Encoder代码为: .输入图片的通道nc=.ndf=. def __init__(self,isize,nz,nc,ndf,ngpu,n_exter_layers=,add_final_conv=True): super(Encoder,self).__init__() self.ngpu=ngpu # 必须为16倍数 assert isize % ==,"isize has to be a multiple of 16" main=nn.Sequential() # 图片的高宽缩…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 经过上面两个部分,我们完成了数据生成.网络结构定义,下面我们终于可以小试牛刀,训练模型了! 首先,我们先定义一些训练时要用到的参数: EPOCH = 1000 # 就是要把数据用几遍 LR = 0.1 # 优化器的学习率,类似爬山的时候应该迈多大的步子. BATCH_SIZE=50 其次…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 终于要构建模型啦.这里我们构建的是回归模型,是用神经网络构建的,基本结构是什么样的呢? 你肯定听说过,神经网络有输入层.隐藏层.输出层,一般结构如下图所示(图片来源于网络,侵删): 所以,对比我们之前生成的数据来说,形如x=3我们想得到的输出为y=8.分别对应了上面的输入层和输出层,所以…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速.简单的实现神经网络框架的编写. 0. 准备数据,并对数据集进行划分.划分其实有很多方法:见数据集划分实战code # 准备数据 import random x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0,…

[机器学习炼丹术]的炼丹总群已经快满了,要加入的快联系炼丹兄WX:cyx645016617 参考目录: 目录 1 创建自定义网络层 2 创建一个完整的CNN 2.1 keras.Model vs keras.layers.Layer 之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型. TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了,Keras可以理解为TF的高级API,里面封装了很多的常见网络层.常见损失函数等. 后续会详细…

参考: https://github.com/Iallen520/lhy_DL_Hw/blob/master/PyTorch_Introduction.ipynb 模拟一个回归模型,y = X * w + 随机数 如,y : n*1矩阵, X : n*2矩阵 , w : 1,2矩阵 设置true_w = [[-1.0], [2.0]] , 随机初始化w 比如[[1.0], [0.0]],目标是拟合出正确的w 代码如下: #自己写一个test case import torch d = 2 n =…

作者: OAM 项目负责人 导读:2019 年 10 月 17 日,阿里巴巴合伙人.阿里云智能基础产品事业部总经理蒋江伟(花名:小邪)在 Qcon 上海重磅宣布,阿里云与微软联合推出开放应用模型 Open Application Model (OAM)开源项目.OAM的愿景是以标准化的方式沟通和连接应用开发者.运维人员.应用基础设施,让云原生应用管理与交付变得更加简洁,高效,并且可控. OAM 为什么值得关注? 关注点分离:开发者关注应用本身,运维人员关注模块化运维能力,让应用管理变得更轻松.应…

Kubernetes 项目作为容器编排领域的事实标准, 成功推动了诸如阿里云 Kubernetes (ACK)等云原生服务的迅速增长.但同时我们也关注到,Kubernetes 的核心 API 资源比如 Service.Deployment 等,实际上只是应用中的不同组成部分,并不能代表一个应用的全部.也许我们可以通过像 Helm charts 这样的方式来尝试表达一个可部署的应用,可一旦部署起来,实际运行的应用中却依旧缺乏以应用为中心的约束模型.这些问题都反映出,Kubernetes 以及云原生…

这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究. 一个关键原则:“仅仅在权重更新的时候使用fp32,耗时的前向和后向运算都使用fp16”.其中的一个技巧是:在反向计算开始前,将dloss乘上一个scale,人为变大:权重更新前,除去scale,恢复正常值.目的是为了减小激活gradient下溢出的风险. apex是nvidia的一个pytorch扩展,用于支持混合精度训练和分布式…