使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （5/6）
一、说明 本文主要介绍CNN中在pytorch的实现，其中VGG16网络，数据集来源，以及训练过程，模型生成和存储，模型调入等。 二、预训练模型和迁移学习 训练 CNN 可能需要大量时间，并且该任务需要大量数据。但是，大部分时间都花在学习网络用来从图像中提取模式的最佳低级过滤器上。一个自然的问题出现了——我们是否可以使用在一个数据集上训练的神经网络，并在没有完整训练过程的情况下...
PyTorch实战：实现Cifar10彩色图片分类
网络 普通神经网络: 定义损失函数和优化器 训练网络-Net CPU训练 模型准确率 编辑 GPU训练 训练网络-LeNet 模型准确率 点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢 前言 PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了，相较于其他主流框架，PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的一点是，框架可以类比为编程语言，仅为我们实现项目效果的工具，也就是我们...
从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类
动目标识别取得成功的重要原因，也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。同时，当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速，在许多应用场景下甚至超过了原有的以CNN为主的模型。虽然以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机算法都十分复杂、运行及处理难度很大，PyTorch平台的掌握也并不容易。为使广大学者能理解卷积神经网络背后的...
【深度学习】实验12 使用PyTorch训练模型
文章目录 使用PyTorch训练模型1. 线性回归类2. 创建数据集3. 训练模型4. 测试模型 附：系列文章 使用PyTorch训练模型 PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是一个开源的机器学习框架，由Facebook公司于2016年开源。它提供了构建动态计算图的功能，可以更自然地使用Python语言编写深度神经网络的程序，具有易于使用、灵活、高效等特点，被广泛应用于深度学习任务中。 PyT...
Pytorch-CNN-CIFAR10
文章目录 model.pymain.py运行图 model.py import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.nn.init as initclass CNN_cls(nn.Module): def __init__(self,in_dim): super(CNN_cls,self).__init__() self.c...
pytorch_autograd v1.backward()+variable.grad
pt_gradient # gradientable variablew = torch.normal(0, 0.01, size=(2,1), requires_grad=True)b = torch.zeros(1, requires_grad=True) def linreg(X, w, b): return torch.matmul(X, w) + b def squared_loss(y_hat...
使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （3/6）
。为了提取模式，我们将使用卷积过滤器的概念。但首先，让我们加载之前定义的所有依赖项和函数。 !wget https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/pytorchfundamentals/main/computer-vision-pytorch/pytorchcv.py import torchimport torch.nn as nnimport tor...
PyTorch C++ 前端：张量
本篇文章将尝试了解 PyTorch 组件的高级概述以及它们如何配合。 PyTorch 组件的高级概述 后端 PyTorch 后端是用 C++ 编写的，它提供 API 来访问高度优化的库，例如：用于高效矩阵运算的张量库、用于执行 GPU 运算的 CUDA 库以及用于梯度计算的自动微分等。 前端 可以使用 Python 或 C++ 前端 ( libpytroch )访问 C++ 后端 API 接口来构建、训练和测试...
PyTorch中ReduceLROnPlateau的学习率调整优化器
PyTorch中ReduceLROnPlateau的学习率调整优化器 作者：安静到无声 个人主页 简介： 在深度学习中，学习率是一个重要的超参数，影响模型的收敛速度和性能。为了自动调整学习率，PyTorch提供了ReduceLROnPlateau优化器，它可以根据验证集上的性能指标自动调整学习率。 本文将详细介绍ReduceLROnPlateau的使用方法，并提供一个示例，以帮助读者了解如何在PyTorch中...
使用 PyTorch 的计算机视觉简介 （2/6）
一、说明 在本单元中，我们从最简单的图像分类方法开始——一个全连接的神经网络，也称为感知器。我们将回顾一下 PyTorch 中定义神经网络的方式，以及训练算法的工作原理。 二、数据加载的实践 首先，我们使用 pytorchcv 助手来加载所有数据。 !wget https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/pytorchfund...