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以下是一个使用PyTorch实现堆叠自编码器的示例代码,该代码包括三个自编码器和一些辅助函数,用于训练和测试堆叠自编码器。 importtorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim importtorchvision.transformsastransforms importtorchvision.datasetsasdatasets importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt DefinetheStackedAutoencoderclass classStackedAutoe...

  TEZNKK3IfmPf   2024年03月29日   45   0   0 pytorch

问题 PyTorch实现CNN卷积网络的时候,使用数组的方式创建层是一种十分常见的方式,如下所示: =[] classifier.append(nn.Linear(64,512))in_cha classifier.append(nn.Linear(512,2)) self.classifier=nn.Sequential(classifier) 然而,什么情况下应该使用这种方式呢? 方法 本文将通过案例详细阐述。 方法1 importtorch fromtorchimportnn classNet(nn.Module): def__init__(self)->None: sup...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   36   0   0 pythonpytorch

TypeError:super(type,obj):objmustbeaninstanceorsubtypeoftype这个问题怎么处理? 这个错误通常发生在使用super()函数时,第二个参数不是第一个参数的实例或子类型。 在使用super()函数时,第一个参数应该是当前子类的类对象,而第二个参数应该是当前子类的实例。如果第二个参数不是当前子类的实例或子类型,则会抛出此类型错误。 为了解决此问题,请确保您使用super()函数时传递正确的参数。如果您无法确定正确的参数,请检查您的代码以查找可能导致此错误的其他问题。 RuntimeError:Tensorforargumen...

  TEZNKK3IfmPf   2024年03月29日   44   0   0 pythonpytorch

官方类型如下: 方法一 importtorch my_tensor=torch.randn(2,4)默认为float32类型 print("原始:",my_tensor) print('____________________________________________________________') torch.long()将tensor投射为long类型 long_tensor=my_tensor.long() print(long_tensor) print('________________________________________________________...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月14日   28   0   0 pytorch

一、通道注意力机制简介 下面的图形象的说明了通道注意力机制 二、通道注意力机制pytorch代码 通道注意力机制的pytorch代码如下: importtorch importtorch.nnasnn importtorch.utils.dataasData classChannelAttention(nn.Module): def__init__(self,in_planes,ratio=16): super(ChannelAttention,self).__init__() self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool=nn...

  TEZNKK3IfmPf   4天前   12   0   0 pytorch

问题 随机数的应用场景十分广泛,例如搭建完成网络进行测试的时候需要随机输入,PyTorch提供了rand/randn/randint/randperm等多种随机数的生成方法,那么这些方法的区别是什么呢?在实际开发时,应该如何选择呢? 方法  import torch  x = torch.zeros(size=(3, 224, 224))  [0, n) 随机序列 a = torch.randperm(10) print(a)  tensor(...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   17   0   0 python随机数pytorch

问题 方法 ''' InceptionV1模块 ''' classInception(nn.Module): def__init__(self,in_channels,ch1x1, ch3x3red,ch3x3, ch5x5red,ch5x5, pool_proj): super(Inception,self).__init__() self.branch1=BasicConv2d(in_channels,ch1x1,kernel_size=1) self.branch2=nn.Sequential( BasicConv2d(in_channels,ch3x3red,kernel_siz...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   17   0   0 pythonpytorch

问题 使用PyTorch编程实现CNN卷积层的时候,经常会遇到  classBasicConv2d(nn.Module): def__init__(self,in_channels:int,out_channels:int,kwargs:Any)->None: super().__init__() self.conv=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,bias=False,kwargs) self.bn=nn.BatchNorm2d(out_channels,eps=0.001) defforward(self,x:Tensor)->...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   22   0   0 pythonpytorch

文章目录 保存 加载 案例   保存 torch.save({ 'epoch':epoch,保存迭代次数 'model_state_dict':model.state_dict(),模型的状态 'optimizer_state':optimizer.state_dict(),优化器的状态 },'checkpoint')路径,这里每次保存都会覆盖掉checkpoint文件 当然字典里可以保存任意的内容,路径也可以根据epoch不同而改变还有一种写法: torch.save((epoch,model.state_dict(),optimizer.state_dict())...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月14日   26   0   0 字典pytorch

已知以往的深度学习是以python作为编程语言; 但它的深度学习训练以C后端为基础(这些C后端提供了诸如Tensor这种class; CUDA优化方法;AutoDifferentiation等等) libtorch就是直接以这些C后端作为基础,使得人们可以直接用C作为前端编程语言进行深度学习的训练 补充说明:这里面经常说的深度学习的frontend是python,这里的frontend含义是对应的程序设计语言  一个简单的libtorch深度学习训练例子: (对比下方图片的pytorch语法发现两者之间很相近)  注意: libtorch不一定比pyto...

  I7JaHrFMuDsU   2024年04月26日   27   0   0 pytorch

问题 SqueezeNet是一款非常经典的CV网络,其设计理念对后续的很多网络都有非常强的指导意义,其核心思想包括: 使用1x1卷积核替代3x3,主要原因是3x3的卷积核参数量是1x1的9倍多; 降低3x3卷积核的通道数量; 网络结构中延迟下采样的时机以获得较大尺寸的激活特征图; 方法 下面介绍PyTorch实现的SqueezeNet网络最核心的Fire模块,如下: importtorch fromtorchimportnn,Tensor fromtypingimportAny classBasicConv2d(nn.Module): def__init__(self,in_channe...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   19   0   0 pytorch

问题 stage1 = nn.Sequential(     nn.Sequential(         nn.Conv2d(16, 32, 3, 1, 1),         nn.ReLU(),         nn.Conv2d(32,&nbs...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   20   0   0 解包pytorch

问题 方法 初始化网络权重 forminself.modules(): ifisinstance(m,nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight,mode="fan_out",nonlinearity="relu") ifm.biasisnotNone: nn.init.constant_(m.bias,0) elifisinstance(m,nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight,1) nn.init.constant_(m.bias,0) elifisinstance(m,nn.Linear): ...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   27   0   0 pythonpytorch

mask主要用来根据一定条件,筛选出一部分值来。 基本案例 importtorch x=torch.randn(3,4) mask_1=x.ge(0.5)大于0.5的为True,小于0.5的值为False mask_2=torch.BoolTensor( [ [True,False,True,False], [False,True,False,True], [True,False,True,False] ]) print(torch.masked_select(x,mask_1)) 得到:tensor([1.1518,1.0498,1.4969,1.0021,0.8119]) pri...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月14日   36   0   0 pytorch

问题 涉及到图像分类的网络的最后一层分类层,有两种实现方法,如下所示,你更偏向于哪种方法呢? 方法 方法1  importtorch fromtorchimportnn ''' 测试池化和卷积组合的分类层 ''' classMyNet(nn.Module): def__init__(self)->None: super().__init__() self.conv=nn.Conv2d(3,32,3,padding=1) self.avg_pool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.classifier=nn.Linear(32,2) deff...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   24   0   0 pytorch

以下是一个简单的PyTorch代码示例,演示了如何使用StepLR学习率调度器进行学习率调整: importtorch fromtorch.optimimportSGD fromtorch.optim.lr_schedulerimportStepLR 定义模型和损失函数 model=torch.nn.Linear(10,1) loss_fn=torch.nn.MSELoss() 定义优化器和学习率调度器 optimizer=SGD(model.parameters(),lr=0.01) lr_step=StepLR(optimizer,step_size=10,gamma=0....

  TEZNKK3IfmPf   2024年03月29日   87   0   0 pytorch

  一、空间注意力机制简介 空间注意力的示意图如下: 长条的是通道注意力机制,而平面则是空间注意力机制,可以发现: 通道注意力在意的是每个特怔面的权重 空间注意力在意的是面上每一个局部的权重。注意:空间注意力是右边的部分:SpatialAttentionModule 二、空间注意力与pytorch代码 classSpatialAttention(nn.Module): def__init__(self,kernel_size=7): super(SpatialAttention,self).__init__() assertkernel_sizein(3,7),'ker...

  TEZNKK3IfmPf   4天前   18   0   0 神经网络pytorch

问题 如下所示,两种方式的区别是什么? a  [,,,] (a) (a) 方法 首先,来看各自的输出结果: [1, , , ] 其次,二者的输出是有着本质的区别,前者输出的是一个列表,而后者输出的是列表中的一个个元素。 那么,序列解包有什么作用呢? 应用 下面来看一个2个整数加法的案例,如下所示:  (a, b):      ab c  [, ] d  add(c) (d) ...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   37   0   0 pythonpytorch

   torch.nn.Module类是所有神经网络模块(modules)的基类,它的实现在torch/nn/modules/module.py中。你的模型也应该继承这个类,主要重载__init__、forward和extra_repr函数。Modules还可以包含其它Modules,从而可以将它们嵌套在树结构中。    只要在自己的类中定义了forward函数,backward函数就会利用Autograd被自动实现。只要实例化一个对象并传入对应的参数就可以自动调用forward函数。因为此时会调用对象的__call__方法,而...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月14日   27   0   0 pytorch

PyTorch实现sin函数模拟 一、简介 本文旨在使用两种方法来实现sin函数的模拟,具体的模拟方法是使用机器学习来实现的,我们使用Python的torch模块进行机器学习,从而为sin确定多项式的系数。 二、第一种方法 这个案例相当于是使用torch来模拟sin函数进行计算啦。 通过3次函数来模拟sin函数,实现类似于机器学习的操作。 importtorch importmath dtype=torch.float 数据的类型 device=torch.device("cpu") 设备的类型 device=torch.device("cuda:0")Uncommentthistor...

  TEZNKK3IfmPf   2023年11月15日   22   0   0 pytorch