pytorch
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文章平均质量分 82
关于pytorch入门及简单使用
SongpingWang
计算机视觉相关--程序语言相关
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onnxruntime C++ 使用（一）
文章目录一、简介什么是 ORT 模型格式？将 ONNX 模型转换为 ORT 格式脚本的输出脚本位置二、安装 ONNX runtime将 ONNX 模型转换为 ORT 格式脚本使用可选脚本参数优化级别启用类型缩减自定义运算符支持保存优化的 ONNX 模型三、ONNX 运行时的早期版本加载并执行 ORT 格式的模型平台 APIORT 格式模型加载从文件路径加载 ORT 格式模型从内存字节数组中加载 ORT 格式模型一、简介官方网站：https://onnxruntime.ai/什么是 ORT 模型格式？转载 2022-03-04 11:05:51 · 10181 阅读 · 2 评论 -
pytorch 加速推理 pth2onnx
pytorch pth2onnx参考资料：https://pytorch.org/tutorials/advanced/super_resolution_with_onnxruntime.html参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/159379768测试样例：待续原创 2021-01-19 13:43:57 · 1199 阅读 · 2 评论 -
MaskRCNN-Benchmark框架训练自己的数据集
centos8 操作SSH/SSHD服务(查看/启动/重启/自启)$ systemctl status sshd.service # 查看状态$ systemctl start sshd.service # 启动服务$ systemctl restart sshd.service # 重启服务$ systemctl enable sshd.service # 开机自...原创 2020-02-09 20:05:18 · 3295 阅读 · 1 评论 -
PyTorch之—可视化（Visdom/TensorboardX）
文章目录一、Visdom安装与使用小案例二、TensorBoardX一、VisdomVisdom是Facebook在2017年发布的一款针对PyTorch的可视化工具。visdom由于其功能简单，一般会被定义为服务器端的matplot，也就是说我们可以直接使用python的控制台模式进行开发并在服务器上执行，将一些可视化的数据传送到Visdom服务上，通过Visdom服务进行可视化。官网：h...原创 2019-02-20 09:21:04 · 13381 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之八—优化器&学习率
文章目录torch.optim 优化器使用`torch.optim`:进行单次优化 optimizer.step()使用闭包优化 optimizer.step(closure)常用的优化器函数学习率 与学习率调节torch.optim 优化器使用torch.optim:构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。你需要给它一个包含了需要优...原创 2019-02-15 20:49:41 · 5091 阅读 · 1 评论 -
pytorch之—工程规范
文章目录在学习深度学习框架时，掌握其基本知识和接口固然重要，但组织代码，使得代码具有良好的可读性和可扩展性同样重要，关于如何使得自己的程序更pythonic，更符合pytorch的设计理念。这些内容可能有些争议，因其受我个人喜好和coding风格影响较大，你可以将这部分当成是一种参考或提议。其实每个人都有自己认为合理的方式组织自己的程序。在做深度学习实验或项目时，为了得到最优的模型结果，中间往...转载 2019-03-06 17:27:58 · 1677 阅读 · 0 评论 -
PyTorch faster_rcnn之一源码解读一
文章目录数据预处理1. data/dataset.py文件2. data/util.py文件3.data/util.py数据预处理1. data/dataset.py文件"""# 如果采用caffe预训练模型（caffe_normalize之前有减均值预处理，现在还原回去。）# pytorch_normalze中标准化为channel=（channel-mean）/std,转换为[-1,...原创 2019-03-10 11:14:14 · 2076 阅读 · 2 评论 -
PyTorch faster_rcnn之一源码解读二 model_util
fasterRCNN模型工具类中的源码解析。这篇文章主要详细讲述了fasterRCNN中关于训练RPN网络的一系列数据流操作。model/utils/bbox_tools.py 文件model/utils/creator_tool.pymodel/utils/roi_cupy.py原创 2019-03-22 13:33:32 · 2933 阅读 · 1 评论 -
PyTorch faster_rcnn之一—复现代码
一、准备开发运行环境 win10 | Anaconda | python=3.6 | pytorch=1.0下载地址：https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch安装以下依赖包conda install pip pyyaml sympy h5py cython numpy scipyconda install -c menpo opencv3...原创 2019-03-08 13:47:21 · 5088 阅读 · 38 评论 -
PyTorch-faster-rcnn之一源码解读三model
文章目录1. roi_module.py2. region_proposal_network.py3. faster_rcnn.py4. faster_rcnn_vgg16.py本文主要介绍代码：model/ 下(faster_rcnn.py,faster_rcnn_vgg16.py,region_proposal_network.py,roi_module.py)这四个文件， 首先分析一些主要...原创 2019-04-01 09:58:54 · 2749 阅读 · 1 评论 -
PyTorch-faster-rcnn之一源码解读四train
文章目录一、总述1.trainer.py2. train.py二、网络概述1. RPN网络2. 回归3 . chainer框架与pytorch框架一、总述AnchorTargetCreator和 ProposalTargetCreator 是为了生成训练的目标（或称ground truth），只在训练阶段用到，ProposalCreator是RPN为Fast R-CNN生成RoIs，在训练和测...原创 2019-04-08 14:50:07 · 2545 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之—Siamese网络
文章目录1. 数据集处理2. 网络与损失函数3. 代码如下：本来是想做检测图像的相似度的，偶然见到这篇文章。于是写下了这篇博文。本文参考于：github and PyTorch 中文网人脸相似度对比关于Siamese网络 请查看,或者查看 。就是两个共享参数的CNN。每次的输入是一对图像+1个label，共3个值。注意label=0或1（又称正负样本），表示输入的两张图片match（匹配、...原创 2019-04-15 15:26:15 · 5464 阅读 · 7 评论 -
PyTorch—之Neural-Style
实现由 Leon A. Gatys，Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法。Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer，可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。这个算法使用三张图片，一张输入图片，一张内容图片和一张风格图片，并将输入的图片变得与内容图片相似，且拥有风格图片的优美风格。定义两个间距，一个...原创 2019-09-27 14:49:05 · 725 阅读 · 0 评论 -
PyTorch一之强化学习
OpenAI Gym中的 CartPole-v0 任务上训练一个Deep Q Learning (DQN) 代理。https://gym.openai.com/代理人必须在两个动作之间做出决定 - 向左或向右移动推车 - 以使连接到它的杆保持直立。您可以在Gym 网站上找到官方排行榜，里面包含各种算法以及可视化。复现记忆（Replay Memory）我们将使用经验重播记忆来训练我们的DQ...原创 2019-09-27 15:32:55 · 1712 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之一Fine-tuning / hook
文章目录一、Fine tuning(微调)二、计算机视觉方向的微调三、案例：一、Fine tuning(微调)针对于某个任务，自己的训练数据不多，那怎么办？ 没关系，我们先找到一个同类的别人训练好的模型，把别人现成的训练好了的模型拿过来，换成自己的数据，调整一下参数，在训练一遍，（此后的训练需要冻结之前网络层的参数，训练之后添加的网络层参数）这就是微调（fine-tune）。PyTorch里...原创 2019-02-24 11:10:42 · 1335 阅读 · 0 评论 -
PyTorch—数据加载器
我们之前示范的许多模型示例使用的数据集都是比较少的，但是一旦涉及到需要加载大量的数据集时，会面临内存不够用的局面，这里就涉及到了大数据集的加载问题。大数据量数据量：将所有的图像数据直接加载到numpy数据中会占用大量的内存由于需要对数据进行导入，每次训练的时候在数据读取阶段会占用大量的时间只使用了单线程去读取，读取效率比较低下拓展性很差，如果需要对数据进行一些预处理，例如数据增强时会消...原创 2019-02-21 20:20:42 · 1450 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之—图像分类一（每个类对应一个文件夹）
一、数据集准备数据按文件夹组织，每个类对应一个文件夹。大多数其他的PyTorch教程和示例都希望你先按照训练集和验证集来组织文件夹，然后在训练集和验证集中再按照类别进行组织。但我认为这非常麻烦，必须从每个类别中选择一定数量的图像并将它们从训练集文件夹移动到验证集文件夹。由于大多数人会通过选择一组连续的文件作为验证集，因此选择可能存在很多偏差。因此，这儿有一个将数据集快速分为训练集和测试集的更好...原创 2019-02-27 17:29:27 · 9408 阅读 · 1 评论 -
PyTorch—torchvision.models导入预训练模型—残差网络代码讲解
PyTorch框架中torchvision模块下有：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms这3个子包。关于详情请参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github：https://github.com/pytorc...转载 2018-11-06 17:31:13 · 51858 阅读 · 6 评论 -
PyTorch—整体框架
PyTorch的官方github地址：https://github.com/pytorch/pytorchPyTorch官方文档：http://pytorch.org/docs/0.3.0/pytorch入门—图像分类模型详情你可以查看：https://github.com/miraclewkf/ImageClassification-PyTorch以下使用默认的Dataset class...原创 2018-11-04 17:45:28 · 5550 阅读 · 0 评论 -
PyTorch—计算机视觉目标检测 mmdetection
一、前言商汤和港中文联合开源了 mmdetection—基于 PyTorch 的开源目标检测工具包。工具包支持 Mask RCNN 等多种流行的检测框架，读者可在 PyTorch 环境下测试不同的预训练模型及训练新的检测分割模型。项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetectionmmdetection 目标检测工具包mmdetection 的主要...转载 2018-11-05 21:57:08 · 7369 阅读 · 5 评论 -
PyTorch之五—分类与逻辑回归搭建
文章目录简单的分类网络快速搭建网络简单的分类网络这里我们用最简单的途径来实现神经网络是怎么进行事物的分类的。import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as Fimport matplotlib.pyplot as plt# 创建数据n_data = torch.ones(1...原创 2019-03-02 16:13:42 · 609 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之六— 模型的保存与加载、批训练
文章目录这一章，主要将模型的保存与加载，下面我们通过一个示例来演示，模型的成功保存与加载。import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(1) # 随机数种子x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,...原创 2019-01-26 20:51:59 · 2303 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之九— cifar-10数据集 图像分类
文章目录一、准备可视化保存查看数据结构二、模型代码如下：这是一个入门级的图像分类模型，主要是用来熟悉模型。一、准备cifar-10 数据集数据集下载：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html若是下载太慢了，你可以点击优快云下载链接数据集组成：本数据及包含了6万张分辨率为32x32的图片，一共10类，分别为：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗...原创 2019-03-01 15:15:43 · 2830 阅读 · 0 评论 -
PyTorch 基于残差网络的多分类 cifar-10数据集
import torch.nn.functional as Fimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport argparseclass ResidualBlock(nn.Mo...转载 2019-03-01 15:14:02 · 1881 阅读 · 2 评论 -
PyTorch之—卷积层、激活层、BN
文章目录一、卷积层二、池化层三、归一化一、卷积层class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)二维卷积层，输入的尺度是(N, C_in,H,W)，输出尺度（ N,C_out,H_out,W_out）的计算方式...原创 2019-01-28 09:29:25 · 5486 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之一（入门）
文章目录一、Pytorch 简介二、Pytorch 常用工具包三、pytorch 安装四、torch 模块—数学操作符一、Pytorch 简介Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包。服务场景替代numpy发挥GPU潜能(在线环境暂时不支持GPU)一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台Pytorch特点及优势PyTo...原创 2019-01-27 09:48:37 · 736 阅读 · 0 评论 -
PyTorch—LSTM网络实现mnist数据集
import torchfrom torch import nn, optimfrom torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasets# 定义超参数batch_...原创 2019-03-01 15:24:37 · 2357 阅读 · 1 评论 -
PyTorch之—循环层，RNN，LSTM
文章目录RNN 循环神经网络 参数详解LSTM 长短期记忆网络 参数详解小案例使用LSTM对文本进行词性标注RNN 循环神经网络 参数详解class torch.nn.RNN( args, * kwargs)将一个多层的 Elman RNN，激活函数为tanh或者ReLU，用于输入序列。对输入序列中每个元素，RNN每层的计算公式为 ht=tanh(wihxt+bih+whhht−...原创 2019-01-29 16:30:06 · 3475 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之二——Variable & Activation function
文章目录Variable变量Activation function上一篇主要讲了PyTorch创建数据等一些入门知识点。本文主要是PyTorch中Variable变量的一些用法和激活函数详情请查看：Pytorch 中文文档：http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/#pytorchPytorch 官方文档：https://pytorch.org/...原创 2019-01-31 20:52:57 · 418 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之三—动态图
文章目录一、概述二、Torch三、动态图效果一、概述目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架，PyTorch 和 TensorFlow、Caffe 等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算图表现形式。TensorFlow 使用静态图，这意味着我们先定义计算图，然后不断使用它，中间是不能够改变它的计算图的，且定义静态图时需要使用新的特殊语法，这也意味着图设定时无法使用if、while、for-...原创 2019-02-21 19:06:06 · 2981 阅读 · 1 评论 -
PyTorch之四—梯度下降 和 关系拟合
文章目录PyTorch梯度传递线性模型线性回归示例PyTorch梯度传递在PyTorch中，传入网络计算的数据类型必须是 Variable 类型， Variable包装了一个Tensor，并且保存着梯度和创建这个Variable function的引用，换句话说，就是记录网络每层的梯度和网络图，可以实现梯度的反向传递。整体网络图如下：input→conv2d→relu→maxpool2d→...原创 2019-02-21 19:07:30 · 795 阅读 · 0 评论 -
PyTorch之七—MNIST 手写数字识别
本节基于MNIST数据集，实现CNN学习过程。import osimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport torch.utils.data as Dataimport torchvisionimport matplotlib.pyplot as plttorch.manu...原创 2019-02-15 15:35:04 · 7802 阅读 · 3 评论 -
PyTorch—ImageFolder/自定义类 读取图片数据
文章目录一、torchvision 图像数据读取 [0, 1]二、torchvision 的 Transform 图片读取类一、torchvision 图像数据读取 [0, 1]import torchvision.transforms as transformstransforms 模块提供了一般的图像转换操作类。class torchvision.transforms.ToTensor...原创 2018-11-01 16:05:29 · 38690 阅读 · 2 评论