import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable import torch class Net(nn.Module): # 需要继承这个类 def __init__(self): super(Net, self).__init__() # 建立了两个卷积层,self.conv1, self.conv2,注意,这些…

我们按照超简单!pytorch入门教程(四):准备图片数据集准备好了图片数据以后,就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧. 按照超简单!pytorch入门教程(三):构造一个小型CNN构建好一个神经网络,唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片,所以第一层卷积层的输入应为3个channel.修改完毕如下: 我们准备了训练集和测试集,并构造了一个CNN.与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3 现在咱们开始训练 我们训练这个网络必须经过4步: 第一步:将输入input向前…

在训练神经网络之前,我们必须有数据,作为资深伸手党,必须知道以下几个数据提供源: 一.CIFAR-10 CIFAR-10图片样本截图 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库,图片分辨率压缩至32x32,一共有10种图片分类,均进行了标注.适合监督式学习.CIFAR-10数据下载页面 二.ImageNet imagenet首页 ImageNet首页 三.ImageFolder imagefolder首页 ImageFolder首页 四.LSUN Classification LSUN Cla…

torch.nn只接受mini-batch的输入,也就是说我们输入的时候是必须是好几张图片同时输入. 例如:nn. Conv2d 允许输入4维的Tensor:n个样本 x n个色彩频道 x 高度 x 宽度 #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Net的初…

forward方法的具体流程: 以一个Module为例:1. 调用module的call方法2. module的call里面调用module的forward方法3. forward里面如果碰到Module的子类,回到第1步,如果碰到的是Function的子类,继续往下4. 调用Function的call方法5. Function的call方法调用了Function的forward方法.6. Function的forward返回值7. module的forward返回值8. 在module的cal…

http://www.jianshu.com/p/5ae644748f21 二.pytorch的基石--Tensor张量 其实标量,向量,矩阵它们三个也是张量,标量是零维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量. 四种加法 第一种: >>>a+b 第二种: >>>torch.add(a,b) 第三种: >>>result = torch.Tensor(5,3) >>>torch.add(a,b,out=result) #把运算结果存…

一.autograd自动微分 autograd是专门为了BP算法设计的,所以这autograd只对输出值为标量的有用,因为损失函数的输出是一个标量.如果y是一个向量,那么backward()函数就会失效.不知道BP算法是什么的同学,估计也不知道什么是深度学习,建议先看Zen君提供的教材. 二.autograd的内部机理 variable是tensor的外包装,variable类型变量的data属性存储着tensor数据,grad属性存储关于该变量的导数,creator是代表该变量的创造者. 数据…

参考:1. pytorch学习笔记(九):PyTorch结构介绍 2.pytorch学习笔记(七):pytorch hook 和 关于pytorch backward过程的理解 3.Pytorch入门学习(三):Neural Networks 4.forward 神经网络的典型处理如下所示: 1. 定义可学习参数的网络结构(堆叠各层和层的设计):2. 数据集输入:3. 对输入进行处理(由定义的网络层进行处理),主要体现在网络的前向传播:4. 计算loss ,由Loss层计算:5. 反向传播求梯度…

前面阐述注意力理论知识,后面简单描述PyTorch利用注意力实现机器翻译 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 简介 Attention介绍 在翻译的时候,选择性的选择一些重要信息.详情看这篇文章 . 本着简单和有效的原则,本论文提出了两种注意力机制. Global 每次翻译时,都选择关注所有的单词.和Bahdanau的方式 有点相似,但是更简单些.简单原理介绍. Local 每次翻译时,只选择关注一…

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…