样本不容易。但是样本数量太少训练的模型精度会比较低，为了解决这样的问题，往往需要做数据增加dataarguement，数据增加的途径就是通过一些变换达到目的。pytorch中的transform

transforms是pytorch中常用的图像预处理方法，这个在torchvision计算机视觉工具包中。在安装pytorch时顺便安装了torchvision，在torchvision中，有三个主要的模块：●torchvision.transforms:常用的图像预处理方法，比如：标准化、中心化、旋转、翻转等；●torchvision.datasets:常用的数据集的dataset实现，例如：

目录一、torchvision：计算机视觉工具包二、transforms的运行机制（1）torchvision.transforms：常用的图像预处理方法（2）transforms运行原理三、数据标准化transforms.Normalize()四、数据增强4.1transforms—数据裁剪（1）transforms.CentorCrop（2）transforms.RandomCrop（3）Ra

Pytorch学习张量学习1、张量初始化的方法1、由原始数据直接生成张量，张量的类型由原始数据的类型决定data=[[1,2],[3,4]]x_torch=torch.tensor(data)2、通过numpy

目录基本数据：TensorTensor数据类型Tensor的创建与维度查看Tensor的组合和分块基本数据：TensorTensor，即张量，是pytorch中的基本操作对象。Tensor数据类型数据类型CPUTensorGPUTensor32位浮点torch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensor64位浮点torch.DoubleTensortorch.cuda.Do

1--torch.optim.SGD()函数拓展importtorchLEARNING_RATE=0.01#梯度下降学习率MOMENTUM=0.9#冲量大小WEIGHT_DECAY=0.0005#权重衰减系数optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=LEARNING_RATE,momentum=MOMENTUM,weight_decay=WEIGH

PyTorch学习笔记（16）–在GPU上实现神经网络模型训练    本博文是PyTorch的学习笔记，第16次内容记录，主要介绍如何在GPU上实现神经网络模型训练。

  以下笔记来自b站，一只小土堆大神的《PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】》，感谢Up主的辛苦付出，如有侵权，深表抱歉，请与我联系，删除相关内容！  再一次表示感谢！  每天学习一点点！一：Pytorch安装和工具1、Anacond安装2、Pytorch安装3、显卡配置4、注意：清华源安装比较快5、pycharmshift+enter自动跳到下一行句首。6、jupyte

用训练好的模型对未知的图像进行预测'''加载训练模型需要对图像进行预处理严格按照网络需要的格式'''importnumpyasnptrain_on_gpu=Truedataiter=iter(dataloaders['valid'])images,labels=dataiter.next()model_ft.eval()iftrain_on_gpu:output=model_ft(images.c

前言要开始搞datascience了,最近在考虑一些AI结合security的事情,还比较迷茫,不过应该总能找到出路的,所以先不管学这个有什么意义了,直接开干技术.pytorch同TensorFlow一样,是datascience标配,所以必须好好学习blog主要参考b站up我是土堆的pytorch教学视频以及pytorch官方文档和源码torch包结构查看torch包的成员dir(torch)[

模型训练example参考https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?p=27训练一个十分类器数据集modelfromtorchimportnnclassTenClassifier(nn.Module):def__init__(self):super(TenClassifier,self).__init__()self.model=nn.Sequenti

Pytorch学习笔记--0WhatisPytorch?写在最开始准备工作WhatisPytorch?

目录模型训练步骤各步骤如下argmax用法完整模型训练代码输出结果（部分）小细节模型训练步骤各步骤如下1.准备数据集2.查看数据集大小3.用dataloader加载数据集4.创建网络模型（一般存为一个model文件，在其中搭建网络模型）5.创建损失函数6.创建优化器7.设置训练网络参数（训练次数、测试次数、训练轮数）8.开始训练9.用tensorboard查看loss曲线10.保存每训练100步的

目录GPU训练方式1方式1如何操作完整代码结果如果电脑上没有GPU，可以使用Google的colabGPU训练方式2方式2如何操作完整代码用Googlecolab的输出GPU训练方式1方式1如何操作找到神经网络模型、数据（包括输入、标签等）和损失函数，调用他们的.cuda()，然后再返回就可以了。对网络模型用cuda()：#...model=Model()iftorch.cuda.is_avail

一、损失函数与反向传播lossfunction（越小越好）：1.计算实际输出与目标输出之间的差距；2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportL1Lossinputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=float)targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=fl

一、基础重要函数dir()：查看help()：帮助Dataset：提供一种方式去获取数据及其对应的label值Dataloader：为后面网络提供不同的数据形式二、tensorboardSummaryWriter(“logs”)：在对应的文件夹会生成“logs”文件夹从PIL到numpy，需要在add_image()中指定shape每一个数字/维表示的含义fromtorch.utils.tenso

#首先定义网络模型net=module()#定义一个optimizer类，这个类可以用来更新网络参数optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01)#定义学习率调度器CosineLR=torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer_CosineLR,T_max=150,eta_min=0

pytorch官网有大量数据集，可以通过函数调用的方式直接下载并使用，避免了繁琐的数据集搜集与整理工作。在官方文档中有详细的API说明与数据集介绍：https://pytorch.org/docs/stable/index.html文章目录torchvision中数据集的使用下载与查看在tensorboard中显示dataloader的使用torchvision中数据集的使用下载与查看这里下载CI

目录一、DataLoadertorch.utils.data.Dataloader二、Datasettorch.utils.data.Dataset三、数据读取上节回顾：Pytorch学习笔记（1）：基本概念

目录一、Pytorch简介1.1Pytorch的诞生1.2Pytorch的发展1.3Pytorch的优点1.4Pytorch实现模型训练的5大要素1.5Pytorch主要模块二、Pytorch的安装三、张量的简介与创建3.1张量的简介3.2张量的创建3.2.1直接创建（1）torch.tensor()（2）torch.from_numpy(ndarry)3.2根据数值创建（1）torch.zero

Howtoreverseamulti-hotencoding?multihot_batch=torch.tensor([[0,1,0,1],[0,0,0,1],[0,0,1,1]])(multihot_batch==torch.tensor(1)).nonzero()tensor([[0,1],[0,3],[1,3],[2,2],[2,3]])希望得到[[1,3],[3],[2,3]]其实像这种任

pytorch学习–反向传播backward入门学习pytorch，在查看pytorch代码时对autograd的backard函数的使用和具体原理有些疑惑，在查看相关文章和学习后，简单说下我自身的理解

在深度学习中，模型的保存和加载很重要，当我们辛辛苦苦训练好的一个网络模型，自然需要将训练好的模型保存为文件。在测试使用时候，又需要将保存在磁盘的模型文件加载调用。在pytorch中网络模型定义为torch.nn.Module的子类的对象。因此模型的保存与加载涉及到２个重要概念——对象的序列化和反序列化。对象的序列化与反序列化序列化和反序列化听起来感觉高大上，其实是很常见的操作，下面举一个JAVA对

在PyTorch中有两种保存和加载用于推理的模型的方法。第一个是保存和加载state_dict，第二个是保存和加载整个模型介绍使用torch.save()函数保存模型的state_dict将为以后恢复模型提供最大的灵活性。这是保存模型的推荐方法，因为只有真正有必要保存训练过的模型学习过的参数。在保存和加载整个模型时，使用Python的pickle模块保存整个模块。使用这种方法可以产生最直观的语法，

1.state_dict简介state_dict是Python的字典对象，可用于保存模型参数、超参数以及优化器（torch.optim）的状态信息。需要注意的是，只有具有可学习参数的层（如卷积层、线性层等）才有state_dict。下面就拿官方教程中的一个小示例来说明state_dict的使用：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasopti

1.tensor理解在pytorch中没有string类型，那么如何表示字符串呢，例如表示一个（“helloworld").因此我们通过引入张量（tensor)来表示字符串。pytorch本质是一个利用CPU或者GPU大型数据的框架。一维tensor:一个变量（字符串、整型）二维tensor:神经网路哟出入层与非线性层之间的权重值三维tensor：图片（处理批次、宽、高）四维tensor:图片（处

一.实验环境介绍anoconda(python3.7)cuda10.1pycharm二.安装anaconda到anaconda官网安装即可：下载好之后点击安装即可。如何检测conda装好了呢？在cmd里面打conda-V，不报错就安好了。三.安装cuda百度搜索cudadownload。进入官网，下载。安装好之后直接打开，可能要等一会，不要着急。需要一些准备准备好之后会开始安装引导上图的勾勾一定要

目录CIFAR-10模型模型结构及卷积参数计算模型代码sequential的使用使用SummaryWriter中的add_graph()展示model正文CIFAR-10模型模型结构及卷积参数计算CIFAR10数据集中每张图片有三个通道，高和宽是32*32的，经过三次卷积和最大池化，展平后经过两次线性层得到最后的输出，每次卷积的卷积核为5*5，最大池化的池化核为2*2，具体过程如下。每张图片的维度

现有网络模型pytorch网络模型官方文档现有的torchvision中提供了许多常见的神经网络模型，这些模型主要包括：分类、语义分割、目标检测、视频分类等类型，其中分类主要针对图像分类，包括AlexNet、VGG、ResNet、GoogLeNet等网络。VGG-16模型认识VGG16VGG16模型之前的官方文档如果pretrained=True，说明这个网络模型中的参数在ImageNet数据集上

目录模型的保存方式一方式二模型的读取对应方式一对应方式二需要注意的问题模型的保存先引入vgg16模型（没有经过预训练的）importtorchvisionvgg16_false=torchvision.models.vgg16(pretained=False)方式一保存网络模型的结构和其中的参数torch.save(vgg16_false,"vgg16_method1.pth")在左侧可以看到已经

目录1.损失函数2.PyTorch中的损失函数2.1nn.L1Loss2.2nn.MSELoss2.3nn.CrossEntropyLoss3.将交叉熵损失函数用到上节的神经网络结构中4.优化器正文1.损失函数作用：1.计算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定依据（反向传播）2.PyTorch中的损失函数2.1nn.L1Lossimporttorchfromtorch.nnimpor

ke1th2018-02-1113:47:0442430收藏113分类专栏：NLPpytorchdeeplearningpytorch学习笔记版权文章部分翻译自http://anie.me/On-Torchtext

utm_source=itdadao&utm_medium=referralPyTorch学习系列(一)——加载数据并生成batch数据

Pytorch学习遇到的问题：AttributeError:module‘torch.nn’hasnoattribute‘relu’importtorchimporttorch.nnx=nn.relu(

我发现，手写损失函数一般都会运用到很多稍微复杂一些的张量操作，很适合用来学习pytorch张量操作，所以这里分析几个常用损失函数练习一下。1.BinaryCrossEntropyLossBCELoss的计算公式很简单：BCE公式这里我们按照公式简单实现一下就可以：classBCELosswithLogits(nn.Module):def__init__(self,pos_weight=1,redu

注意事项：1在训练的过重中喜欢将网络模型单独放在一个model.py文件里面，在训练脚本进行训练的时候只需要导入这个.py文件就可以了。除此之外，在模型脚本里面可以进行一定程度上的运行，防止网络出现问题。2.训练套路：下载数据集----》加载数据集------》定义网络模型-----》定义损失函数-----》定义学习率-------》定义优化器（可以搞个tensorboard）------>在ep

（0）摘要#课程链接PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili#笔记内容（1）P27_完整模型训练的套路（一）（2）P28_完整模型训练的套路（二）（3）P29_完整模型训练的套路（三）（1）完整模型训练的套路（一）#（1）完整网络训练的搭建。1）规范化。创建models.py用于存放网络模型，这是一种规范。#-*-coding=utf-8-*-#g

目录Part103Gradient_Descent1Part203Gradient_Descent2Part305LinearRegressionPart406Logistic_RegressionPart507Multiple_Dimension_InputPart608DatasetandDataloaderPart709Softmax_Classifier（运行结果见另一篇博客）Part81

目录前置准备准备训练数据网络结构构建方式初始化网络层信息构建前向传播计算过程选择损失函数选择优化器开始训练前置准备有python环境，安装好pytorch因为纯粹是为了演示训练过程，具体训练的内容并不是很重要，所以干脆来个简单点的，也好清楚地展示下面将训练一个玩具神经网络，判断一个向量(x,y)位于第几象限，数据随机生成，网络结构只使用前向神经网络准备训练数据先写一个向量类#向量类classVec

文章目录引言一、模型的创建1.nn.Module引言  这一节，我们开始讲解模型模块。一、模型的创建  模型的构建有两个要素：下面我们以LeNet模型为例，展示其模型创建过程classLeNet(nn.Module):#初始化构建子模块def__init__(self,classes):super(LeNet,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)s

本文继续探究学Pytorch时，涉及到的python底层的一些知识。文章目录问：继承Module类构造模型时，背后是如何把自定义的子模块组装起来的？1Module初始化时会构建多个OrderedDict（有序字典）存放子模块2Python的魔法方法__setattr__()定义了类实例的属性赋值时的行为3Module类实例在属性赋值时会判断属性的类型存入对应的OrderedDict总结问：继承Mo

第一章pytorch简介和安装1.1pytorch简介pytorch是一种深度学习库，是简洁且高效快速的框架。1.2pytorch的安装Anaconda/miniconda+pytorch+IDE1.2.1Anaconda的安装anaconda集成了常用于科学分析（机器学习，深度学习）的大量package，并且借助于conda我们可以实现对虚拟Python环境的管理。进入anaconda官网下载相

公众号【计算机视觉联盟】后台回复【PyTorch】可以获得独家PyTorch学习教程pdf版举例子说明torch.full()使用方法：t=torch.full((3,3),10)print("torch.full

1.前言Pytorch的数据导入依靠torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset（或torch.utils.data.IterableDataset）两个类来实现。2.torch.utils.data.DataLoader学习在torch.utils.data官方文档中提到，torch.utils.data.DataLoader是pyto

自己导入数据集蚂蚁蜜蜂分类数据集下载链接：https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zipfromtorch.utils.dataimportDatasetimportosfromPILimportImageclassMyData(Dataset):#root_dir数据集根目录文件夹，label_dir为标注过的图片文件夹#初始

文章目录1.Pytorch的统计学函数1.1均值与最大最小值1.2方差与众数2.Pytorch与分布函数3.Pytorch与随机抽样4.Pytorch的范数运算5.Tensor的矩阵分解6.Tensor的张量裁剪7.Tensor的索引与数据筛选7.1torch.where7.2torch.index_select7.3torch.gather7.4torch.masked_index7.5torc

文章目录前言1.引入库2.读取数据3.数据处理（totensor,resize）4.重载网络模型和训练好的参数5.输入图片给模型前言摘要：最简单的推理网络组成（fromtudui）代码如下（示例）：1.引入库importtorchimporttorchvisionfromPILimportImagefromtorchimportnn2.读取数据image_path="../imgs/airplan

PyTorch框架搭建PyTorch是动态图计算，TensorFlow1.0还是静态图计算。静态图计算是我们在编程的时候需要先构图（即将我们的网络环境搭建好），才能在后端运行我们的网络。Tensorflow的可视化是通过Tensorboard来完成的，而pytorch的可视化得需要其他第三方的工具。TnesorFlow的部署是通过TFserving来部署，而PyTorch模型的部署就比较麻烦了，可

1.引入由【Pytorch学习笔记】002—线性模型。在简化目标函数为不含常数项的线性方程后，我们需要在w-cost曲线图中寻找一个最优的w值使得cost最小。

torch.nnnn.Module常用的神经网络相关层损失函数优化器模型初始化策略nn和autogradnn.functionalnn和autograd的关系hooks简介模型保存GPU计算Pytorchnn模块提供了创建和训练神经网络的各种工具，其专门为深度学习设计，核心的数据结构是Module。Module是一个抽象的概念，既可以表示神经网络中的某个层，也可以表示一个包含很多层的神经网络。nn