文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,欢迎加我微信好友交流学习:cyx645016617. @ 目录 1 背景 2 深度可分离卷积 2.2 一般卷积计算量 2.2 深度可分离卷积计算量 2.3 网络结构 3 PyTorch实现 本来计划是想在今天讲EfficientNet PyTorch的,但是发现EfficientNet是依赖于SENet和MobileNet两个网络结构,所以本着本系列是给"小白"初学者学习的,所以这一课先讲解MobileNet,然后下一课讲解SENet,

参考目录: 目录 1 EfficientNet 1.1 概述 1.2 把扩展问题用数学来描述 1.3 实验内容 1.4 compound scaling method 1.5 EfficientNet的基线模型 2 PyTorch实现 文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,如果有疑问或者想要和炼丹兄交流的可以加微信:cyx645016617. efficientNet的论文原文链接: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 模型扩展Model sca

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

[导读]谷歌AI研究部门华人科学家再发论文<EfficientNet:重新思考CNN模型缩放>,模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练,而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度,超越了当先最先进图像识别网络的准确率,效率提高了10倍,而且更小. 目前提高CNN精度的方法,主要是通过任意增加CNN深度或宽度,或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估. 以固定的资源成本开发,然后按比例放大,以便在获得更多资源时实现更好的准确性

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术].一个ai专业研究生的个人学习分享公众号 文章目录: 目录 torchvision 1 torchvision.datssets 2 torchvision.models 模型比较 torchvision 官网上的介绍(翻墙):The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compu

参考目录: 目录 1 矩阵与标量 2 哈达玛积 3 矩阵乘法 4 幂与开方 5 对数运算 6 近似值运算 7 剪裁运算 这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算,加减乘除这些,当然还有矩阵的乘法这些.这一课内容不多,作为一个知识储备.在后续的内容中,有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗给分类的实战任务教学. 加减乘除就不多说了,+-*/ 1 矩阵与标量 这个是矩阵(张量)每一个元素与标量进行操作. import torch a = torch.tensor([

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,有什么问题都可以来找我交流,近期建立了微信交流群,也在朋友圈抽奖赠书十多本了.我的微信是cyx645016617,欢迎各位朋友. 参考目录: @ 目录 1 网络结构 2 参数量分析 3 PyTorch实现与解析 上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念,希望大家可以在实际的任务中使用这种方法,现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识-,Squeeze-and-Excitation Networks压缩-激活网

创建日期: 2020-07-04 17:19:39 简介:卷积神经网络非常适合处理图像相关任务,其优势一是权值共享策略,降低了模型复杂度和参数量,本质上也对应着生物视觉神经的感受野.二是其强大的特征提取能力,这也是目前视觉感知任务(分类检测分割等)性能提升的关键.而CNN模型的Bacebone(主干网络)主要负责的就是特征提取.特征提取能力的强弱直接决定了后面head的性能(head模块在的不同的任务下是不同的,简单的分类任务的head是最后接到全连接层上的,而分割任务的head是输出一组fea

1.下载Anaconda3 首先需要去Anaconda官网下载最新版本Anaconda3(https://www.continuum.io/downloads),我下载是是带有python3.6的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh. 2.安装Annconda3 bash Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh   在home/ubuntu出现anaconda3文件夹(注:ubuntu是系统用户名.下同). source ~/.bashrc 3.

当我使用pycharm运行  (https://github.com/Joyce94/cnn-text-classification-pytorch )  pytorch程序的时候,在Linux服务器上会开启多个进程,占用服务器的大量的CPU,在windows10上运行此程序的时候,本机的CPU和内存会被吃光,是因为在train.py中有大量的数据训练处理,会开启多个进程,占用大量的CPU和进程. 本机window10 linux服务器开启了多个进程 Linux服务器占用大量CPU 在pytor

一.介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,然后生成一个向量空间(通常为几百维).词典中的每个词都对应了向量空间中的一个独一的向量,而且语料库中拥有共同上下文的词映射到向量空间中的距离会更近. word2vec目前普遍使用的是Google2013年发布的C语言版本,现在也有Java.C++.p

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

一.VAE的具体结构 二.VAE的pytorch实现 1加载并规范化MNIST import相关类: from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.utils.data import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable from torchvision impor

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名

我们可以通过torch.nn package构建神经网络. 现在我们已经了解了autograd,nn基于autograd来定义模型并对他们有所区分. 一个 nn.Module模块由如下部分构成:若干层,以及返回output的forward(input)方法. 例如,这张图描述了进行数字图像分类的神经网络: 这是一个简单的前馈( feed-forward)网络,读入input内容,每层接受前一级的输入,并输出到下一级,直到给出outpu结果. 一个经典神经网络的训练程序如下: 1.定义具有可学习参

在PyTorch中,autograd是所有神经网络的核心内容,为Tensor所有操作提供自动求导方法. 它是一个按运行方式定义的框架,这意味着backprop是由代码的运行方式定义的. 一.Variable autograd.Variable 是autograd中最核心的类. 它包装了一个Tensor,并且几乎支持所有在其上定义的操作.一旦完成了你的运算,你可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度. Variable有三个属性:data,grad以及creator. 访问原始的te

1.安装Anaconda 安装步骤参考了官网的说明:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux.html 具体步骤如下: 首先,在官网下载地址 https://www.anaconda.com/download/下载linux版本,这里选用python 3.6版本的anaconda. 然后, 将下载好的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh放到/usr/tiny目录下,并进入该目录 在当前目录下用bash命令安装ana

导读 本文讨论了深层神经网络训练困难的原因以及如何使用Highway Networks去解决深层神经网络训练的困难,并且在pytorch上实现了Highway Networks. 一 .Highway Networks 与 Deep Networks 的关系 深层神经网络相比于浅层神经网络具有更好的效果,在很多方面都已经取得了很好的效果,特别是在图像处理方面已经取得了很大的突破,然而,伴随着深度的增加,深层神经网络存在的问题也就越大,像大家所熟知的梯度消失问题,这也就造成了训练深层神经网络困难的

强烈建议安装anaconda之后再来安装这个pytorch,具体怎么安装百度搜索就知道了. 温馨提示,在安装anaconda的时候记得将"添加到环境变量"(安装的时候是英文的)这一选项选上. 下面假设你已经安装好anaconda了: 1.第一步下载pytorch的安装包: 链接: https://pan.baidu.com/s/1mh6U01i 密码: 8yty 2.打开命令行进入上面所下载的安装包所在的目录,然后输入如下命令: conda install --offline pyto

1. install and update pip3 2. install numpy and scipy 3. install pytorch