qq_35027690的博客

ToTensor()描述如下：它会将图片从NHWC转换为NCHW且变为tensor，并且通过除以255将图片归一化到(0,1)。注意，通道的顺序与你读取图片所用的工具有关:PIL: (R,G,G)cv2：(B,G,R)例子如下：import torchfrom PIL import Imageimport cv2from torchvision import transf...

在mtcnn人脸检测中，网络训练时报以下错误：后来找到原因如下：图片经过处理后的数据格式是 NHWC，而pytorch输入图片的格式要求是NCHW，需要转化一下。有两种方法：一是用下列方法：import torchimage = torch.randn(1,12 ,12, 3)image = image.permute(0,3,1,2)print(image.shape)#([1,...

在猫狗二分类的学习中，碰到以下代码：看了一下ToTensor的描述如下：  说的是ToTesnor会，而且将数据归一化到均值为0，方差为1（是将数据除以255），那么归一化后为什么还要接一个Normalize()呢？Normalize()是对数据按通道进行标准化，即减去均值，再除以方差数据如果分布在(0,1)之间，可能实际的bias，就是神经网络的输入b会比较大，而模型初始化时b=0...

1.torch.eq(input, other, out =None)比较元素是否相等，other可以是一个数，或者跟input同类型同维度的张量参数input(Tensor)：待比较的张量other：比较的张量或者数out：（可选），输出张量2.torch.equal(tensor1, tensor2, out =None)判断两个张量是否有相同的形状和元素值3.torch....

参考：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】本文是上面视频的笔记，up主讲的特别详细，推荐观看。在pytorch中加载数据主要涉及到两个类：Dataset 和 DataloaderDataset :提供一种方式去提取数据并得到labelDataset：对数据进行打包送到网络中去，为后面的网络提供不同的数据形式。下面是代码及说明：from torch.utils....

两条命令：安装visdom：pip install visdom在cmd中：输入： python -m visdom.server，开启web服务。我在运行第一步没有问题，主要是在第二步开启web服务时，总是报错大概是 it take a little while to download scripts之类的，等了一会后报错无法找到路径。解决方法：通过继续输入pip install...

1.安装visdomvisdom是pytorch的一个可视化工具，通过pip命令安装如下：pip install visdompip install --upgrade visdom这里安装完得更新一下。2.环境里没有visdom通过pip list可以查看自己已经安装成功了visdom：但在pycharm的解释器中，没有找到visdom这个库。所以任无法导入。3.解决办法通...

ImageFolder假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一个类别的图片，文件夹名为类名，其构造函数如下：图片结构如下所示：ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader)ImageFolder主要有4个参数：root：在root的路径下寻找图片transform...

最近在用torch写分类问题时碰到这个gather函数，不会用，特此记录一下。个人理解是按照gather里面的索引取出目标对应的值。首先，输出矩阵的维度和这个index的维度是一致的从代码可以看出，gather取值主要看索引前面的dim取值。dim =1，表明索引列号，也就是横向取值。import torcha = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])pr...

同上一篇全连接神经网络实现手写数字识别，此文记录了直观测试模式的代码。import torch import torch.nn as nnimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport cv2from torch.autograd import Variable# Device configur...

  对于mnist数据，从网上下载之后分为4个数据文件，分别是训练图片和标签，测试图片和标签。输入的是一幅28*28像素的灰度图片，灰度值最小为0（黑色），最大为1（白色）。  输出格式：在训练数据时，传入网络的是一个独热标签，即，我们希望输出的是2，但输出不是用实数2做标签，而是用一个表示实数2的一个10维向量[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0]。对于分类问题，这种表示尤为重要，如果分...

torchvision  该包的主要功能是实现数据的处理，导入和预览等.如果需要对计算机视觉的相关问题进行处理，就可以借用torchvision包中提供的大量的类来完成相应的工作。torchvison包括下面四个部分。  (1).torchvision.datasets:加载图片视频等数据集  (2).torchvision.transforms:常见的图像转换工具，如随机裁剪、旋转等  ...

小白一枚最近接触了pytorch框架，细读了pytorch之实战计算机视觉，唐进民一书，这里做个笔记，希望能好好学习一下这个框架。1.手动计算梯度  一个batch（批次）的数据从输入到输出的完整过程是：先输入100个具有1000个特征的数据x，经过隐藏层后变成了100个具有100个特征的数据，再经过输出层输出100个具有10个分类结果值的数据y，在得到结果后计算损失并反向传播，这样就完成了一...

  当我们使用autograd实现深度学习模型时，所实现的模型的抽象程度较低，如果用来实现深度学习模型，则我们需要编写的代码量极大，所以pytorch提供了torch.nn模块，是专门为深度学习设计的模块。nn.Module  nn.Module是nn模块中的核心结构，它是一个抽象的概念，即可以表示神经网络中的某一层，也可以表示一个包含多个层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.M...

  深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数，Pytorch的Autograd模块实现了此功能。在tensor上的所有操作，Autograd 都能自动求微分，避免了手动计算微分的过程。  其中，autograd.Variable.是Autograd中核心的类，它简单的封装了Tensor,支持所有tensor的操作。  tensor在被封装为Variable后，可以调用它的**.backward...