背景: pytorch从1.6版本开始,已经内置了torch.cuda.amp,采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了.本文主要从三个方面来介绍AMP: 一．什么是AMP? 二．为什么要使用AMP? 三．如何使用AMP? 四.  注意事项 正文: 一．什么是AMP? 默认情况下,大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练.2017年,NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法,该方法在训练网络时将单精度(FP32)与半精度(FP16)结合在一起,并使用相同的超参数

1)前言 虽然torchvision.datasets中已经封装了好多通用的数据集,但是我们在使用Pytorch做深度学习任务的时候,会面临着自定义数据库来满足自己的任务需要.如我们要训练一个人脸关键点检测算法,提供的训练数据标注如下形式,存在CSV文件中: image_name,part_0_x,part_0_y,part_1_x,part_1_y,part_2_x, ... ,part_67_x,part_67_y 0805personali01.jpg,27,83,27,98, ... 8

为什么要定义Datasets: PyTorch提供了一个工具函数torch.utils.data.DataLoader.通过这个类,我们在准备mini-batch的时候可以多线程并行处理,这样可以加快准备数据的速度.Datasets就是构建这个类的实例的参数之一. 如何自定义Datasets 下面是一个自定义Datasets的框架: class CustomDataset(data.Dataset):#需要继承data.Dataset def __init__(self): # TODO # 1

如何在pytorch中使用自定义的激活函数? 如果自定义的激活函数是可导的,那么可以直接写一个python function来定义并调用,因为pytorch的autograd会自动对其求导. 如果自定义的激活函数不是可导的,比如类似于ReLU的分段可导的函数,需要写一个继承torch.autograd.Function的类,并自行定义forward和backward的过程. 在pytorch中提供了定义新的autograd function的tutorial: https://pytorch.o

准备数据 准备 COCO128 数据集,其是 COCO train2017 前 128 个数据.按 YOLOv5 组织的目录: $ tree ~/datasets/coco128 -L 2 /home/john/datasets/coco128 ├── images │   └── train2017 │   ├── ... │   └── 000000000650.jpg ├── labels │   └── train2017 │   ├── ... │   └── 000000000650

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/81670544 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 答案:不怕不怕,pytorch自己默认有初始化 证据如下: torch.nn.Conv2d的参数初始化    https://pytorch.or

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

转自:https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82977170 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/82980222 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/article/details/84103834 下面是使用squential来自定义网络层的例子: 自定义损失函数:

import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible 超参数设置 LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 # fake dataset x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100

import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import torch.optim # torch.manual_seed(1) # reproducible LR = 0.01 BATCH_SIZE = 32 EPOCH = 12 # fake dataset x = torch.unsqueeze(torch.linspa

class BPNet(nn.Module): def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2,\ n_hidden_3, n_hidden_4, n_hidden_5, out_dim): super(BPNet, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, n_hidden_1)) self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(n

问题 有的类继承nn.Module在init函数里面是super(类名, self).init():但是有的里面就是super().init() exp: · 解答: python2与python3的语法原因,python2使用super调用父类方法或对象时必须要加上类名,python3中无此限制

Learning PyTorch with examples 来自这里. 本教程通过自包含的示例来介绍PyTorch的基本概念. PyTorch的核心是两个主要功能: 可在GPU上运行的,类似于numpy的多维tensor 自动区分构建的和训练的神经网络 我们将使用全连接ReLU网络作为示例.网络中包含单个隐藏层,通过最小化网络输出与真实输出之间的欧氏距离,用梯度下降训练来拟合随机数据. Tensor Warm-up: numpy 在介绍PyTorch之前,我们先用numpy来实现网络. Num

之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便.但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是"pytorch split dataset"之类的,但是搜出来还是没有我想要的.结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset.我的天,为什么超级开心hhhh.终于不用每次都手动划分数据集了. torch.utils.data Pytorch提供的对数据集进行操作的函数详见:https://pyt

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

https://www.zhihu.com/question/41667903 Linux[公共基础]:TensorFlow的主要运行平台之一就是Linux,但是正式版对Windows的支持日趋完善,真的没时间学习Linux平台可以先在Windows上运行TensorFlow.不过,学习Linux真的用不了多久(当然是指做开发环境日常日用,立志做系统管理员还是要下一番功夫的).推荐Ubuntu 16.04 LTS,这不仅是“新手友好”的发行版,也是Google很多产品的官方支持版本,官方支持就会

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 前言:其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架,想要用TF做深度学习,仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的.因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点,去掌握整个开发所需要的必要技术,知识.尤其是深度学习的基本原理,这对日后搭建模型,模型调参以至提出新的模型都是极其有用的.

如何高效的学习 TensorFlow 代码? 或者如何掌握TensorFlow,应用到任何领域? 作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 有同学反应资源太多不知道从何看起,或者有点基础了想快速上手,因此就直接把几个比较好的教程放在这里,后面的内容作为参考. Stanford的CS 20SI课程,专门针对TensorFlow的课程,

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 总论 0x02 Sampler 2.1 PyTorch Distributed Optimizer 2.1.1 定义 2.1.2 问题点 2.2 ElasticSampler 2.2.1 定义 2.2.2 弹性方案 2.2.2.1 常规流程 2.2.2.2 异常处理 2.2.1 如何使用 2

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面通过数据增强,ResNet-34残差网络识别CIFAR10,准确率达到了92.6. 这里对训练过程增加2个处理: 1.训练数据集做进一步处理:对图片随机加正方形马赛克. 2.每50个epoch,学习率降低0.1倍. 代码具体修改如下: 自定义transform: class Cutout(object): def __init__(self, hole_size): # 正方形马赛克的边长,像素