官网:https://pytorch.org/docs/stable/data.html?highlight=subsetrandomsampler#torch.utils.data.SubsetRandomSampler 推荐参考:https://www.sohu.com/a/291959747_197042 https://www.jianshu.com/p/a32ae0294223 https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10496696.html 应用: f…

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要…

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt…

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

神经网络的理论知识不是本文讨论的重点,假设读者们都是已经了解RNN的基本概念,并希望能用一些框架做一些简单的实现.这里推荐神经网络必读书目:邱锡鹏<神经网络与深度学习>.本文基于Pytorch简单实现CIFAR-10.MNIST手写体识别,读者可以基于此两个简单案例进行拓展,实现自己的深度学习入门. 环境说明 python 3.6.7 Pytorch的CUP版本 Pycharm编辑器 部分可能报错:参见pytorch安装错误及解决 基于Pytorch的CIFAR-10图片分类 代码实现 # c…

关于为什么要用Sampler可以阅读一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系. 本文我们会从源代码的角度了解Sampler. Sampler 首先需要知道的是所有的采样器都继承自Sampler这个类,如下: 可以看到主要有三种方法:分别是: __init__: 这个很好理解,就是初始化 __iter__: 这个是用来产生迭代索引值的,也就是指定每个step需要读取哪些数据 __len__: 这个是用来返回每次迭代器的长度 class Sample…

以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍. 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍,但是对于初学者而言,其实这并不好理解,因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去,而不能把握重点,所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍. 自上而下理解三者关系 首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据). class DataLoader(…

原文:http://studyai.com/article/11efc2bf#%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%99%A8%20Sampler%20&%20BatchSampler 数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loader from torch.utils.data import * IMDB + Dataset + Sampler || BatchSampler = DataLoader 数据库 DataBase Image…

interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg.png等图像数据)和volumetric(3D, 如点云数据)类型的…

在炼丹师的路上越走越远,开始入手pytorch框架的学习,越炼越熟吧... 1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵,并初始化 a = torch.empty(, ) #创建一个5*3的未初始化矩阵 nn.init.zeros_(a) #初始化a为0 nn.init.constant_(a, ) # 初始化a为3 nn.init.uniform_(a) #初始化为uniform分布 随机数矩阵 torch.rand(, ) # * , [, )的随机数torch.rand_like(m) #创建…

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.简介 在 PyTorch 中,我们的数据集往往会用一个类去表示,在训练时用 Dataloader 产生一个 batch 的数据 https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 比如官方例子中对 CIFAR10 图像数据集进行分类,就有用到这样的操作,具体代码如下所示 trainset = torchvision.data…

下面是常见函数的代码例子 import torch import numpy as np print("分割线-----------------------------------------") #加减乘除操作 a = torch.rand(,) b = torch.rand() print(a) print(b) print(torch.add(a, b)) print(torch.sub(a, b)) print(torch.mul(a, b)) print(torch.div(…

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/RTv0cUWvc0kuXBeNoXVu_A 自上而下理解三者关系 首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据). class DataLoader(object): ... def __next__(self): if self.num_workers == 0: indices = next(self.sa…

logits的用法和此类标注的作用,已经再最后一层加了映射了就不需要再加入了 待办 PyTorch(tensorflow类似)的损失函数中,有一个(类)损失函数名字中带了with_logits. 而这里的logits指的是,该损失函数已经内部自带了计算logit的操作,无需在传入给这个loss函数之前手动使用sigmoid/softmax将之前网络的输入映射到[0,1]之间. https://blog.csdn.net/songyu0120/article/details/88388786 包含…

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t…

Tensor 自从张量(Tensor)计算这个概念出现后,神经网络的算法就可以看作是一系列的张量计算.所谓的张量,它原本是个数学概念,表示各种向量或者数值之间的关系.PyTorch的张量(torch.Tensor)表示的是N维矩阵与一维数组的关系. torch.Tensor的使用方法和numpy很相似(https://pytorch.org/...tensor-tutorial-py),两者唯一的区别在于torch.Tensor可以使用GPU来计算,这就比用CPU的numpy要快很多. 张量计算…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇是Pytorch专题第一篇文章. 大家好,由于我最近自己在学习Pytorch框架的运用,并且也是为了响应许多读者的需求,推出了这个Pytorch专题.由于这个专题是周末加更的,所以不能保证更新进度,我尽量和其他专题一样,每周一更. Pytorch简介 Pytorch底层是Torch框架,Torch框架是一个科学计算框架,拥有一个与Numpy类似的张量操作库.非常灵活,但是它的语言是Lua,比较小众,因此没有广泛流行. 后来开发团…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法. 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法. tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些. view 我们可以通过view改变一个tensor的shape…

thumbnail: https://image.zhangxiann.com/jeison-higuita-W19AQY42rUk-unsplash.jpg toc: true date: 2020/2/19 20:17:25 disqusId: zhangxian categories: PyTorch tags: AI Deep Learning 本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤.网络模型的内容如下,包括模型创建和权值初始化,这些内容都在nn.Module中有实现. 网络模型的创建步骤 创建模型有 2 个要素:构建子模块和拼接子模块.如 LeNet 里包含很多卷积层.池化层.全连接层,当我们构建好所有的子模块之后,按照一定的顺序拼接起来…

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].欢迎关注支持原创 也欢迎添加作者微信:cyx645016617. 参考目录: 目录 1 基本函数 1.1 Compose 1.2 RandomChoice 1.3 RandomOrder 2 PIL上的操作 2.1 中心切割CenterCrop 2.2 随机切割RandomCrop 2.3 随机比例切割 2.4 颜色震颤ColorJitter 2.5 随机旋转RandomRotation 2.6 灰度化Grayscale 2.7 size 2.8 概率随机…

DataLoader DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None, batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False, drop_last=False,timeout=0,work_init_fn=None) 常用参数说明: dataset: Dataset类 ( 详见下文数据集构建 ),可以自定义数据集或者读取pytorch自带数据集 ba…

Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序.它主要由Facebookd的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的. PyTorch提供了两个高级功能: 1.具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy) 2.包含自动求导系统的深度神经网络.除了Facebook之外,Twitter.GMU和Salesforce等机构都采用了PyT…

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 0x00 摘要 0x01 分割小批次 1.1 使用 1.2 PyTorch 基础 1.2.1 chunk 1.2.2 cat 1.3 分割 & 聚合 1.4 剖析 0x02 运行 2.1 Stream 2.2 Task 2.3 Worker 2.4 生成 worker 2.5 使用 2.5.1 何时生成worker 2.5.2 剖析 2…

[源码解析] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store 目录 [源码解析] PyTorch分布式(6) ---DistributedDataParallel -- 初始化&store 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 基本概念 1.2 初始化进程组 0x02 初始化 2.1 初始化方法 2.2 init_method VS store 2.3 rendezvous 2.4 小结 0x03 Store 3.1 _rend…

(113条消息) Pytorch基础:Torch.mul.Torch.mm与Torch.matmul的异同_名字填充中的博客-CSDN博客_pytorch torch.mul (111条消息) pytorch:torch.clamp()_大雄没有叮当猫的博客-CSDN博客_torch.clamp() Pytorch:model.train()和model.eval()用法和区别,以及model.eval()和torch.no_grad()的区别 - 知乎 (zhihu.com) (108条消息)…

工具函数 dir函数,让我们直到工具箱,以及工具箱中的分隔区有什么东西 help函数,让我们直到每个工具是如何使用的,工具的使用方法 示例:在pycharm的console环境,输入 import torch dir(torch.cuda.is_available()) 即可查看该工具包 help(torch.cuda.is_available()) DataSet DataSet提供一种方式去获取数据及其label DataLoader为网络提供不同数据形式 使用PIL的Image来读取图片:…