本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py 这篇文章首先会简单介绍一下 PyTorch 中提供的图像分类的网络,然后重点介绍 ResNet 的使用,以及 ResNet 的源码. 模型概览 在torchvision.model中,有很多封装好的模型. 可以分类 3 类: 经典网络 alexnet vgg resnet inception densenet go

llvm 学习总结 Type define int类型 IntegerType::get(mod->getContext(), 32) long类型 IntegerType::get(mod->getContext(), 64) double类型 Type::getDoubleTy(mod->getContext()) float类型 Type::getFloatTy(mod->getContext()) char类型 IntegerType::get(mod->getCon

#include "llvm/IR/CallSite.h" #include "llvm/IR/Instruction.h" #include "llvm/IR/IntrinsicInst.h" #include "llvm/IR/Intrinsics.h" #include "llvm/IR/Module.h" #include "llvm/IRReader/IRReader.h" #

KernelBase.dll!RaiseException() Unknown > coreclr.dll!`RaiseTheExceptionInternalOnly'::`81'::__Body::Run(RaiseTheExceptionInternalOnly::__l2::Param * pParam) Line 3114 C++ coreclr.dll!RaiseTheExceptionInternalOnly(OBJECTREF throwable, int rethrow, in

前一篇我们看到了CoreCLR中对Object的定义,这一篇我们将会看CoreCLR中对new的定义和处理 new对于.Net程序员们来说同样是耳熟能详的关键词,我们每天都会用到new,然而new究竟是什么? 因为篇幅限制和避免难度跳的太高,这一篇将不会详细讲解以下的内容,请耐心等待后续的文章 GC如何分配内存 JIT如何解析IL JIT如何生成机器码 使用到的名词和缩写 以下的内容将会使用到一些名词和缩写,如果碰到看不懂的可以到这里来对照 BasicBlock: 在同一个分支(Branch)的

在同一个工程中是可以同时使用Swift和OC的,但不可以同时出现在同一个文件中. OC调用Swift相关信息的方法 在***.m文件中导入工程名-Swift.h即可. 如工程名为ABC,则在需要使用Swift相关信息的.m文件中#import "ABC-Swift.h"即可. Swift调用OC相关信息的方法 当在Swift/OC工程中创建OC/Swift文件时,会有提示,如下图 点击Yes,会创建一个工程名-Bridging-Header.h的文件,将Swift使用的相关OC的.h文

很多C#的初学者都会有这么一个疑问, .Net程序代码是如何被机器加载执行的? 最简单的解答是, C#会通过编译器(CodeDom, Roslyn)编译成IL代码, 然后CLR(.Net Framework, .Net Core, Mono)会把这些IL代码编译成目标机器的机器代码并执行. 相信大多数的C#的书籍都是这样一笔带过的. 这篇和下篇文章会深入讲解JIT的具体工作流程, 和前面的GC篇一样, 实现中的很多细节都是无标准文档的, 用搜索引擎不会找到它们相关的资料. 因为内容相当多, 讲解

在上一篇我们对CoreCLR中的JIT有了一个基础的了解, 这一篇我们将更详细分析JIT的实现. JIT的实现代码主要在https://github.com/dotnet/coreclr/tree/master/src/jit下, 要对一个的函数的JIT过程进行详细分析, 最好的办法是查看JitDump. 查看JitDump需要自己编译一个Debug版本的CoreCLR, windows可以看这里, linux可以看这里, 编译完以后定义环境变量COMPlus_JitDump=Main, Mai

[深度应用]·实战掌握PyTorch图片分类简明教程 个人网站--> http://www.yansongsong.cn/ 项目GitHub地址--> https://github.com/xiaosongshine/image_classifier_PyTorch/ 1.引文 深度学习的比赛中,图片分类是很常见的比赛,同时也是很难取得特别高名次的比赛,因为图片分类已经被大家研究的很透彻,一些开源的网络很容易取得高分.如果大家还掌握不了使用开源的网络进行训练,再慢慢去模型调优,很难取得较好的成

1. 先导入使用的包,并声明可用的网络和预训练好的模型 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo #声明可调用的网络 __all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152'] #用于加载的预训练好的模型 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorc

输入的标准化处理是对图片等输入信息进行标准化处理,使得所有输入的均值为0,方差为1 normalize = T.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],[0.229, 0.224, 0.225]) 而Batch Normalization的目的是使各隐藏层输入的均值和方差为任意值 Batch Norm经常使用在mini-batch上,这也是其名称的由来 Batch Normalization是对下面隐藏层进行激活函数操作前的输入Z[l]进行标准层处理 进行的操作有: 1)

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1

A80_addcA80_addcixA80_addciyA80_addixA80_addiyA80_cmpdA80_cmpiA80_im0A80_im1A80_im2A80_jrcA80_jrncA80_jrnzA80_jrzA80_lbcdA80_ldedA80_lixdA80_liydA80_lspdA80_mvaiA80_mvarA80_mviaA80_mvraA80_otdA80_otiA80_pcixA80_pciyA80_sbcdA80_sdedA80_sixdA80_siydA80

pytorch官方给的加载数据的方式是已经定义好的dataset以及loader,如何加载自己本地的图片以及label? 形如数据格式为 image1 label1 image2 label2 ... imagen labeln 实验中我采用的数据的格式如下,一个图片的名字对应一个label,每一个label是一个9维的向量 1_-2_pitch_100_yaw_0_lat_29.7553171_lng_-95.3675684.jpg 0.304295635957 0.952577642997

CNN网络进化:AlexNet->VGG->GoogleNet->ResNet,深度8->19->22->152GoogleNet:Lsplit->transform->merge,分治思想ResNeXt:在ResNet上增加cardinality基数,即通道数,残差~缓解梯度消失问题Bag of words:视觉词汇组成一组一组的 ground truth:任何标签都可以称为~鞍点 (saddle point)的数学含义是: 目标函数在此点上的梯度(一阶导

简介 图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度.这两个需求推动了网络结构的发展. resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数. densenet:密集的跳连接. mobilenet:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积. SENet:注意力机制. 简单起见,使用了[1]的代码,注释掉 layer4,作为基本框架resnet14.然后改变局部结构,验证分类效果. 实验结果 GPU:gtx1070 超参数:epochs=80,lr=0.001,optim=Adam 数据集:c

Profiling Go Programs  分析go语言项目 24 June 2011 At Scala Days 2011, Robert Hundt presented a paper titled Loop Recognition in C++/Java/Go/Scala. The paper implemented a specific loop finding algorithm, such as you might use in a flow analysis pass of a

Alloctaion bottleneck refers to contention in the system pages that store allocation structures. PFS(Page Free Space): used to track the followint information about each page: 1. free space available 2. if it is allocated or not 3. has ghost records(

1. 背景 llvm自2.9版以后,已经集成了对分支概率和基本块频率的静态分析. 分支概率(branch probability)是指在程序的控制流图中,从控制流从一个基本块A到其任意后继基本块Si的概率.控制流从基本块A到其所有后继基本块的概率之和为1. 基本块频率(block frequency)是指在程序的控制流图中,任意基本块的执行次数.这两种信息都可以通过静态分析得到.其原理如下[1][2]: An alternative is static profiling, in which a

文章来源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/35675109 https://www.aiuai.cn/aifarm646.html 之前用pytorch是手动记录数据做图,总是觉得有点麻烦.学习了一下tensorboardX,感觉网上资料有点杂,记录一下重点.由于大多数情况只是看一下loss,lr,accu这些曲线,就先总结这些,什么images,audios以后需要再总结. 1.安装:有各种方法,docker安装,使用logger.py脚本调用感觉都不简洁.现在的t

自己看读完pytorch封装的源码后,自己又重新写了一边(模仿其书写格式), 一些问题在代码中说明. import torch import torchvision import argparse import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms, models import torch.uti