本文分为两部分,第一部分讲如何保存模型参数,优化器参数等等,第二部分则讲如何读取. 假设网络为model = Net(), optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr), 假设在某个epoch,我们要保存模型参数,优化器参数以及epoch 一. 1. 先建立一个字典,保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoc

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

运营那边有个需求. 下载了一批视频文件,由于当时下载的时候陆陆续续创建了很多文件夹,并且,每个文件夹下面还有子文件夹以及视频文件,子文件夹下面有视频文件或者文件夹 现在因为需要转码,转码软件只能对单个文件夹操作. 这时候找上我,问我能不能帮忙把所有的文件单独提取出来到一个文件夹中.他们那边转码完毕,还要放回原来的文件夹 这边琢磨下下.匆忙写了个脚本.功能实现了.但是代码需要优化(后面有空了再说吧) 使用递归方法获取每个文件绝对路径(不要单独的目录),并放入列表中.最终存到excel表中 exce

Tutorial on GoogleNet based image classification  2018-06-26 15:50:29 本文旨在通过案例来学习 GoogleNet 及其 Inception 结构的定义.针对这种复杂模型的保存以及读取. 1. GoogleNet 的结构: class Inception(nn.Module): def __init__(self, in_planes, kernel_1_x, kernel_3_in, kernel_3_x, kernel_5_

Sample Classification Code of CIFAR-10 in Torch from: http://torch.ch/blog/2015/07/30/cifar.html require 'xlua' require 'optim' require 'nn' require 'image' local c = require 'trepl.colorize' opt = lapp[[ -s,--save (default "logs") subdirectory

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591667.html 参考网址: https://github.com/torch/torch7/blob/master/doc/serialization.md 1. 数据与文件之间的序列化/反序列化操作 1.1 torch.save(filename, object [, format, referenced]) format可选binary(默认)和ascii.binary依赖操作系统,但更容

torch 深度学习(3) 损失函数,模型训练 前面我们已经完成对数据的预处理和模型的构建,那么接下来为了训练模型应该定义模型的损失函数,然后使用BP算法对模型参数进行调整 损失函数 Criterion 加载包 require 'torch' require 'nn' -- 各种损失函数也是 'nn'这个模块里面的 设定命令行参数 if not opt then print "==> processing options:" cmd = torch.CmdLine() cmd:t

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

下面为官方文档学习笔记    http://pytorch.org/docs/0.3.0/index.html 1.torch.Tensor from __future__ import print_function import torch import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ################Tensors Tensors Tensors##############

Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform

卷积神经网络的训练是耗时的,很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络.   1.训练 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,如VGG.ResNet等.往往为了加快学习的进度,在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数,所以这里使用的网络是: torchvision.models.Resnet34(pretrained=True) 然后更改其最后的全连接层.因为resnet网络最后一层分类层fc是对1000种类型进行划分,对于自己的数据集,这里进行的是

诗歌生成比分类问题要稍微麻烦一些,而且第一次使用RNN做文本方面的问题,还是有很多概念性的东西~~~ 数据下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1uCDup7U5rGuIlIb-lnZgjQ提取码:f436 data.py——数据处理 import numpy as np import os def get_data(conf): ''' 生成数据 :param conf: 配置选项,Config对象 :return: word2ix: 每个字符对应的索引id,如u'月'

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_

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程 分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写

本demo从pytorch官方的迁移学习示例修改而来,增加了以下功能: 根据AUC来迭代最优参数: 五折交叉验证: 输出验证集错误分类图片: 输出分类报告并保存AUC结果图片. import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.optim import lr_scheduler import torchvision from torchvision import datasets, models,

目录: Pytorch数据类型:Tensor与Storage 创建张量 tensor与numpy数组之间的转换 索引.连接.切片等 Tensor操作[add,数学运算,转置等] GPU加速 自动求导:torch.autograd autograd Variable 读取数据集:torch.utils.data 抽象类:torch.utils.data.Dataset 采用batch.shuffle或者多线程:torch.utils.data.DataLoader 神经网络的构建:nn.Modul