HW140701的博客

在使用Pytorch搭建自己的神经网络框架时，经常需要使用Pytorch中内置的中的模型作为特征提取的Backbone，然后再在这个基础上进行更加复杂的网络搭建。在这里以使用Pytorch中内置的Resnet18为例，如何作为Backbone层进行使用，看以下示例代码使用上述代码，如果输入Tensor的维度为[1,3,244,244]，fowward输出的Tensor的维度为[1,512,1,1]，如果我们需要输出的Tensor维度为[1,512]，需要squeeze相应的维度，修改后的代码如下。

输入的mask需要与当前的基础Tensor的形状一致。将mask中为True的元素对应的基础Tensor的元素设置为值value。返回填充后的Tensor。

对打印Pytorch模型的模型结构、输出维度以及参数信息的方式进行了总结

使用Pytorch从零训练一个深度学习网络模型，常需要经过以下步骤：自定义数据集、加载自定义数据集、网络模型结构定义、定义损失函数、定义优化器、训练模型、测试模型、保存与加载模型等步骤。下文将详细阐述如何从零构建并训练一个深度学习网络模型的必要步骤。1 自定义数据集from torch.utils.data import Datasetclass torch.utils.data.Dataset表示数据集Dataset的抽象类，所有其他自定义的数据集都应该继承Dataset类，并且强制重写_le

1 视频文件作为网络模型的输入数据越来越多的神经网络模型开始以视频作为训练数据，比如基于视频数据的行为识别等等，这就需要我们将视频转换为可适用的张量，本文将以pytorch为例，展示一下视频数据转换为pytorch tensor的过程。2 使用OpenCV-Python解码视频文件并将视频帧转换为Pytorch tensor2.1 安装opencv-python不赘述。2.2 视频转换为tensorimport torchimport numpy as npimport osdef ge

1 视频文件作为网络模型的输入数据越来越多的神经网络模型开始以视频作为训练数据，比如基于视频数据的行为识别等等，这就需要我们将视频转换为可适用的张量，本文将以pytorch为例，展示一下视频数据转换为pytorch tensor的过程。2 使用Pyav解码视频文件并将视频帧转换为Pytorch tensor2.1 安装ffmepg以及pyav不赘述。2.2 视频转换为tensorimport torchimport numpy as npimport osimport avdef ge