参考:https://blog.csdn.net/liujh845633242/article/details/102668515 这里我重点说一下1D卷积,2D卷积很好理解,但是1D卷积就不是那么好理解了,以textcnn为例,在对句子长度进行卷积之后,再将词向量的维度SUM成1维,总而言之,大家需要注意卷积核的深度这一概念. 大家也可以通过代码来验证: conv1 = nn.Conv1d(in_channels=4, out_channels=2, kernel_size=2) nn.ini…

0 - inplace 在pytorch中,nn.ReLU(inplace=True)和nn.LeakyReLU(inplace=True)中存在inplace字段.该参数的inplace=True的意思是进行原地操作,例如: x=x+5是对x的原地操作 y=x+5,x=y不是对x的原地操作 所以,如果指定inplace=True,则对于上层网络传递下来的tensor直接进行修改,可以少存储变量y,节省运算内存. inplace=True means that it will modify th…

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络. pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步? 第一步:打开冰箱门. 我们要创建torch能够识别的数据集类型(pytorch中也有很多现成的数据集类型,以后再说). 首先我们建立两个向量X和Y,一个作为输入的数据,一个作为正确的结果: 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集,…

Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测:数据增强(Numpy+Pytorch) - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些? - 检测分割模型图像输入大小?检测模型Faster rcnn输入较大800+:而ssd则有300,512之分:分割模型一般deeplab使用321,513,769等:输入大小对结果敏感吗? - 检测分割模型的batch-szie都比较小:这对显存消耗很大,和输入大小的关系?本身分割模型deeplab系列就…

转载请注明处处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9017854.html 参考网址: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=conv2d#torch.nn.Conv2d https://www.cnblogs.com/chuantingSDU/p/8120065.html https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 1x1…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31494491 上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别. 这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里,以防自己在使用PyTorch做实验时,忘记这些方法应该传什么参数. 总结的方法包括: Tensor求和以及按索引求和:torch.sum() torch.Tensor.indexadd() Tensor元素乘积:torch.prod(input) 对Tensor求均值.方差.极值: torch…

跟着Dive-into-DL-PyTorch.pdf从头开始学pytorch,夯实基础． Tensor创建 创建未初始化的tensor import torch x = torch.empty(5,3) print(x) 输出 tensor([[ 2.0909e+21, 3.0638e-41, -2.4612e-30], [ 4.5650e-41, 3.0638e-41, 1.7753e+28], [ 4.4339e+27, 1.3848e-14, 6.8801e+16], [ 1.8370e+…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式 默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成…

转载于:Pytorch中的仿射变换(affine_grid) 参考:详细解读Spatial Transformer Networks (STN) 假设我们有这么一张图片:   下面我们将通过分别通过手动编码和pytorch方式对该图片进行平移.旋转.转置.缩放等操作,这些操作的数学原理在本文中不会详细讲解. 实现载入图片(注意,下面的代码都是在 jupyter 中进行): from torchvision import transforms from PIL import Image impor…

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…