pytorch中的cfg k-v

最新推荐文章于 2024-05-27 22:40:34 发布
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在这里插入图片描述在这里插入图片描述
发现for v in cfg这个命令可以直接读到cfg中的非数字值，感觉像k-v但具体是为什么还不清楚

resonance_hxh
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【Image captioning】ruotianluo/self-critical.pytorch之4—模型训练之train.py代码解析
安静到无声
08-08 905
同样，Python 2.x中的整数除法是向下取整的，而Python 3.x中的整数除法是精确的，因此需要导入__future__模块中的division特性。这样，我们就可以在 TensorBoard 的界面中实时监控模型在训练过程中各项指标的变化情况，有助于进行调试和优化。如果指定了预训练模型的保存路径，并且该路径下存在名为 ‘model.pth’ 的文件，则加载该文件中保存的预训练权重。默认字典的特点是，当试图访问一个不存在的键时，会使用该默认字典的默认值来初始化该键，并返回该默认值。
pytorch 47 模型剪枝实战|基于torch-pruning库代码对yolov10n模型进行剪枝
a486259的博客
08-11 508
torch-pruning官方提供了基于yolov8的剪枝代码，基于此代码改进博主实现了对yolov10n模型的剪枝。虽然实现了对yolov10n模型的剪枝，剪枝目标为移除60%的通道，然而实验是失败的，针对coco数据集进行操作，剪枝前的模型map时37，剪枝后只能恢复到22，比预计下降了15个点，剪枝后的模型flop是下降了很多，mac从8.9降低到2.01616 G，但在3060显卡上推理速度并未得到提升。下一期，将会实现模型的稀疏化训练与剪枝。本期实验，主要验证了多次剪枝，不如一次剪枝到位；
Python-pytorchcaffeprototxtweights和darknesscfgweights相互转换
08-11
pytorch, caffe prototxt/weights和darkness cfg/weights相互转换
Pytorch 用cfg构建网络结构
m0_38139098的博客
04-11 2910
动机：使用cfg构建网络是很方便的，有必要了解一下 本篇是通过参考Pytorch源码，来进行相关学习的。一直以来觉得这种方法比较抽象，但其实看一看，还是很值得的，毕竟我们生活在21世纪，接下来做研究可以借助强大的GPU算力（啥时候有钱了）构造更多深层网络，只用一个列表写出来结构显然会比一层一层手动写出来灵活性更高，修改也比较省时省力。 通过阅读本文，可以学到用for循环迭代cfg列表的形式...
pytorch项目源码理解
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np.random.seed() && torch.manual_seed() 这两个随机数种子的作用是使pytorch中的结果可以复现，在神经网络中参数是进行随机随机初始化的，所以每次初始化会得到不同的初始化参数，这样每次训练出的网络最后得到的结果也不同，当得到比较好的结果的时候我们通常希望这个结果是可以复现的，在pytorch中，通过设置随机数种子可以达到这个目的。 参考： h...
pytorch模型保存和加载
村民的菜篮子
11-10 3130
pytorch，模型保存，加载
cfg文件搭建神经网络并用pytorch读取创建模型
Wenrui Xie的博客
10-24 4161
cfg是配置文件，一般为了代码的可读性，把一层层的神经网络用cfg格式文件保存，用的时候可以直接读取调用，简单轻便。以下用一个例子来了解。 下面cfg文件是yolov3的网络层次： [net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=2 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 e
强化学习_06_pytorch-PPO2实践(Humanoid-v4)
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05-27 1262
PPO2优化：1） Value Function Loss Clipping；2）batch adv normalize;3）共用一个优化器；4）loss累和；5）特征权重初始化；6）向量环境SyncVectorEnv 及 wrapper技巧
强化学习_06_pytorch-PPO实践(Hopper-v4)
RL小站
02-28 972
针对之前的PPO做了主要以下优化： 1. `batch_normalize`: 在`mini_batch` 函数中进行adv的normalize, 加速模型对adv的学习 2. `policyNet`采用`beta`分布(0~1): 同时增加MaxMinScale 将beta分布产出值转换到action的分布空间 3. 收集多个`episode`的数据，依次计算adv，后合并到一个dataloader中进行遍历：加速模型收敛
【PV-RCNN环境配置 】ubantu18.04 显卡NVIDIA RTX3090Ti cuda11.3 pytorch==1.10.0 spconv-1.2.1
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03-18 1706
PV-RCNN 配置流程 RTX3090Ti Ubantu18.04
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 本文来总结Pytorch训练中的模型结构一些内容，包括模型的定义，模型参数化初始化方法，模型的保存与加载等 1 模型定义–三要素   1）Pytorch模型的定义都需要继承nn.module这个类   读者可以在Pytorch源码下/torch/nn/modules/module.py中找到这个类的实现： class Module(object): r""&
pytorch进行多种实验设置，采用，yacs,yaml,进行不同实验参数配置configs
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11-12 2062
使用yacs库配置神经网络的超参数 ...
[Yolov4-Pytorch-1]----yolov4.cfg解析
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11-17 1608
[代码解读1]Pytorch-yolov4-Tianxiaomo----CFG文件解析[net]层[卷积]层空间金字塔池化(SPP) 作者旨在学习yolov4这一网络，所以将自己的学习记录写下来，以备之后查看，也可以给各位一起学习的小伙伴提供一些思路。有什么错误，各位大大指出，马上改正。 Yolo V4 论文：论文链接 AB 源码实现：源码链接 Pytorch(Tianxiaomo)版本实现：Pytorch-yolov4-Tianxiaomo [net]层 [net] [net] batch=64
pytorch：模型的保存与导出
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方法一： 保存模型和模型参数 torch.save( network, savePath ) def save_network( save_dir, network, network_label, epoch_label): save_filename = '%s_net_%s.pth' % (epoch_label, network_label) save_path = os.path.join(save_dir, save_filename) torch.save
[pytorch]yolov3.cfg参数详解（每层输出及route、yolo、shortcut层详解）
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文章目录Backbone(Darknet53)第一次下采样(to 208)第二次下采样(to 104)第三次下采样(to 52)第四次下采样(to 26)第五次下采样(to 13)YOLOLayer第一层yolo层第二层yolo层第三层yolo层完结撒花 代码链接：pytorch yolov3 yolov3.cfg参数，每层输出详解，希望帮助新手理解。大佬如果发现错误，请指出来，我及时改正！ （刚开始用md，排版不舒服请见谅。） 图像输入：width=416，height=416，channels=3 no
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torch.utils.data.Dataset Dataset类是Pytorch中图像数据集中最为重要的一个类，也是Pytorch中所有数据集加载类中应该继承的父类。其中父类中的两个私有成员函数必须被重载，否则将会触发错误提示： 其中__len__应该返回数据集的大小，而__getitem__应该编写支持数据集索引的函数，例如通过dataset[i]可以得到数据集中的第i+1个数据。 在继承了这个Dataset类之后，我们需要实现的核心功能便是__getitem__()函数，getitem()是Pyth
yolov8中backbone改进
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### YOLOv8 Backbone 改进方法 #### Swin Transformer 的集成 由于Swin Transformer具备高度模块化和可扩展性的特点[^1]，可以将其作为YOLOv8的backbone来替代传统的卷积神经网络(CNN)，这不仅能提高模型的表现力还能保持计算效率。具体来说，在YOLOv8中引入Swin Transformer能够使得特征提取更加精细有效。 对于实现这一改进的方法如下： ```python from mmdet.models import build_detector, build_backbone import torch class CustomYOLOv8(torch.nn.Module): def __init__(self, config_path='path/to/yolov8_config', checkpoint=None): super().__init__() # 加载原始配置文件并修改Backbone部分为SwinTransformer cfg = Config.fromfile(config_path) swin_transformer_cfg = dict( type='SwinTransformer', embed_dims=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0.0, attn_drop_rate=0.0, drop_path_rate=0.2, patch_norm=True) self.backbone = build_backbone(swin_transformer_cfg) detector_cfg = cfg.model.copy() detector_cfg['backbone'] = swin_transformer_cfg self.detector = build_detector(detector_cfg) def forward(self, img, **kwargs): feats = self.backbone(img) results = self.detector.forward_train(feats, **kwargs) return results ``` 这段代码展示了如何创建一个新的`CustomYOLOv8`类继承自PyTorch的Module，并通过指定新的backbone——即这里提到的Swin Transformer来构建目标检测器。此过程涉及到了解构原有的YOLOv8配置并将其中的backbone替换为我们想要使用的组件。 #### 增强 MobileNet 系列 除了利用先进的transformer架构外，还可以考虑优化现有的轻量级CNN结构如MobileNet系列。通过对这些基础模型应用现代训练技巧，可以获得更好的表现效果。例如，经过特定调整后的MobileNet V1,V2,V3分别达到了更高的Top-1精度[^2]。因此也可以尝试将类似的优化应用于YOLOv8中的backbone设计当中去。
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