Pytorch for training1——read data/image
torchvision import datasets,transformsfrom torch.utils.data import DataLoader# transform.Compose是PyTorch中的一个类，用于将多个图像变换操作组合在一起。它的作用是将这些操作按照顺序依次应用于输入的图像数据。trans = transforms.Compose([ np.float32, transfor...
【PyTorch实战演练】Faster R-CNN介绍以及通过预训练模型30行代码实现目标检测
1.1 R-CNN1.2 Fast R-CNN1.3 Faster R-CNN 2. 预训练模型3. 目标检测代码及解析4. 结果展示 0. 前言 本文介绍Faster R-CNN的结构及原理，并基于PyTorch官方文档使用预训练好的模型进行目标检测实例。 1. R-CNN的发展史 1.1 R-CNN R-CNN的提出背景 R-CNN（Regions with Convolutional Neural Net...
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络 0. 前言1. 传统机器学习与人工智能2. 人工神经网络基础2.1 人工神经网络组成2.2 神经网络的训练 3. 图神经网络4. 使用香草神经网络执行节点分类4.1 数据集构建4.2 模型构建4.3 模型训练 5. 实现香草图神经网络执行节点分类5.1 图神经网络基本原理5.2 实现香草图神经网络 小结系列链接 0. 前言 图数据集通常比简单的连接集合...
【图像合成】基于DCGAN典型网络的MNIST字符生成（pytorch）
关于 近年来，基于卷积网络（CNN）的监督学习已经 在计算机视觉应用中得到了广泛的采用。相比之下，无监督 使用 CNN 进行学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望能有所帮助 缩小了 CNN 在监督学习和无监督学习方面的成功之间的差距。我们介绍一类称为深度卷积生成的 CNN 对抗性网络（DCGAN），具有一定的架构限制，以及 证明他们是无监督学习的有力候选人。训练 在各种图像数据集上，我们展示了令人信服的...
Pytorch多机多卡分布式训练
多机多卡分布式： 多机基本上和单机多卡差不多： 第一台机器（主设备）： torchrun --master_port 6666 --nproc_per_node=8 --nnodes=${nnodes} --node_rank=0 --master_addr=${master_addr} train_with_multi_machine_and_multi_gpu.py 第二台机器（从设备）： torchru...
【单点知识】基于实例详解PyTorch中的DataLoader类
ataLoader的调用方法2.2 DataLoader的参数说明 3. DataLoader的使用实例4. 总结 0. 前言 在深度学习中，数据的预处理和加载方式对模型训练的效率与效果具有重要影响。PyTorch提供了一种强大的工具——DataLoader，它能够高效地将数据集转化为适合模型训练的小批量数据，并支持多线程并行加载机制，极大地提升了数据读取速度。本文将详细介绍PyTorch中的DataLoade...
机器学习 - 创建一个PyTorch classification model
紧接上一篇文章机器学习-神经网络分类 继续描述 先得将数据从 numpy arrays 移到 PyTorch tensor 里。 import torch # 将数据从numpy移到PyTorch tensors里X = torch.from_numpy(X).type(torch.float)y = torch.from_numpy(y).type(torch.float) 之后，将数据分成训练集和测试...
Windows深度学习环境----Cuda version 10.2 pytorch3d version 0.3.0
Requirements Python version 3.8.5Pytorch version: pytorch==1.6.0 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit=10.2.89pytorch3d version 0.3.0Cuda version 10.2 感觉readme文件里的不适配，跟pytorch官网不同 以前的 PyTorch 版本 |...
常见现代卷积神经网络（Pytorch 09）
本章将介绍现代的 卷积神经网络架构，许多现代卷积神经网络的研究都是建立在这一章的基础上的。在本章中的每一个模型都曾一度占据主导地位，其中许多模型都是 ImageNet竞赛 的优胜者。ImageNet竞赛自2010年以来，一直是计算机视觉中监督学习进展的指向标。 AlexNet。它是第一个在大规模视觉竞赛中击败 传统计算机视觉模型 的大型神经网络；使用重复块的网络（VGG）。它 利用许多重复的神经网络块；网络中...
深度学习 - PyTorch基本流程 (代码)
bel = "Predictions") plt.legend(prop = {"size": 14})plot_predictions() # 创建线性回归print("**** Create PyTorch linear regression model by subclassing nn.Module ****")class LinearRegressionModel(nn.Module): def...