之前讲解了图注意力网络的官方tensorflow版的实现,由于自己更了解pytorch,所以打算将其改写为pytorch版本的. 对于图注意力网络还不了解的可以先去看看tensorflow版本的代码,之前讲解的地址: 非稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html 稀疏矩阵版:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13623989.html 以下改写后的代码我已经上传到gihub上,地址为: ht…
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8524937.html 论文: SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition https://arxiv.org/abs/1704.08063 http://wyliu.com/papers/LiuCVPR17v3.pdf 官方代码: https://github.com/wy1iu/sphereface pytorch代码:…
首先贴上代码原作者的github:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch(非代码作者,博文只解释代码) 今天看完了simple-faster-rcnn-pytorch-master代码的最后一个train.py文件,是时候认真的总结一下了,我打算一共总结四篇博客用来详细的分析Faster-RCNN的代码的pytorch实现, 四篇博客的内容及目录结构如下: 1 Faster-RCNN的数据读取及预处理部分:(对应于代码的/s…
A PyTorch Tools, best practices & Styleguide 中文版:PyTorch代码规范最佳实践和样式指南 This is not an official style guide for PyTorch. This document summarizes best practices from more than a year of experience with deep learning using the PyTorch framework. Note th…
本文介绍一个用于 PyTorch 代码的实用工具 TorchSnooper.作者是TorchSnooper的作者,也是PyTorch开发者之一. GitHub 项目地址: https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper 大家可能遇到这样子的困扰:比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候,PyTorch 提示你说数据类型不匹配,需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float:再或者就是需要一个 CUDA tensor, 你给的却是个…
★ 如何把C++的源代码改写成C代码? C++解释器比C语言解释器占用的存储空间要大,想要在某些特定场合兼容C++代码,同时为了节省有限的存储空间,降低成本,也为了提高效率,将用C++语言写的源程序用C语言改写是很有必要的. C++与C区别最大的就是C++中的类的概念和特性,将C++改为C的问题,就转换成如何将类化去的问题. 方法有两种: ● 将C++中的面向对象特征去掉,先全部理解源代码的逻辑,然后改写; ● 是在C中保留面向对象的部分特征,用结构体实现类的功能. 第一种方法,对于类的数目很少…
pointnet.pytorch代码解析 代码运行 Training cd utils python train_classification.py --dataset <dataset path> --nepoch=<number epochs> --dataset_type <modelnet40 | shapenet> python train_segmentation.py --dataset <dataset path> --nepoch=<…
写在前面 ​ 深度残差网络(Deep residual network, ResNet)自提出起,一次次刷新CNN模型在ImageNet中的成绩,解决了CNN模型难训练的问题.何凯明大神的工作令人佩服,模型简单有效,思想超凡脱俗. ​ 直观上,提到深度学习,我们第一反应是模型要足够"深",才可以提升模型的准确率.但事实往往不尽如人意,先看一个ResNet论文中提到的实验,当用一个平原网络(plain network)构建很深层次的网络时,56层的网络的表现相比于20层的网络反而更差了.…
​  前言  ​​​​​​​本文介绍一个Pytorch模型的静态分析器 PyTea,它不需要运行代码,即可在几秒钟之内扫描分析出模型中的张量形状错误.文末附使用方法. 本文转载自机器之心 编辑:CV技术指南 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一.由于神经网络训练成本较高且耗时,在执行代码之前运行静态分析,要比执行然后发现错误快上很多. 由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的,因此可以帮…
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…