在学习Pytorch的时候,先学会如何正确创建或者加载数据,至关重要. 有了数据,很多函数,操作的效果就变得很直观. 本文主要用其他库读取图像文件(学会这个,你就可以在之后的学习中,将一些效果直观化) 更好的文章组织结构: Github 关注公众号:tuduisuinian(土堆碎念),菜单底部可以获取pytorch教程PDF文档 零:准备 加载数据前,需要掌握正确的读取路径方法.很多教程中的例子,在讲解的时候,没有提供图片,或者读者不知道修改教程中的读取路径,打击了热情. 建议:为了保证大家可

Pytorch:EDSR 生成训练数据的方法 引言 Winter is coming 正文 pytorch提供的DataLoader 是用来包装你的数据的工具. 所以你要将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import torch.utils.data as Data #utils是torch中的一个模块,Data是进行小

转自:http://blog.csdn.net/yixianfeng41/article/details/52591585 一.BMP文件由文件头.位图信息头.颜色信息和图形数据四部分组成. 1.BMP文件头(14字节) typedef struct /**** BMP file header structure ****/ { unsigned int bfSize; /* Size of file */ unsigned short bfReserved1; /* Reserved */ u

了解JPEG数据格式的人应该easy想到.其对图像以8*8像素块大小进行切割压缩的方法非常好用并行处理的思想来实现.而其实英伟达的CUDA自v5.5開始也提供了JPEG编解码的演示样例.该演示样例存储在CUDA的SDK中,即CUDA的默认安装路径"C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP"(v后面的数字依据版本号的不同会变更)中. 该演示样例将图片数据进行了解码和再编码,因为解码

一.播放视频说明 1.两种方式播放视频 ①shader播放YUV,后面再介绍. ②RGB直接显示数据,简单.性能差,用到FFmpeg的格式转换,没有shader效率高.本文介绍这个方式. 2.GLSurfaceView原理(双缓冲机制): SurfaceHolder: getHolder().getSurface(); 得到Surface,取出其中缓冲地址,写入RGB数据. 3.新建一个java的XPlay组件,继承与GLSurfaceView,并在xml中进行布局编写. 4.调用native函

pyhton读入Excel和csv数据文件#file 数据文件的输入输出操作(主要包括Excel表格和csv表格文件)import pandas as pd #pyhton读入数据必须要导入pandas模块import numpy as npfrom pylab import *import matplotlib.pyplot as plt #如果后续需要做图还需要导入matplotlib模块plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei&q

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s

可以查看RGB像素数据 可以通过菜单栏打开像素数据文件,也可以通过拖拽方式打开文件.如果文件名称中包含了“{w}x{h}”这样的字符串(例如“test_320x420.yuv”),系统会自动解析为该像素数据的宽和高. 原版项目地址:https://sourceforge.net/projects/raw-yuvplayer/ 修改版源码地址:https://github.com/leixiaohua1020/YUVplayer 编译后可以直接运行的程序:http://download.csdn.

看了Movan大佬的文字教程让我对pytorch的基本使用有了一定的了解,下面简单介绍一下二分类用pytorch的基本实现! 希望详细的注释能够对像我一样刚入门的新手来说有点帮助! import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable n_data = torch.ones(100,2) #生成一个100行2列的全1矩阵 x0

1.数据处理代码utils.py: 1) # coding:utf- import os import torch.nn as nn import numpy as np import scipy.misc import imageio import matplotlib.pyplot as plt import torch def tensor2im(input_image, imtype=np.uint8): """"将tensor的数据类型转成numpy类型,

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

输入文件: fastq格式 输出结果: kmer的频数和对应的kmer类型 系统环境Ubuntu单机版17.01 spark版本2.7 此次测试主要用到了RDD的函数foreach和zipWithIndex,zipWithIndex这个函数是可以直接对gz文件进行操作的 python的主要通过lambda函数来进行操作 测试代码如下 fastq='/home/yueyao/Spark/00.data/reads.left.fq.gz' fq_rdd = sc.textFile(fastq) fq

步骤一 首先访问下面的网站,手工下载数据集.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 把四个压缩包下载到任意文件夹,以便之后使用. 步骤二 把自己电脑上已经下载好的数据集的文件路径放到浏览器的窗口. 直接输入 file:/// 会自行跳转 步骤三 command + MNIST 跳转至mnist.py,把源代码中的resource的网址替换成自己文件 resources = [ 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images

一段时间没有更新博文,想着也该写两篇文章玩玩了.而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择.本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分类器,并且会使用相对完整的Pytorch训练框架,因此对于初学者来说应该会是一个方便入门且便于阅读的文章.本文的代码来源于我刚学Pytorch时的小项目,可能在形式上会有引用一些github上的小代码.同时文风可能会和我之前看的一些外国博客有点相近. 本文适用对象: 刚入门的Pytorch新手,想要用Pytorch来完

jackyhwei 发布于 2010-01-01 12:02 点击:3218次  来自:CSDN.NET 一些非常有用的图像格式转换及使用的源代码,包括RGB图像数据字符叠加,图像压缩(ijl库),YUV转RGB等等. TAG: YUV  YUV转RGB  RGB  BMP转JPG  文字叠加   /**************************************File: yuvrgb24.hDescription: header file for yuvrgb24.cDate:

只要开始初始化一次,结束后释放就好,中间可以循环转码 AVFrame *m_pFrameRGB,*m_pFrameYUV; uint8_t *m_rgbBuffer,*m_yuvBuffer; struct SwsContext *m_img_convert_ctx; void init() //分配两个Frame,两段buff,一个转换上下文 { //为每帧图像分配内存 m_pFrameYUV = av_frame_alloc(); m_pFrameRGB = av_frame_alloc()

最近在学习PyTorch,  但是对里面的数据类和数据加载类比较迷糊,可能是封装的太好大部分情况下是不需要有什么自己的操作的,不过偶然遇到一些自己导入的数据时就会遇到一些问题,因此自己对此做了一些小实验,小尝试. 下面给出一个常用的数据类使用方式: def data_tf(x): x = np.array(x, dtype='float32') / 255 # 将数据变到 0 ~ 1 之间 x = (x - 0.5) / 0.5 # 标准化,这个技巧之后会讲到 x = x.reshape((-1

在数据分析的过程中,外部数据的导入和数据的导出是非常关键的部分,而Python和R在这方面大同小异,且针对不同的包或模块,对应着不同的函数来完成这部分功能: Python 1.TXT文件 导入: 以某证券软件导出的txt格式股票数据为例: 方式1: with open(r'C:\Users\windows\Desktop\test\input\SH#600216.txt','r') as s: data_raw = s.readlines() data_raw 可以看到,通过readlines(

其实我是不喜欢SAS的.当然,我不喜欢她,并不代表她不好,实际上在某些应用场景下SAS是款很优秀的软件.我的数据分析之路始于R,品尝过R的灵活与简洁(不论是软件安装还是语法)后,再来学习SAS,的确提不起兴致.然而由于:1.导师的项目数据量较大(几Gb到几十Gb):2.之前的项目代码师兄已经用SAS很优美地实现了:3.我莫名地当上了该项目负责人,要带着师弟师妹做该项目.我也只好硬着头皮学习SAS.奈何现在脑力大不如前,看的东西越来越记不住,于是下定决心梳理一下SAS相关知识. 1. DATA步简

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

引自Pytorch tutorial: Data Loading and Processing Tutorial 这节主要介绍数据的读入与处理. 数据描述:人脸姿态数据集.共有69张人脸,每张人脸都有68个点 .可视化其中一张如下: 一.数据读取 这些图像名字与散点坐标存于 face_landmarks.csv 文件中,所以需要利用pandas库来分析. 引入需要的库: from __future__ import print_function, division import os impor