tensor分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage) 信息区主要保存着tensor的形状(size).步长(stride).数据类型(type)等信息,而真正的数据则保存成连续数组,存储在存储区 因为数据动辄成千上万,因此信息区元素占用内存较少,主要内存占用取决于tensor中元素的数目,即存储区的大小 一般来说,一个tensor有着与之相对应的storage,storage是在data之上封装的接口,便于使用 不同的tensor的头信息一般不同,但是可能使用相同的storage…

PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在写 PyTorch 代码时,我们会发现一些功能重复的操作,比如卷积.激活.池化等操作.这些操作分别可以通过 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 来实现. 首先可以观察源码: eg:torch.nn.Conv2d CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, p…

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4…

转自:https://ptorch.com/news/52.html torch.Storage是单个数据类型的连续的一维数组,每个torch.Tensor都具有相同数据类型的相应存储.他是torch.tensor底层数据结构,他除了像Tensor一样定义数值,还可以直接把文件映射到内存中进行操作,如果你使用的是pytorch神经网络,你不需要直接使用它们.中文文档地址:https://www.ptorch.com/docs/1/Storage 注意:任何比一维数组更复杂的都需要用到张量. to…

概述 迁移学习可以改变你建立机器学习和深度学习模型的方式 了解如何使用PyTorch进行迁移学习,以及如何将其与使用预训练的模型联系起来 我们将使用真实世界的数据集,并比较使用卷积神经网络(CNNs)构建的模型和使用迁移学习构建的模型的性能 介绍 我去年在一个计算机视觉项目中工作,我们必须建立一个健壮的人脸检测模型. 考虑到我们拥有的数据集的大小,从头构建一个模型是一个挑战.从头构建将是一个耗时又消耗计算资源的方案.由于时间紧迫,我们必须尽快找出解决办法. 这就是迁移学习拯救我们的时候.这是一个…

Pytorch线性规划模型 学习笔记(一) Pytorch视频学习资料参考:<PyTorch深度学习实践>完结合集 Pytorch搭建神经网络的四大部分 1. 准备数据 Prepare dataset 准备数据包括数据的读取加载并转换为torch框架下识别的tensor格式,注意数据的dtype为float32格式 2. 设计模型 Design model using class 网络的基本框架部分,包括自定义的网络layer结构,注意维度的变换要一致,另外,该类中还应包括forward部分…

训练源码: 源码仓库:https://github.com/pytorch/tutorials 迁移学习测试代码:tutorials/beginner_source/transfer_learning_tutorial.py 准备工作: 下载数数据集:https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zip          -->  tutorials/beginner_source/data/hymenoptera_data 下载与…

torch Tensor学习:切片操作 torch Tensor Slice 一直使用的是matlab处理矩阵,想从matlab转到lua+torch上,然而在matrix处理上遇到了好多类型不匹配问题.所以这里主要总结一下torch/Tensor中切片操作方法以及其参数类型,以备查询. 已知有矩阵M M=torch.range(1,20):resize(4,5) th> M 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 [torch.Do…

torch 深度学习(5) mnist torch siamese deep-learning 这篇文章主要是想使用torch学习并理解如何构建siamese network. siamese network的结构如下: 1486455020988.jpg 使用的数据集:mnist 手写数据集 实验目的:通过孪生网络使得同一类的尽可能的靠近,不同类的尽可能不同. 命令行: sudo luarocks install mnist 主要涉及的torch/nn中Container包括Sequentia…

torch 深度学习(4) test doall files 经过数据的预处理.模型创建.损失函数定义以及模型的训练,现在可以使用训练好的模型对测试集进行测试了.测试模块比训练模块简单的多,只需调用模型就可以了 测试模块 加载模块 require 'torch' require 'xlua' -- 主要使用进度条用到 require 'optim' -- confusionMatrix和Logger会用到 这里多说一句,为什么每个模块都没有调用之前的模块呢?这是因为我们我们最终是将之前的预处理.…

torch 深度学习(3) 损失函数,模型训练 前面我们已经完成对数据的预处理和模型的构建,那么接下来为了训练模型应该定义模型的损失函数,然后使用BP算法对模型参数进行调整 损失函数 Criterion 加载包 require 'torch' require 'nn' -- 各种损失函数也是 'nn'这个模块里面的 设定命令行参数 if not opt then print "==> processing options:" cmd = torch.CmdLine() cmd:t…

torch 深度学习 (2) torch ConvNet 前面我们完成了数据的下载和预处理,接下来就该搭建网络模型了,CNN网络的东西可以参考博主 zouxy09的系列文章Deep Learning (深度学习) 学习笔记整理系列之 (七) 加载包 require 'torch'  require 'image'  require 'nn'  函数运行参数的设置 if not opt then  print "==> processing options"  cmd = torc…

第1章 PyTorch与深度学习 深度学习的应用 接近人类水平的图像分类 接近人类水平的语音识别 机器翻译 自动驾驶汽车 Siri.Google语音和Alexa在最近几年更加准确 日本农民的黄瓜智能分拣 肺癌检测 准确度高于人类的语言翻译 读懂图片中的图像含义 现今深度学习应用中最受欢迎的技术和出现的时间点 技术 年份 神经网络 1943 反向传播 20世纪60年代初期 卷积神经网络 1979 循环神经网络 1980 长短期记忆网络 1997 深度学习过去的叫法 20世纪70年代叫控制论(cyb…

pytorch怎么入门学习 https://www.zhihu.com/question/55720139…

PyTorch - torch.eq.torch.ne.torch.gt.torch.lt.torch.ge.torch.le 参考:https://flyfish.blog.csdn.net/article/details/106388548…

一.PyTorch是什么? 这是一个基于Python的科学计算软件包,针对两组受众: ①.NumPy的替代品,可以使用GPU的强大功能 ②.深入学习研究平台,提供最大的灵活性和速度 二.入门 ①.张量(tensor): 张量与NumPy的ndarray类似,另外还有Tensors也可用于GPU以加速计算: from __future__ import print_function import torch 构造一个未初始化的5x3矩阵: x = torch.empty(5, 3) print(x…

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

一.介绍 内容 使机器能够"举一反三"的能力 知识点 使用 PyTorch 的数据集套件从本地加载数据的方法 迁移训练好的大型神经网络模型到自己模型中的方法 迁移学习与普通深度学习方法的效果区别 两种迁移学习方法的区别 二.从图片文件中加载训练数据 引入相关包 下载网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1OgknV6OUB-27DED6KSZ0iA 提取码:ekc9 import torch import torch.nn as nn import torch.op…

一.内容概述  采用STM32内部自带USB控制器外加大页NAND FLASH K9F1G08U0A实现一个128M的U盘. 1.STM32的USB控制器 STM32F103的MCU自带USB从控制器,符合USB规范的通信连接:PC主机和微控制器之间的数据传输是通过共享一专用的数据缓冲区来完成的,该数据缓冲区能被USB外设直接访问.这块专用数据缓冲区的大小,由所使用的端点数目和每个端点最大的数据分组大小所决定,每个端点最大可使用512字节缓冲区,最多可用于16个单向或8个双向端点.USB模块同P…

一.简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t     class LeNet(t.nn.Module):     def __init__(self):         super(LeNet, self).__init__()         self.features = t.nn.Sequential(  …

interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg.png等图像数据)和volumetric(3D, 如点云数据)类型的…

Vision layers 1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg.png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional dept…

欢迎来到我的博客! 以下链接均是日常学习,偶然得之,并加以收集整理,感兴趣的朋友可以多多访问和学习.如果以下内容对你有所帮助,不妨转载和分享.(Update on 5,November,2019) 1.PyTorch模型训练实用教程 https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial 注:该教程主要内容为利用PyTorch训练模型可能涉及到的方法及函数,包括数据增强方法(22个).权值初始化方法(10个).损失函数(17个).优化器(6个)及tensor…

配置环境总体思路 1.依据python版本选择对应Anaconda版本: 2.依据显卡驱动版本选择对应的CUDA版本: 3.依据CUDA版本选择对应的cudnn和pytorch版本. 一.Anaconda安装 1.下载地址 1.官网  https://www.anaconda.com/products/individual 2.清华源  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 注:若官网下载速度慢,可用清华源下载:注意操作系统…

cuDNN使用非确定性算法,并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用 如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =True,说明设置为使用使用非确定性算法 然后再设置: torch.backends.cudnn.benchmark = true 那么cuDNN使用的非确定性算法就会自动寻找最适合当前配置的高效算法,来达到优化运行效率的问题 一般来讲,应该遵循以下准则: 如果网络的输入数据维度或类型上变化不大,设置  …

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. squeeze() torch.squeeze(a):去掉a中维数为1的维度. a.squeeze(N):去掉特定维度N下维数为1的维度. b=torch.squeeze(a,N):a中去掉指定的维数为1的维度. unsqueeze() a.unsqueeze(N):在a中指定位置N加上一个维数为1的维度. b=torch.unsqueeze(a,N):在a中指定位置N加上一个维数为1的维度.…

三.CUDA semantics 二.Broadcasting semantics  广播机制 广播机制要第一项对齐,第一项对齐后(相等)才能广播,或者某个第一项为1. 但如果两个size个数相等,则第一项必须相等,某一项为1也不行. 一.Autograd mechanics x=torch.randn(5,5) y=torch.randn(5,5) z=torch.randn((5,5),requires_grad=True) a=x+y a.requires_grad Out[135]: F…

参考:官方文档    源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in. 翻译:一个有序的容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块…

[深度学习] Pytorch学习(一)-- torch tensor 学习笔记 . 记录 分享 . 学习的代码环境:python3.6 torch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% import torch print(torch.__version__) # 查看CUDA GPU是否可用 a = torch.cuda.is_available() print(a) #%% # torch.randperm x = torch.randperm(6) print(x) #%% #…

记录如何用Pytorch搭建LeNet-5,大体步骤包括:网络的搭建->前向传播->定义Loss和Optimizer->训练 # -*- coding: utf-8 -*- # All codes and comments from <<深度学习框架Pytorch入门与实践>> # Code url : https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book # lesson_2 : Neural network of PT(Py…