PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测
PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测 0. 前言1. SSD 目标检测模型1.1 SSD 网络架构1.2 利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3 不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4 数据准备1.5 模型训练 2. 实现 SSD 目标检测2.1 SSD300 架构2.2 MultiBoxLoss2. 训练 SSD 小结系列链接 0. 前言 SSD (Single Shot ...
【Python】使用 requirements.txt 与 pytorch 相关配置
【Python】使用 requirements.txt 与 pytorch 相关配置 前言一、pip1、导出结果含有路径2、导出不带路径的 二、Conda1、导出requirements.txt2、导出yml 文件 三、第三方包：pipreqs（推荐）1、创建并激活conda环境2、安装requirements文件的pip源的包 四、pytorch的配置安装正确版本的pytorch+torchvision...
PyTorch中torchvision库的详细介绍
torchvision 是 PyTorch 生态系统中的一个关键库，专门为计算机视觉任务设计和优化。它提供了以下几个核心功能： 数据集：内置了多种广泛使用的图像和视频数据集，如 MNIST、CIFAR10/100、Fashion-MNIST、ImageNet、COCO 等，并且它们以 torch.utils.data.Dataset 的形式实现，方便与 PyTorch 数据加载器（DataLoader）集成...
PyTorch中模块、类和函数的命名和调用
.get_class_info()) # 输出: MyClass 综上所述，Python 中的模块、类和函数调用都需要正确地按照其命名方式引用，并依据不同的调用语境使用合适的语法进行操作。 2. PyTorch的命名规则和调用 在 PyTorch 中，模块、类和函数的命名遵循 Python 的编码规范，并且调用方法也与标准 Python 类似。以下是一些基本规则： 命名规则： 模块（Module）：模块名一...
PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍
torch.autograd 是 PyTorch 深度学习框架中的一个核心模块，它实现了自动微分（Automatic Differentiation）的功能。在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。 1. torch.autograd 主要内容 以下是 torch.autograd 主要内容的详细说明： 自动求导机...
PyTorch 2.2 中文官方教程（二十）
动设备 在 iOS 上进行图像分割 DeepLabV3 作者：Jeff Tang 审阅者：Jeremiah Chung 介绍 语义图像分割是一种计算机视觉任务，使用语义标签标记输入图像的特定区域。PyTorch 语义图像分割DeepLabV3 模型可用于使用20 个语义类别标记图像区域，包括自行车、公共汽车、汽车、狗和人等。图像分割模型在自动驾驶和场景理解等应用中非常有用。 在本教程中，我们将提供一个逐步指...
PyTorch 2.2 中文官方教程（十四）
般地，所有这些示例都使用一个函数在参数上添加额外的结构。换句话说，它们使用一个函数来约束参数。 它没有将层和参数化分开。如果参数化更加困难，我们将不得不为要在其中使用它的每个层重新编写其代码。 要求：torch>=1.9.0 参数化简介 假设我们想要一个具有对称权重的正方形线性层，即具有权重X，使得X = Xᵀ。一种方法是将矩阵的上三角部分复制到其下三角部分 import torchimport torc...
pytorch——保存‘类别名与类别数量’到权值文件中
e_dict': model.state_dict(), 'num_classes': model.num_classes, 'name_classes': model.name_classes } torch.save(save_dict, os.path.join(save_dir, "best_epoch_weights.pth")) 使用 model = get_nets_class(model_...
PyTorch 中神经网络库torch.nn的详细介绍
1. torch.nn torch.nn 是 PyTorch 深度学习框架中的一个核心模块，它为构建和训练神经网络提供了丰富的类库。 以下是 torch.nn 的关键组成部分及其功能： nn.Module 类： nn.Module 是所有自定义神经网络模型的基类。用户通常会从这个类派生自己的模型类，并在其中定义网络层结构（如卷积层、全连接层等）以及前向传播函数（forward pass）：nn.Mod...
使用 PyTorch 构建 NLP 聊天机器人
一、说明 聊天机器人提供自动对话，可以帮助用户完成任务或寻求信息。随着深度学习的最新进展，聊天机器人正变得越来越具有对话性和实用性。这个全面的教程将利用 PyTorch 和 Python 从头开始构建聊天机器人，涵盖模型架构、数据准备、训练循环、评估和部署。 查看 JavaScript 中的自然语言处理 （NLP）（系列） 二、设置 Python 环境 我们首先需要一个环境来运行我们的聊天...