在深度学习中,数据的处理对于神经网络的训练来说十分重要,良好的数据(包括图像.文本.语音等)处理不仅可以加速模型的训练,同时也直接关系到模型的效果.本文以处理图像数据为例,记录一些使用PyTorch进行图像预处理和数据加载的方法. 一.数据的加载   在PyTorch中,数据加载需要自定义数据集类,并用此类来实例化数据对象,实现自定义的数据集需要继承torch.utils.data包中的Dataset类.   在继承Dataset实现自己的类时,需要实现以下两个Python魔法方法: __g…

[源码解析] 机器学习参数服务器Paracel (3)------数据处理 目录 [源码解析] 机器学习参数服务器Paracel (3)------数据处理 0x00 摘要 0x01 切分需要 1.1 切分的好处 1.2 数据并行 1.3 模型并行 1.3.1 线性模型 1.3.2 非线性模型(神经网络) 1.4 混合使用 0x02 切分机制与数据格式 2.1 切分原则 2.2 模型和数据格式 2.3 Paracel 数据机制 2.3.1 数据表示 2.3.2 数据加载 0x03 数据加载 3.…

JuJu demo demo 项目github地址 JuJu   设想和目标 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 完成基于Julia语言的NER model,并在CoNLL2003 数据集上取得>=70% 的chunk accuracy. 我们达到目标了么(原计划的功能做到了几个? 按照原计划交付时间交付了么? 原计划达到的用户数量达到了么?) 我们完成了基本要求,按照原计划交付时间交付了.   计划 是否有充足的时间来做计划? 有,吸收了alph…

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…

PyTorch Prerequisites - Syllabus for Neural Network Programming Series PyTorch先决条件 - 神经网络编程系列教学大纲 每个人都在发生什么事?欢迎来到PyTorch神经网络编程系列. 在这篇文章中,我们将看看做好最佳准备所需的先决条件. 我们将对该系列进行概述,并对我们将要开展的项目进行预览. 这将使我们对我们将要学习什么以及在系列结束时我们将拥有哪些技能有一个很好的了解. 不用多说,让我们直接了解细节. 此系列需要两个…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 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 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install…

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…

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到…

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…

首次体验Pytorch,本文参考于:github and PyTorch 中文网人脸相似度对比 本文主要熟悉Pytorch大致流程,修改了读取数据部分.没有采用原作者的ImageFolder方法:   ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader).而是采用了一种更自由的方法,利用了Dataset 和 DataLoader 自由实现,更加适合于不同数据的预处理导入工作. Siamese…