pytorch在训练中使用多卡: conf.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else "cpu") conf.device_ids = list(conf.device_ids) self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids) self.model.to(conf.device) 然后在训练的命令行…

1.pytorch报错:ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,512,1,1]) 2.网上查找的原因为模型中用了batchnomolization,训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个sample,而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值,因此造成该错误. 3.解决方法:在torch.utils.data.Data…

Vue+Typescript中在Vue上挂载axios使用时报错 在vue项目开发过程中,为了方便在各个组件中调用axios,我们通常会在入口文件将axios挂载到vue原型身上,如下: main.ts import Vue from 'vue' import axios from './utils/http' Vue.prototype.$axios = axios; 这样的话,我们在各个组件中进行请求时,就可以直接使用this.$axios,但是在ts中使用this.$axios进行请求时,…

报错原因:在进行facenet进行train_softmax.py训练时,在一轮训练结束进行验证时,报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems' 解决方案:由于我的python时3.5的,Python3.5中:iteritems变为items,找到train_softmax程序修改如下:…

The server encountered an internal error that prevented it from fulfilling this request.org.springframework.http.converter.HttpMessageNotWritableException: Could not write JSON: failed to lazily initialize a collection of role: com.party.dinner.entit…

在学习Spring的过程中遇到一个错误:在使用注解@resources的时候提示:The annotation @Resources is disallowed for this location 后来来在学问Java网友的时候解决了. 原来的代码是这样的: package com.show.biz; import javax.annotation.Resources; import com.show.biz.UserBiz; import com.show.dao.UserDAO; publi…

问题描述: 完成项目中的功能后,想要git一下,就用maven命令先清除一下编译文件,紧接着系统报错 Error executing Maven. 2 problems were encountered while building the effective settings 解决方法: maven的setting文件爆红,有两个标签多余,删除即可 总结: maven命令出错一般都是配置文件出了问题,细心点…

当我们在src目录下创建.scss文件,并在main.js中引用,运行时会报: ERROR Failed to compile with 1 errors 5:25:07 PMThis relative module was not found: * ./main.scss in ./src/main.js 如图所示 解决方法: 新版本的vue-cli已经帮我们把sass-loader配置好了,放在util.js里面了 前面我们通过 cnpm i node-sass sass-loader -D…

WAMP安装好后,mysql密码是为空的,那么要如何修改呢?其实很简单,通过几条指令就行了,下面我就一步步来操作. 首先,通过WAMP打开mysql控制台. 提示输入密码,因为现在是空,所以直接按回车. 然后输入“use mysql”,意思是使用mysql这个数据库,提示“Database changed”就行. 然后输入要修改的密码的sql语句“update user set password=PASSWORD('hooray') where user='root';”,注意,sql语句结尾的…

报错信息如下: (各种配置在最后面) hadoop@administrator-virtual-machine:~/Downloads/tar/hadoop-3.0.0-alpha1-src$ mvn clean package -Pdist,native -DskipTests -Dtar---------------------------------------------------constituent[0]: file:/usr/share/maven/lib/plexus-ciph…

from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options if __name__ == '__main__': chrome_options = Options() chrome_options.add_argument('--headless') chrome_options.add_argument('--disable-gpu') driver_path = 'E:\Progra…

torch.mul() 函数功能:逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘. 本操作支持广播,因此 input 和 other 均可以是张量或者数字. 举例如下: >>> import torch >>> a = torch.randn(3) >>> a tensor([-1.7095, 1.7837, 1.1865]) >>> b = 2 >>> torch.mul(a, b) tensor([-3.4…

前言 在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情.Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方. 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练,与分布式训练不同,我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedParallel,后者为多主机多GPUs的训练方式,但是在实际任务中,两种使用方式也存在一部分交集.…

不涉及具体代码,只是记录一下自己的疑惑. 我们知道对于在pytorch中,我们通过构建一个词向量矩阵对象.这个时候对象矩阵是随机初始化的,然后我们的输入是单词的数值表达,也就是一些索引.那么我们会根据索引,赋予每个单词独一无二的一个词向量表达.在其后的神经网络训练过程中,每个单词对应独一无二的索引,从而对应自己的词向量,词向量会随着迭代进行更新. 上面讲的这个是使用pytorch词向量的随机初始化的流程. 但是我们如果使用预训练的词向量怎么办呢?很多例子中,直接就给个代码是类似这样的: self…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式 默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成…

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc…

我们按照超简单!pytorch入门教程(四):准备图片数据集准备好了图片数据以后,就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧. 按照超简单!pytorch入门教程(三):构造一个小型CNN构建好一个神经网络,唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片,所以第一层卷积层的输入应为3个channel.修改完毕如下: 我们准备了训练集和测试集,并构造了一个CNN.与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3 现在咱们开始训练 我们训练这个网络必须经过4步: 第一步:将输入input向前…

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)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, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:…

在代码中改好存储Log的路径 命令行中输入 tensorboard --logdir /home/huihua/NewDisk1/PycharmProjects/pytorch-deeplab-xception-master/run 会出来一个网站,复制到浏览器即可可视化loss,acc,lr等数据的变化过程. 举例说明pytorch中设置summary的方式: import argparse import os import numpy as np from tqdm import tqdm…

Faster-RCNN论文中在RoI-Head网络中,将128个RoI区域对应的feature map进行截取,而后利用RoI pooling层输出7*7大小的feature map.在pytorch中可以利用: torch.nn.functional.adaptive_max_pool2d(input, output_size, return_indices=False) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)…

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络. pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理,做了简单的例子,过程很简单,就像把大象装进冰箱里一共需要几步? 第一步:打开冰箱门. 我们要创建torch能够识别的数据集类型(pytorch中也有很多现成的数据集类型,以后再说). 首先我们建立两个向量X和Y,一个作为输入的数据,一个作为正确的结果: 随后我们需要把X和Y组成一个完整的数据集,…

原文地址: https://blog.csdn.net/happyday_d/article/details/85267561 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Pytorch中的学习率调整:lr_scheduler,ReduceLROnPlateau torch.optim.lr_scheduler:该方法中提供了多种基…

转自:https://www.jianshu.com/p/73686691cf13 下面是几种常写的方式 第一种方式 normalize = transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) transformList = [] transformList.append(transforms.RandomResizedCrop(transCrop)) transformList.append(transforms…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul…

Pytorch中的自编码(autoencoder) 本文资料来源:https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=25 什么是自编码 先压缩原数据.提取出最有代表性的信息.然后处理后再进行解压.减少处理压力 通过对比白色X和黑色X的区别(cost函数),从而不断提升自编码模型的能力(也就是还原的准确度) 由于这里只是使用了数据本身,没有使用label,所以可以说autoencoder是一种无监督学习模型. 实际在使用中,我们先训练好一个autoencod…

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶…

      初学神经网络和pytorch,这里参考大佬资料来总结一下有哪些激活函数和损失函数(pytorch表示)      首先pytorch初始化:   import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 构造一段连续的数据 x = Variable(x)…

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoch): train_loss = 0 train_acc = 0 num_correct= 0 for step, (x,y) in enumerate(train_loader): # x: [b, 3, 224, 224], y: [b] x, y = x.to(device), y.to(de…

PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零? - Pascal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多花样,比如说梯度累加(gradient accumulation) 传统的训练函数,一个batch是这么训练的: for i,(images,target) in enumerate(trai…

一.为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样. 比如向下图这样: 但是这会有一个问题,什么问题呢?比如上图,句子“Yes”只有一个单词,但是padding了5的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就…