我们知道,对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高,实际上对于一些比较简单的网络,比如alexnet,vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构,但是对于比较复杂的网络,如unet,直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力 tensorflow上的tensorboard进行计算图的可视化可谓是非常成熟了,那么有没有可以可视化pytorch动态图的工具呢? 实际上是有的,前两天介绍了tensorboardX,pytorch上的一个功能强大的可视化工具,他可以直接可视化网络结构 关于如何使用te…

最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from tensorboardX import SummaryWriter 然后声明一下自己将loss写到哪个路径下面 writer = SummaryWriter('./log') 然后就可以愉快的写loss到你得这个writer了 niter = epoch * len(train_loader) +…

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D…

1. 公司职员关系图表 节点和边界数据 节点是指每个节点本身的数据,代表公司职工的名称:属性(Country).分类(Category)和地区(Region,给每个节点定义的属性数据).文件必须是.csv的格式. 连接线数据,不同的两个点之间的关系,权重(可以用各种方式做一个度量).节点的数据结构可以是以点的形式,一个行数据是一个节点它有它的属性:边线的数据它每一行是两个点之间的关系. 节点数据名第一个字段必须是Id(第一个必须大写,第二个字母d小写),后边的字段Country.Category…

我们先介绍下pytorch中的cnn网络 学过深度卷积网络的应该都非常熟悉这张demo图(LeNet): 先不管怎么训练,我们必须先构建出一个CNN网络,很快我们写了一段关于这个LeNet的代码,并进行注释: # coding=utf-8 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Net(nn.Module): # 定义N…

本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移. 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化(权重值缩放到0-255之间)可以发现: 第一层的滤波器可以看做模版匹配,那么它寻找的模式就是一些边和线.也就是说,当滤波器滑动到边和线的时候,会有较大的激活值.这跟人脑的功能几乎是一致的. 然而,我们只能可视化第一层滤波器得到如此有意义的结论,可视化后面的滤波器,我们将无法看到什么有用的东西. 1.…

PyTorch全连接ReLU网络 1．PyTorch的核心是两个主要特征: 一个n维张量,类似于numpy,但可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 本文将使用全连接的ReLU网络作为运行示例.该网络将有一个单一的隐藏层,并将使用梯度下降训练,通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离,来拟合随机生成的数据. 2.张量 2.1 热身: Numpy 在介绍PyTorch之前,将首先使用numpy实现网络. Numpy提供了一个n维数组对象,以及许多用于操作这些数组的函数.Nu…

https://www.jianshu.com/p/46eb3004beca 1 引言 我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具,为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具,未免可以将其应用到Pytorch中,用于Pytorch的可视化.这里特别感谢Github上的解决方案: https://github.com/lanpa/tensorboardX. 本文主要是针对该解决方案提供一些介绍. TensorboardX支持scalar, im…

tensorboard --logdir runs 改为 tensorboard --logdir=D:\model\tensorboard\runs 重点 在网上看了很多方法后发现将原本链接中的计算机名改为localhost,即http://localhost:6006/后能成功解决该问题,显示结果 1 引言 我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具,为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具,未免可以将其应用到Pytorch中,用于Py…

在代码中改好存储Log的路径 命令行中输入 tensorboard --logdir /home/huihua/NewDisk1/PycharmProjects/pytorch-deeplab-xception-master/run 会出来一个网站,复制到浏览器即可可视化loss,acc,lr等数据的变化过程. 举例说明pytorch中设置summary的方式: import argparse import os import numpy as np from tqdm import tqdm…