xdg15294969271的博客

代码：# -*-coding = utf-8 -*-"""1. Image_flip:翻转图片2. Image_traslation:平移图片3. Image_rotate:旋转图片4. Image_noise:添加噪声"""import osimport cv2import numpy as npfrom random import choiceimport randomdef Image_flip(img): """ :param img:原始图片矩阵

1、问题描述MNIST数据集无法直接打开，想着把里面的图片都解压出来，并分别存放到十个文件夹中，从0至9。2、代码# 训练集trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./dataset/train', # 选择数据的根目录 train=True, download=True, # 不从网络上

1、问题描述我使用labelImg对数据集进行标注，总共有四个类别，在labelImg里面进行标注的时候也是使用的是04,但是标注出来的数据集的标签是‘0’？？？，以至于地四种标签就是得不到训练，于是写了一个函数批处理使用labelImg标注出来的标签，txt文件。2、代码def resetlabel(src,label): ''' :param src: 存放标签的文件夹 :param label: 想要修改成新的标签 :return: '''

使用pytorch训练图像分类模型需要加载数据集，关于train_set,train_loader的写法介绍如下。首先参考MNIST数据集的train_set,train_loader的写法。# 训练集trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./datasets/ch08/pytorch', # 选择数据的根目录 train=True,

1、直接将读取到的数据放到模型里面出现以下错误提示原因：图片格式不对，将图片转化为torch.tensor格式transf = transforms.ToTensor()image = transf(image)2、改过格式以后将图片放入模型中如下所示原因：这个时候图片维度不对。...

我是参考了stackowerflow上的回答然后运用到我自己的cnn中1、保存torch.save(mycnn.state_dict(),'./mycnn.pt')2、加载MyCnn = CNN()MyCnn.load_state_dict(torch.load('./mycnn.pt'))

文章目录1、model.train2、model.eval1、model.trainmodel.train()是在模型训练的时候使用，主要针对Batch Normalization 和 Dropout 方法模式，防止网络过拟合。2、model.evalmodel.eval()是在模型检验的时候使用的，也是针对BN与Dropout方法模式的，pytorch会自动把BN和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值。具体目的大概是为了防止图片失真。因此，在使用Pytorch训练和评价模式的时

1、问题描述研究手写数字识别时，总是使用CPU训练模型并不是一个很好的选择，GPU的每个核心虽然慢于CPU,但是GPU对图像处理的速度是比CPU要快的多的。2、解决方案network = Net()def train(epoch,train_loader): ...... for batch_idx,(data,target) in enumerate(train_loader): output = network(data) loss = F.nll_

个人理解在pytorch中都是tensor进行计算的，神经网络在训练的过程中是不断更新参数的，也就需要反响传播，但是仅仅依靠tensor是不能达到反向传播的，这个时候，Variable变量，是一个可以变化的量，那么就可以反向传播了requires_grad （指定该节点及依赖它的节点是否求导）variable默认是不需要被求导的，即requires_grad属性默认为False，如果某一个节点的requires_grad为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都为True。vol

文章目录1、问题描述2、代码实例1、问题描述在构建神经网络的时候，经常会用到x.view()函数，实际上view（）类似于reshape（）的用法，将张量重新规划格式，本文将简单介绍这个函数的用法。2、代码实例import torcha = torch.arange(1,17)print(a)a = a.view(-1,4)print(a)这里view的第一个参数有时会是-1，-1代表不确定，行数将由张量的长度除以列数决定，也就是说a.view(-1,4) == a.view(4

在构建CNN时，类中的forward函数并没有显示的使用，但是却在构建网络的时候起到十分重要的作用。那么forword函数是在哪使用的呢？class Net(nn.Module): def __init__(self): ... def forward(self, x): ... return F.log_softmax(x)Net(data) == Net.forward(data)为什么呢，是因为类中的__call__函数的作用，但是类中没有写

文章目录1、iteration2、batch_size3、epoch1、iteration表示进行了一次迭代，每次迭代完成以后更新模型参数2、batch_size表示每次迭代使用多少样本。比如说有6400张图片，设定batch_size=64，则每次迭代只使用64张图片3、epoch表示一波，将所有数据集训练完一遍。比如说有6400张照片，每次迭代使用64张，一个epoch就代表进行了100次迭代。...

综述：我们所了解到的机器学习算法的最终目标都是通过数据集的训练，得到一组最优参数，这个过程也称为优化，那么优化的方式有哪些呢，本文介绍梯度下降的一般定义，然后介绍不同数据集下的梯度更新方法，最后介绍深度学习中几种梯度的更新策略。1、梯度下降简介梯度下降是一种致力于找到函数极值点的算法。minxf(x)其中x为数据集min_xf(x) 其中x为数据集minx​f(x)其中x为数据集已经得到了(x0,x1,...,xi)(x_0,x_1,...,x_i)(x0​,x1​,...,xi​),如何