Pytorch入门上 —— Dataset、Tensorboard、Transforms、Dataloader

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程.学习时建议多读源码,通过源码中的注释可以快速弄清楚类或函数的作用以及输入输出类型. Dataset 借用Dataset可以快速访问深度学习需要的数据,例如我们需要访问如下训练数据: 其中,train中存放的是训练数据集,ants和bees既是文件夹名称也是其包含的图片数据的标签,val中存放的是验证数据集. 假如我们希望自己的Dataset类可以实现如下数据访问形式: dataset = MyDataset("root_dir", &qu…

Pytorch入门中 —— 搭建网络模型

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程,主要通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络.学习时要学会查询文档,这样会比直接搜索良莠不齐的博客更快.更可靠.讲解的内容主要是pytorch核心包中TORCH.NN中的内容(nn是Neural Netwark的缩写). 通常,我们定义的神经网络模型会继承torch.nn.Module类,该类为我们定义好了神经网络骨架. 卷积层对于图像处理来说,我们通常使用二维卷积,即使用torch.nn.Conv2d类: 创建该类时,我们通常只需要传入以下几…

Pytorch入门下 —— 其他

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程. 现有模型使用和修改 pytorch框架提供了很多现有模型,其中torchvision.models包中有很多关于视觉(图像)领域的模型,如下图: 下面以VGG16为例将讲解如何使用以及更改现有模型: pretrained为True,返回在ImageNet上预训练过的模型:pregress为True在下载模型时会通过标准错误流输出进度条. 创建如下脚本并运行: from torchvision import models # 创建预训练过的模型,并…

Pytorch入门随手记

Pytorch入门随手记什么是Pytorch? Pytorch是Torch到Python上的移植(Torch原本是用Lua语言编写的) 是一个动态的过程,数据和图是一起建立的. tensor.dot(tensor1,tensor2)//tensor各个对应位置相乘再相加 print(net)可以输出网络结构 Pytorch的动态性:网络参数可以有多个不固定的,例如: 来源:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch…

Pytorch入门——手把手教你MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别教程要开始带组内的小朋友了,特意出一个Pytorch教程来指导一下 [!] 这里是实战教程,默认读者已经学会了部分深度学习原理,若有不懂的地方可以先停下来查查资料目录 MNIST手写数字识别教程 1 什么是MNIST? 2 使用Pytorch实现手写数字识别 2.1 任务目的 2.2 开发环境 2.3 实现流程 3 具体代码实现 3.1 数据预处理部分 3.1.1 初始化全局变量 3.1.2 构建数据集 3.2 训练部分 3.2.1 构建模型 3.2.2 构建迭代器与损…

pytorch 入门指南

两类深度学习框架的优缺点动态图(PyTorch) 计算图的进行与代码的运行时同时进行的. 静态图(Tensorflow <2.0) 自建命名体系自建时序控制难以介入使用深度学习框架的优点 GPU 加速 (cuda) 自动求导常用网络层的API PyTorch 的特点支持 GPU 动态神经网络 Python 优先命令式体验轻松扩展 .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,旨在服务两类场合: 替代numpy发…

pytorch入门2.2构建回归模型初体验（开始训练）

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 经过上面两个部分,我们完成了数据生成.网络结构定义,下面我们终于可以小试牛刀,训练模型了! 首先,我们先定义一些训练时要用到的参数: EPOCH = 1000 # 就是要把数据用几遍 LR = 0.1 # 优化器的学习率,类似爬山的时候应该迈多大的步子. BATCH_SIZE=50 其次…

pytorch入门2.1构建回归模型初体验（模型构建）

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 终于要构建模型啦.这里我们构建的是回归模型,是用神经网络构建的,基本结构是什么样的呢? 你肯定听说过,神经网络有输入层.隐藏层.输出层,一般结构如下图所示(图片来源于网络,侵删): 所以,对比我们之前生成的数据来说,形如x=3我们想得到的输出为y=8.分别对应了上面的输入层和输出层,所以…

pytorch入门与实践-2.2

Tensor 1--本质上可以理解为具有不同维度的数组 2--支持的基本运算 |---创建Tensor: x=t.tensor(x,y) x,y 表示数组的大小 , x=t.rand(x,y), x=t.ones(x,y) |---获取Tensor的大小 x.size() |---加法运算 |----普通加法(返回新的变量) x=t.tensor(a,b),y=t.tensor(a,b), x+y t.add(x,y) x.add(y) r=t.tensor(a,b), t.add(x,y,o…

[pytorch] Pytorch入门

Pytorch入门简单容易上手,感觉比keras好理解多了,和mxnet很像(似乎mxnet有点借鉴pytorch),记一记. 直接从例子开始学,基础知识咱已经看了很多论文了... import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Linear 层就是全连接层 class Net(nn.Module): # 继承nn.Module,只用定义forward,反向传播会自动生成 def __init__(se…

超简单！pytorch入门教程（五）：训练和测试CNN

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…

pytorch入门2.0构建回归模型初体验（数据生成）

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速.简单的实现神经网络框架的编写. 0. 准备数据,并对数据集进行划分.划分其实有很多方法:见数据集划分实战code # 准备数据 import random x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0,…

Python入门(上)

Python入门(上) Python入门(上) 简介 Python 基础语法行与缩进注释运算符标准数据类型变量编程流程顺序(略) 分支 if 循环 for while break 和 continue 语句 pass 语句简介 Python 是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言. Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构. Python 基础语法行与缩进 python…

PyTorch笔记之 Dataset 和 Dataloader

一.简介在 PyTorch 中,我们的数据集往往会用一个类去表示,在训练时用 Dataloader 产生一个 batch 的数据 https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 比如官方例子中对 CIFAR10 图像数据集进行分类,就有用到这样的操作,具体代码如下所示 trainset = torchvision.data…

pytorch Dataset数据集和Dataloader迭代数据集

import torch from torch.utils.data import Dataset,DataLoader class SmsDataset(Dataset): def __init__(self): self.file_path = "./SMSSpamCollection" self.lines = open(self.file_path,encoding="utf-8").readlines() def __getitem__(self, ind…

pytorch入门--土堆深度学习快速入门教程

工具函数 dir函数,让我们直到工具箱,以及工具箱中的分隔区有什么东西 help函数,让我们直到每个工具是如何使用的,工具的使用方法示例:在pycharm的console环境,输入 import torch dir(torch.cuda.is_available()) 即可查看该工具包 help(torch.cuda.is_available()) DataSet DataSet提供一种方式去获取数据及其label DataLoader为网络提供不同数据形式使用PIL的Image来读取图片:…

Pytorch 入门之Siamese网络

首次体验Pytorch,本文参考于:github and PyTorch 中文网人脸相似度对比本文主要熟悉Pytorch大致流程,修改了读取数据部分.没有采用原作者的ImageFolder方法: ImageFolder(root, transform=None, target_transform=None, loader=default_loader).而是采用了一种更自由的方法,利用了Dataset 和 DataLoader 自由实现,更加适合于不同数据的预处理导入工作. Siamese…

[PyTorch入门]之数据导入与处理

数据导入与处理来自这里. 在解决任何机器学习问题时,都需要在处理数据上花费大量的努力.PyTorch提供了很多工具来简化数据加载,希望使代码更具可读性.在本教程中,我们将学习如何从繁琐的数据中加载.预处理数据或增强数据. 开始本教程之前,请确认你已安装如下Python包: scikit-image:图像IO操作和格式转换 pandas:更方便解析CSV 我们接下来要处理的数据集是人脸姿态.这意味着人脸的注释如下: 总之,每个面部都有68个不同标记点. 可以从这里下载数据集,并将其解压后存放到目…

Pytorch入门之VAE

关于自编码器的原理见另一篇博客 : 编码器AE & VAE 这里谈谈对于变分自编码器(Variational auto-encoder)即VAE的实现. 1. 稀疏编码首先介绍一下“稀疏编码”这一概念. 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片.而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到.而且组合出一张碎片所需的边的数目很少,即稀疏的.同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到.这其实就是特征的稀疏表达.即使用少量的基本特征来组合更加高层抽象的特征.在神经网络中…

Pytorch入门笔记

import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): #nn.Module子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数 #下式等价于nn.Module.__init__(self) super(Net,self).__init__() # 卷积层‘1’表示输入图片为单通道,‘6’表示输出通道数,‘5’表示卷积核为5*5 self.conv1 = nn.Conv…

PyTorch入门教程

https://www.zhihu.com/question/55720139 Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz Author: Soumith Chintala Goal of this tutorial: Understand PyTorch’s Tensor library and neural networks at a high level. Train a small neural network to classify im…

[PyTorch入门]之迁移学习

迁移学习教程来自这里. 在本教程中,你将学习如何使用迁移学习来训练你的网络.在cs231n notes你可以了解更多关于迁移学习的知识. 在实践中,很少有人从头开始训练整个卷积网络(使用随机初始化),因为拥有足够大小的数据集相对较少.相反,通常在非常大的数据集(例如ImageNet,它包含120万幅.1000个类别的图像)上对ConvNet进行预训练,然后使用ConvNet作为初始化或固定的特征提取器来执行感兴趣的任务. 两个主要的迁移学习的场景如下: Finetuning the conve…

[PyTorch入门之60分钟入门闪击战]之训练分类器

训练分类器目前为止,你已经知道如何定义神经网络.计算损失和更新网络的权重.现在你可能在想,那数据呢? What about data? 通常,当你需要处理图像.文本.音频或者视频数据时,你可以使用标准Python包来将数据导入到numpy 数组中.然后再将数组转换成torch.Tensor. 对于图像,可用的包有:Pillow.OpenCV 对于音频,可用的包有:scipy和librosa 对于文本,无论是基于原始的Python或Cython的加载,或是NLTK和SpaCy都是可以的. 对于视…

Pytorch入门实例：mnist分类训练

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'denny' __time__ = '2017-9-9 9:03' import torch import torchvision from torch.autograd import Variable import torch.utils.data.dataloader as Data train_data = torchvision.datasets.MNIST( './m…

pytorch入门与实践-2.2-CIFAR10分类网络

Pytorch数据集读入——Dataset类,实现数据集打乱Shuffle

在进行相关平台的练习过程中,由于要自己导入数据集,而导入方法在市面上五花八门,各种库都可以应用,在这个过程中我准备尝试torchvision的库dataset torchvision.datasets.ImageFolder 简单应用起来非常简单,用torchvision.datasets.ImageFolder实现图片的导入,在随后训练过程中用Datalodar处理后可按批次取出训练集 class ImageFolder(root, transform=None, target_transfo…