Doraemon_Zzn的博客

问题分析设置的batch_size=2，但是样本数除以batch_size是无法整除的。由于整个网络使用的BatchNorm操作都是需要多于一个数据计算平均值，可能是这里造成了错误。解决方法找到网络的 DataLoader 部分，将 drop_last 设置为 True。...

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torch.nn.Conv2d def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros'):Parametersin_channels (int) – Number of channels in the input i

最近训练只加了如下，发现每次的结果有点不一样。torch.manual_seed(1234)随即看了一下这方面的资料。一般来说需要设置如下：1.CuDNN在CuDNN后端运行时，必须设置另外两个选项：torch.backends.cudnn.deterministic = Truetorch.backends.cudnn.benchmark = FalseCopy警告影响精度在小数点后几位，可以不修改，确定性模式可能会对性能产生影响，具体取决于您的型号。2. Pytorchtorc

有点乱，先放在这里，主要做个记录。Pytorch训练自定义数据集特征提取VGG13AlexNet整体参考预测结果特征提取参考了两种网络结构（一开始用的是VGG，以为用的网络有问题，又加了一个）VGG13VGG13网络，对最后的全连接层改小了一点。import torch.nn as nnclass MyVGG13(nn.Module): def __init__(self,...

自定义数据集Pytorch将数据集的处理过程标准化。数据加载的具体过程：继承Dataset类Pytorch中提供了torch.utils.data.Dataset抽象类，使用时需要继承这个类，并重写__len__和__geiitem__函数。增加数据变换Pytorch提供了torchvision.transforms可以比较方便进行图像的缩放、裁剪、随机旋转、填充及张量的归一化操作等...

练习Pytorch，做个记录import torchimport torchvisionfrom torchvision import transformsfrom torch.utils.data.dataloader import DataLoaderfrom torchsummary import summarydevice=torch.device('cuda')ba...

功能：打印显示网络结构和参数pip install torchsummarygithub看一下就明白使用import torchfrom torchvision import modelsfrom torchsummary import summarydevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'c...