原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要…

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60min入门 PyTorch 入门 PyTorch 自动微分 PyTorch 神经网络 PyTorch 图像分类器 PyTorch 数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchV…

目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow .PyTorch.Keras等.这些深度学习框架被应用于计算机视觉.语音识别.自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果.其中,PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架,当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch. 基于此,磐小仙邀请到了作者 News(CS硕士) ,在接下来的这段时间里,他将会给大家带来关于PyTorch的一个专栏. 这个专栏主要针对想…

看得不明不白(我在下一篇中写了如何理解gather的用法) gather是一个比较复杂的操作,对一个2维tensor,输出的每个元素如下: out[i][j] = input[index[i][j]][j] # dim=0 out[i][j] = input[i][index[i][j]] # dim=1 二维tensor的gather操作 针对0轴 注意index此时的值 输入 index = t.LongTensor([[0,1,2,3]]) print("index = \n",…

上一节中,我们介绍了Pytorch的基本知识,如数据格式,梯度,损失等内容. 在本节中,我们将介绍如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络. 搭建一个神经网络并训练,大致有这么四个部分: 1.准备数据: 2.搭建模型: 3.评估函数: 4.优化网络权重. 先上一张模型结构图,基本包含了一个网络模型所包含的内容了. 接下来依次介绍. 一.数据准备 这一部分内容在上一篇中已详细讲过,这里就不多赘述了. 二.搭建模型 1.层的概念(神经网络的基本组建单元) 针对y=wx+b,搭建了一个简易的…

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模…

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Convolutional Neural Network import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # Hyper parameters num_epoch…