PyTorch 使用笔记

最新推荐文章于 2024-08-09 07:34:45 发布
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PyTorch 使用笔记

因为最近在使PyTorch，在这记录一下PyTorch使用的技巧.

CUDA

在使用显卡时候需要用CUDA，model、和输入要CUDA。
注意：

  • 直接TensorName.cuda()是不行的要 TensorName = TensorName.cuda()
SENet注意力机制——pytorch实现
Peach_____的博客
01-13 1188
【代码】SENet注意力机制——pytorch实现。
Pytorch使用笔记
qq_37236149的博客
02-21 1430
pytorch, pytorch-lightning, torchvision
【SEnet】Pytorch简易实现
陈嘿萌的博客
11-04 3353
原文链接：Squeeze-and-Excitation Networks(2017) 原文插图：A Squeeze-And-Excitation block 简单理解：上图为一个SE block，由SE block块构成的网络叫做SEnet；可以基于原生网络，添加SE block块构成SE-NameNet，如基于AlexNet等添加SE结构，称作SE-AlexNet、SE-ResNet等 SE-block说明： 输入X经过卷积操作得到U H×W为输入特征图的长和宽，C代表维度 对U进行全局平均池化得到1
pytorch实现SeNet
winycg的博客
04-13 1万+
论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507 senet的全称为Squeeze-and-Excitation Networks，压缩-激活网络。 网络结构 FtrF_{tr}Ftr​可以看做是对feature-map的transform，将X(H′×W′×C′)X(H^{'}\times W^{'}\times C^{&...
探索先进深度学习模型：SENet-PyTorch
gitblog_00013的博客
04-26 499
探索先进深度学习模型：SENet-PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架实现的高效卷积神经网络（CNN）模型——squeeze-and-excitation network (SENet) 的开源项目。该项目旨在为研究人员和开发者提供一个易于理解和使用的 SE 块实现，以便在图像识别和其他计算机视觉任务中提升模型性能。 SENet 简介与技术分析 SENet 是由华为诺亚方舟实验室于20...
SENet-Model(pytorch版本)
Major_S的博客
11-24 571
SENet−Model(pytorch版本)SENet-Model(pytorch版本)SENet−Model(pytorch版本) import torch.nn as nn from torch.hub import load_state_dict_from_url from torchvision.models import ResNet from torch import nn from sklearn.linear_model import LogisticRegression import to
pytorch学习笔记（一）
01-06
此为小弟pytorch的学习笔记，希望自己可以坚持下去。（2020/2/17） pytorch官方文档 pytorch中文教程 tensor tensor是pytorch的最基本数据类型，相当于numpy中的ndarray，并且属性和numpy相似，tensor可在GPU上进行...
pytorch课堂笔记.pdf
07-10
在本部分中，我们将详细介绍机器学习、深度学习和神经网络的基本概念，并介绍PyTorch这个流行的人工智能框架及其在相关领域的应用。 首先，机器学习是一个多学科交叉的专业领域，它涵盖了概率论、统计学、近似理论...
笔记pytorch学习笔记
07-20
【PyTorch学习笔记概述】 PyTorch是Facebook开源的一款深度学习框架，它以其灵活性、易用性和强大的计算能力在学术界和工业界都受到了广泛的欢迎。本笔记将基于B站牛二大人的讲解，深入探讨PyTorch的核心概念、基本...
pytorch使用笔记（一）：加载数据
NEXTLJP的博客
06-18 1136
前言 pytorch加载数据需要使用torch.utiles.data包中的的两个类：DataSet，DataLoader。（可能你在其他资料还会看到DataLoaderIter。这里我们不提及此类。）还有torchvision的transforms类和PIL的Image类。如果你对这些类都不了解，那么你在需要一边看我的博客，一边去百度哦:) 数据加载 数据加载顾名思义就是将来RGB的图像数据变成可以计算的tensor。需要的步骤有： 定义一个图片转tensor的转换器（transform） 定义
pytorch SENet实现案例
09-16
主要介绍了pytorch SENet实现案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
SENet代码及解释（pytorch）
weixin_44880995的博客
05-24 1740
SEnet代码复现
pytorch SENet实现代码
qq_35985044的博客
05-12 4908
from torch import nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() //返回1X1大小的特征图，通道数不变 self.avg_pool = nn.Adaptive...
SENet代码复现＋超详细注释（PyTorch）
热门推荐
路人贾的博客
01-05 2万+
SENet代码复现（PyTorch），每一行都有超详细注释，新手小白都能看懂，亲测可运行
pytorch实现Senet 代码详解
cp1314971的博客
02-25 2万+
Senet的优点 senet的优点在于增加少量的参数便可以一定程度的提高模型的准确率，是第一个在成型的模型基础之上建立的策略，创新点非常的好，很适合自己创作新模型刷高准确率的一种方法。 Senet的结构 本文的代码讲解是以resnet50讲解，上图便是senet的结构，应用于已经构造完成的resnet模型，只不过在加上了一层se结构的卷积。se结构是在特征图最后进行的，out_channels，...
SENet-PyTorch 项目教程
gitblog_00088的博客
08-09 283
SENet-PyTorch 项目教程 项目介绍 SENet-PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架实现的高效卷积神经网络（CNN）模型——squeeze-and-excitation network (SENet) 的开源项目。SENet 通过引入一种新的架构单元——SE block，来改善网络中的特征表示。SE block 的核心思想是通过显式地建模通道间的相互依赖性，来自适应地重新校...
SENet论文理解与代码复现（pytorch）
qq_63197247的博客
01-30 735
通过自动学习的方式（用另外一个神经网络实现）获取到每个特征通道的重要程度，然后用这个重要程度去给每一个特征通道赋予权重值，从而让神经网络重点关注某些特征通道。在神经网络中加入注意力机制有很多方法，可以在空间维度引入注意力机制（eg inception结构，让并联的卷积层分配不同的权重），也可以在通道维度引入attention机制。SENet的核心思想在于通过全连接网络根据loss去自动学习特征权重（并不是直接根据特征通道的数值分布来判断），使得有效的特征通道权重大。SENet-pytorch代码链接。
pytorch土堆笔记
最新发布
03-11
### PyTorch 学习笔记教程 #### 张量 Tensor 的基本操作 PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，能够替代 Numpy 并充分利用 GPU 的强大性能[^1]。张量 (Tensor) 是 PyTorch 中最基本的数据结构之一。 下面展示了一个简单的例子来创建并调整张量形状： ```python import torch input_tensor = torch.tensor([[1, -0.5], [-1, 3]]) reshaped_input = torch.reshape(input_tensor, (-1, 1, 2, 2)) print(reshaped_input.shape) ``` 这段代码首先定义了一个二维张量 `input_tensor` ，接着通过调用 `reshape()` 方法将其转换成四维张量，并打印其新的尺寸大小。 #### 使用神经网络模块构建模型 为了实现更复杂的机器学习算法，通常会使用预定义好的层来进行快速开发。这里介绍如何利用内置函数轻松搭建自己的神经网络架构: ```python from torch import nn class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.relu_layer = nn.ReLU() def forward(self, x): return self.relu_layer(x) model_instance = SimpleModel() output_result = model_instance(reshaped_input) print(output_result) ``` 上述代码片段展示了怎样继承自 `nn.Module` 类来自定义一个新的类 `SimpleModel` 。该类内部包含了激活函数 ReLU 层作为成员变量，在前向传播过程中可以直接应用此层处理输入数据。 #### 验证安装版本号 当完成环境配置之后，可以通过如下方式验证当前使用的 PyTorch 版本是否正确无误： ```python import torch print(torch.__version__) ``` 这行命令将会输出已成功加载到项目中的 PyTorch 库的具体版本信息[^3]。
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