Pytorch CNN的各种参数

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Pytorch CNN的各种参数

class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential(torch.nn.Conv2d(1, 4, kernel_size=5, stride=1,padding=0), torch.nn.MaxPool2d(stride=4, kernel_size=4)) self.dense = torch.nn.Sequential(t…

PyTorch学习系列(九)——参数_初始化

from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我学习了神经网络中权值初始化的方法那么如何在pytorch里实现呢. PyTorch提供了多种参数初始化函数: torch.nn.init.constant(tensor, val) torch.nn.init.normal(tensor, mean=0, std=1) torch.nn.init.xavier_uniform(tensor, gain=1) 等等.详细…

PyTorch模型读写、参数初始化、Finetune

使用了一段时间PyTorch,感觉爱不释手(0-0),听说现在已经有C++接口.在应用过程中不可避免需要使用Finetune/参数初始化/模型加载等. 模型保存/加载 1.所有模型参数训练过程中,有时候会由于各种原因停止训练,这时候我们训练过程中就需要注意将每一轮epoch的模型保存(一般保存最好模型与当前轮模型).一般使用pytorch里面推荐的保存方法.该方法保存的是模型的参数. #保存模型到checkpoint.pth.tar torch.save(model.module.state_…

全网最详细最好懂 PyTorch CNN案例分析识别手写数字

先来看一下这是什么任务.就是给你手写数组的图片,然后识别这是什么数字: dataset 首先先来看PyTorch的dataset类: 我已经在从零学习pytorch 第2课 Dataset类讲解了什么是dataset类以及他的运行原理 class MNIST_data(Dataset): """MNIST dtaa set""" def __init__(self, file_path, transform = transforms.Compos…

[PyTorch]PyTorch中模型的参数初始化的几种方法（转）

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1. xavier初始化 2. kaiming初始化 3. 实际使用中看到的初始化 3.1 ResNeXt,densenet中初始化 3.2 wide-residual-networks中初始化(MSRinit) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html…

pytorch固定BN层参数

背景:基于PyTorch的模型,想固定主分支参数,只训练子分支,结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同. 原因:未固定主分支BN层中的running_mean和running_var. 解决方法:将需要固定的BN层状态设置为eval. 问题示例: 环境:torch:1.7.0 # -*- coding:utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net…

Pytorch CNN网络MNIST数字识别 [超详细记录] 学习笔记(三)

目录 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: 1.2 程序部分 2. 设计网络结构 2.1 网络设计 2.2 程序部分 3. 迭代训练 4. 测试集预测部分 5. 全部代码 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: torchvision.datasets接口直接下载,该接口可以直接构建数据集,推荐其他途径下载后,编写程序进行读取,然后由Datasets构建自己的数据集本文使用第一种方法获取数据集,并使用Dataloader进行按批装载.如果使用程序下载失败,请将其…

CNN卷积减少参数个数的理解（分为全连接到CNN三个层级）

参考连接 : https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/77816566 1000*1000 的图像, 1000000个隐层神经元,参数个数: 10^12 --> 10^8 --> 100(单一卷积核),或者10000(100个卷积核)…

pytorch -- CNN 文本分类 -- 《 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》

论文 < Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>通过CNN实现了文本分类. 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 13:55 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim…

pytorch CNN 手写数字识别

一个被放弃的入门级的例子终于被我实现了,虽然还不太完美,但还是想记录下 1.预处理相比较从库里下载数据集(关键是经常失败,格式也看不懂),更喜欢直接拿图片,从网上找了半天,最后从CSDN上下载了一个,真的是良心啊,都分好类了,有需要的可以找我 (1)图片大小,灰度,格式处理:虽然这里用不到,以后可能用到,所以还是写了 (2)图片打标:个人想法,图片名称含有标签,训练检测的时候方便拿代码 from PIL import Image import glob import os def load_…

pytorch载入模型的参数总是变化，比如说某个conv(3,3)kernel的几个参数总是变化：

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卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input: 图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1: 池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2: 核尺寸:5*5,数量…

AI：IPPR的数学表示-CNN结构/参数分析

前言:CNN迎接多类的挑战特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,…

莫烦 - Pytorch学习笔记 [ 二 ] CNN ( 1 )

CNN原理和结构观点提出关于照片的三种观点引出了CNN的作用. 局部性:某一特征只出现在一张image的局部位置中. 相同性: 同一特征重复出现.例如鸟的羽毛. 不变性:subsampling下图片性质不变.类似于图片压缩. 相比与Fully Connected,减少了权重数目. 组成结构卷积层使用一个集合的滤波器在输入数据上滑动,得到内积,形成K张二维的激活图,作为该层卷积层的输出. 每类的滤波器寻找一种特征进行激活. 一个滤波器的高度必须与输入数据体的深度一致. 卷积层的输出深度是一…

PyTorch 60 分钟入门教程：数据并行处理

可选择:数据并行处理(文末有完整代码下载) 作者:Sung Kim 和 Jenny Kang 在这个教程中,我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU. 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单.你可以将模型放在一个 GPU: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 然后,你可以复制所有的张量到 GPU: mytensor = my_tensor.to(device) 请注意,只是调用 my_tenso…

从零开始实现SSD目标检测（pytorch）（一）

目录从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 第一章相关概念概述 1.1 检测框表示 1.2 交并比第二章基础网络 2.1 基础网络 2.2 附加网络第三章先验框设计 3.1 引言 3.2 先验框设计 3.3 先验框可视化 3.4 学习参数定义第四章网络输出定义第五章 LOSS设计 5.1 目标框匹配 5.2 LOSS计算第六章非极大值抑制从零开始实现SSD目标检测(pytorch) 特别说明: 本系列文章是Pytorch目标检测手册的翻译+总结知其然知其所以然,光…

PyTorch Tutorials 5 数据并行（选读）

%matplotlib inline 数据并行(选读) Authors: Sung Kim and Jenny Kang 在这个教程里,我们将学习如何使用 DataParallel 来使用多GPU. PyTorch非常容易就可以使用多GPU,用如下方式把一个模型放到GPU上: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) GPU: 然后复制所有的张量到GPU上: mytensor = my_tensor.to(device) 请注意,…

小白的经典CNN复现（二）：LeNet-5

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…

PyTorch Data Parrallel数据并行

PyTorch Data Parrallel数据并行可选择:数据并行处理本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU. 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单.可以将模型放在一个 GPU: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 可以复制所有的张量到 GPU: mytensor = my_tensor.to(device) 调用 my_tensor.to(device) 返回一个 my_tensor…

PyTorch 数据并行处理

PyTorch 数据并行处理可选择:数据并行处理(文末有完整代码下载) 本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU. 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单.可以将模型放在一个 GPU: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 然后,可以复制所有的张量到 GPU: mytensor = my_tensor.to(device) 请注意,只是调用 my_tensor.to(device) 返回一个 m…

Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne…

基于孪生卷积网络(Siamese CNN)和短时约束度量联合学习的tracklet association方法

基于孪生卷积网络(Siamese CNN)和短时约束度量联合学习的tracklet association方法 Siamese CNN Temporally Constrained Metrics Tracklet Association MTT MOT 读 'B. Wang, L. Wang, et.al. Joint Learning of Siamese CNNs and Temporally Constrained Metrics for Tracklet Association[j],…

cellular neural networks（CNN）原理以及应用

一.CNN的原理 1.CNN的思想: (1)借鉴了hopfield神经网络和CA a.hopfield的非线性动力学(主要是用于优化问题,比如旅行商问题等NP问题),Hopfield的能量函数的概念,Hopfield解决了模拟电路的实现问题 b.CA细胞自动机,局部连接的时间和空间都离散的动力学系统,CNN借鉴了CA的细胞的概念和局部性.一致性.平行性等特点 2.结构和模型 (1)结构图如下图所示: (2)理论模型半径和领域:半径r和领域N(r),3*3邻域和5*5邻域等 CNN的状态方程:…

CNN卷积神经网络在自然语言处理的应用

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process…