相关描述 https://discuss.pytorch.org/t/torch-no-grad-affecting-outputs-loss/28595/3 今天在训练网络的时候,发现mseloss在train和test时相差了好几个量级,后来发现是因为mseloss(input,target),并不是对称的,input的应该是网络的输出,而targte是目标,如果颠倒过来,计算就是错的.…

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels…

一直对于model.eval()和torch.no_grad()有些疑惑 之前看博客说,只用torch.no_grad()即可 但是今天查资料,发现不是这样,而是两者都用,因为两者有着不同的作用 引用stackoverflow: Use both. They do different things, and have different scopes. with torch.no_grad: disables tracking of gradients in autograd. model.ev…

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=105) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   从我2017毕业到现在为止,我的工作一直都是AI在边缘端部署落地等相关内容.所以我的工作基本都集中在嵌入式+Linux+DL三者之内的范围,由于个人兴趣和一些…

1.从数据直接构建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.从已有的tensor构建一个tensor.这些方法会重用原来tensor的特征. x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x,dtype=torch.float) 3.得到tensor的形状 x.shape() x.size() 4.tensor的运算 x = torch.rand(5,3)     y = torch.rand(5,3)…

torch.nn 的本质 PyTorch 提供了各种优雅设计的 modules 和类 torch.nn,torch.optim,Dataset 和 DataLoader 来帮助你创建并训练神经网络.为了充分利用它们的力量并且根据你的问题定制它们,你需要真正地准确了解它们在做什么.为了建立这种理解,我们首先从这些模型(models)上不使用任何特性(features)在 MNIST 数据集上训练一个基本的神经网络:我们将从最基本的 PyTorch Tensor 功能开始.然后,我们每次在 torc…

该教程是在notebook上运行的,而不是脚本,下载notebook文件. PyTorch提供了设计优雅的模块和类:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以创建和训练神经完了过.为了充分利用其功能,并根据问题进行自定义,需要充分理解它们做的是什么.为了提高认知,我们首先在MNIST上训练一个基础的神经网络,而不使用这些模块的任何特性:仅使用最基础的PyTorch tensor函数初始化.然后,一次添加一个来自torch.nn, torch.opti…

好久不见各位,哈哈,又鸽了好久. 本文紧接上一篇<实践torch.fx第一篇--基于Pytorch的模型优化量化神器>继续说,主要讲如何利用FX进行模型量化. 为什么这篇文章拖了这么久,有部分原因是因为Pytorch的FX变动有点频繁,我在使用过程中也尝试补充些代码和官方对齐,而且官方的更新比较频繁,很多琐碎的API偶尔会变化.因为怕文章的实时性不够,所以拖了一段时间,所幸比较好的观察了一段时间,发现FX主要API不怎么变,整体流程不会变化,还好还好. 目前基于6月24日的FX版本进行讲解,借…

先看看简单例子: import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) 1 2 3 4 5 6 7 用torch.tensor让list成为tensor: # Create a 3D tensor of size 2x2x2. T_data = [[[1…

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr…

pytorch hook学习 register_hook import torch x = torch.Tensor([0,1,2,3]).requires_grad_() y = torch.Tensor([4,5,6,7]).requires_grad_() w = torch.Tensor([1,2,3,4]).requires_grad_() z = x+y; o = w.matmul(z) # o = w(x+y) 中间变量z o.backward() print(x.grad,y.g…

Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform…

torch.autograd 是PyTorch的自动微分引擎,用以推动神经网络训练.在本节,你将会对autograd如何帮助神经网络训练的概念有所理解. 背景 神经网络(NNs)是在输入数据上执行的嵌套函数的集合.这些函数由参数(权重.偏置)定义,并在PyTorch中保存于tensors中. 训练NN需要两个步骤: 前向传播:在前向传播中(forward prop),神经网络作出关于正确输出的最佳预测.它使输入数据经过每一个函数来作出预测. 反向传播:在反向传播中(backprop),神经网络根…

训练神经网络时,最常用的算法就是反向传播.在该算法中,参数(模型权重)会根据损失函数关于对应参数的梯度进行调整. 为了计算这些梯度,PyTorch内置了名为 torch.autograd 的微分引擎.它支持任意计算图的自动梯度计算. 一个最简单的单层神经网络,输入 x,参数 w 和 b,某个损失函数.它可以用PyTorch这样定义: import torch x = torch.ones(5) # input tensor y = torch.zeros(3) # expected output…

1. Logistic 分布和对率回归 监督学习的模型可以是概率模型或非概率模型,由条件概率分布\(P(Y|\bm{X})\)或决 策函数(decision function)\(Y=f(\bm{X})\)表示,随具体学习方法而定.对具体的输入\(\bm{x}\)进行相应的输出预测并得到某个结果时,写作\(P(y|\bm{x})\)或\(y=f(\bm{x})\). 我们这里的 Logistic 分类模型是概率模型,模型\(P(Y|\bm{X})\)表示给定随机向量\(\bm{X}\)下,分类标…

ResNet网络 ResNet原理和实现 总结 一.ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年,当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别,现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”,一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow.keras等等会把这个模型当成第一个入门例程.后来卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)一出现就秒杀了全连接神经网络,用卷积核代替全连接,大大降低了参数个数,网络因此也能延伸到十几层到二…

Pytorch之训练器设置 引言 深度学习训练的时候有很多技巧, 但是实际用起来效果如何, 还是得亲自尝试. 这里记录了一些个人尝试不同技巧的代码. tensorboardX 说起tensorflow, 我就一阵头大, google强力的创造了一门新的语言! 自从上手Pytorch后, 就再也不想回去了. 但是tensorflow的生态不是一般的好, 配套设施齐全, 尤其是可视化神器tensorboard, 到了Pytorch这边, 幸好还有visdom和tensorboardX, 但是前者实在…

以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention ************************************************************* **Author**: `Sean…

阅读文档:使用 PyTorch 进行深度学习:60分钟快速入门. 本教程的目标是: 总体上理解 PyTorch 的张量库和神经网络 训练一个小的神经网络来进行图像分类 PyTorch 是个啥? 这是基于 Python 的科学计算包,其目标是: 替换 NumPy,发挥 GPU 的作用 一个提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台 起步 PyTorch 中的 Tensor 类似于 NumPy 中的 ndarray(这一点类似于 TensorFlow),只不过张量可以充分利用 GPU 来进行加速计算.…

一.理论 关于SRGAN的的论文中文翻译网上一大堆,可以直接读网络模型(大概了解),关于loss的理解,然后就能跑代码 loss  = mse + 对抗损失 + 感知损失   : https://blog.csdn.net/DuinoDu/article/details/78819344 loss不要乱改,尽量按照原来论文的来,我尝试了  0.2*MSE+0.4*感知损失+0.4*对抗损失 , 结果loss很奇怪,效果也很差 SRGAN的3个重要loss: 二.代码及其理解(源码) (1)文件结…

1.numpy和pytorch实现梯度下降法 import numpy as np # N is batch size; N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # 输入输出数据的随机初始化 x = np.random.randn(N, D_in) y = np.random.randn(N, D_out) # 权值的随机初试化 w1 = np.random.randn(D_in, H) w2 = np.random.randn(H, D_out) learn…

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size:x的特征维度 hidden_size:隐藏层的特征维度 num_layers:lstm隐层的层数,默认为1 bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first:True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout:除最后一层,每一层的输出都进行dropout,默认为: 0 bidirectional:True则为双向l…

Learning PyTorch with examples 来自这里. 本教程通过自包含的示例来介绍PyTorch的基本概念. PyTorch的核心是两个主要功能: 可在GPU上运行的,类似于numpy的多维tensor 自动区分构建的和训练的神经网络 我们将使用全连接ReLU网络作为示例.网络中包含单个隐藏层,通过最小化网络输出与真实输出之间的欧氏距离,用梯度下降训练来拟合随机数据. Tensor Warm-up: numpy 在介绍PyTorch之前,我们先用numpy来实现网络. Num…

笔记作者:王博Kings 目录 一.整体学习的建议 1.1 如何成为Pytorch大神? 1.2 如何读Github代码? 1.3 代码能力太弱怎么办? 二.Pytorch与TensorFlow概述 2.1 什么是Pytorch? 2.1.1 Pytorch两个核心模块 2.1.2 Pytorch可视化:Visdom 2.1.3 Pytorch的优缺点 2.2 什么是TensorFlow 2.2.1 TensorFlow两个核心模块 2.2.2 TensorFlow可视化:TensorBoard…

每次看到大数据人脸识别抓逃犯的新闻我都会感叹技术发展的太快了,国家治安水平也越来越好了…

小白的经典CNN复现系列(一):LeNet-1989 之前的浙大AI作业的那个系列,因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到,所以我们先换一个系列开始更新博客,就是现在这个经典的CNN复现啦(｡･ω･｡) 在开始正式内容之前,还是有些小事情提一下,免得到时候评论区的dalao们对我进行严格的批评教育······ 首先呢,我会尽可能地按照论文里面的模型参数进行复现,论文里面说的什么我就写什么.但是由于我本人还是个小白,对于有些算法(比如什么拟牛顿法什么的)实在是有点苦手,而且CNN也基本上就只…

通过范例学习 PyTorch 本博文通过几个独立的例子介绍了 PyTorch 的基础概念. 其核心,PyTorch 提供了两个主要的特征: 一个 n-维张量(n-dimensional Tensor),类似 NumPy 但是可以运行在 GPU 设备上 构建和训练神经网络,可自动求微分 我们将使用三阶多项式去拟合 y=sin(x) 的问题作为我们的例子.神经网络将会有 4 个参数,并且将使用梯度下降通过最小化(minimizing)网络输出和真实输出的欧氏距离(Euclidean distance…

小白的经典CNN复现(二):LeNet-5 各位看官大人久等啦!我胡汉三又回来辣(不是 最近因为到期末考试周,再加上老板临时给安排了个任务,其实LeNet-5的复现工作早都搞定了,结果没时间写这个博客,今天总算是抽出时间来把之前的工作简单总结了一下,然后把这个文章简单写了一下. 因为LeNet-5这篇文章实在是太--长--了,再加上内容稍稍有那么一点点复杂,所以我打算大致把这篇博客分成下面的部分: 论文怎么读:因为太多,所以论文里面有些部分可以选择性略过 论文要点简析:简单说一下这篇文章中提出了…

小白的经典CNN复现(三):AlexNet 锵锵--本系列的第三弹AlexNet终于是来啦(≧∀≦),到了这里,我们的CNN的结构就基本上和现在我们经常使用或者接触的一些基本结构差不多了,并且从这一个经典模型开始,后面的模型的深度越来越高,使用的数据集也越来越大,训练难度也越来越高,模型的正确率也变得比较高,然后各个dalao们对于卷积的理解实际上也在不断加强. 然鹅······你叫我回家以后咋训练嘛(╯‵□′)╯︵┻━┻.因为家里面就只有一个笔记本,显卡也就一个1050Ti的垃圾,虽然CPU还…

这篇将会介绍目前最流行的对象识别模型 YOLO,YOLO 的特征是快,识别速度非常快…