在训练神经网络之前,我们必须有数据,作为资深伸手党,必须知道以下几个数据提供源: 一.CIFAR-10 CIFAR-10图片样本截图 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库,图片分辨率压缩至32x32,一共有10种图片分类,均进行了标注.适合监督式学习.CIFAR-10数据下载页面 二.ImageNet imagenet首页 ImageNet首页 三.ImageFolder imagefolder首页 ImageFolder首页 四.LSUN Classification LSUN Cla

pytorch常用函数总结(持续更新) torch.max(input,dim) 求取指定维度上的最大值,,返回输入张量给定维度上每行的最大值,并同时返回每个最大值的位置索引.比如: demo.shape Out[7]: torch.Size([10, 3, 10, 10]) torch.max(demo,1)[0].shape Out[8]: torch.Size([10, 10, 10]) torch.max(demo,1)[0]这其中的[0]取得就是返回的最大值,torch.max(dem

1. torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, out=None) → Tensor Returns a tensor where each sub-tensor of input along dimension dim is normalized such that the p-norm of the sub-tensor is lower than the value maxnorm. 解释:返回一个张量,包含规范化后的各个子张量,使得沿着dim维划分的各子张

from django.utils.regex_helper import normalize pat=r'^(?P<id>\d+)/(?P<name>\d+)$' bits=normalize(pat) print bits 结果是: [(u'%(id)s/%(name)s', [u'id', u'name'])]

PyTorch中view的用法:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81949843 max用法 import torch d=torch.Tensor([[,],[,]]) print(d) tensor([[1., 3.],        [2., 4.]]) import torch d=torch.Tensor([[,],[,]]) print(torch.max(d,)) print(torch.max(d,)) (tensor

///////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // Performance benchmarking program for various normalize functions // // by Elvic Liang // ///////////////////////////////////////////////// #include <math.h> #include <

1.当设置group=1时: conv = nn.Conv2d(in_channels=, out_channels=, kernel_size=, groups=) conv.weight.data.size() 返回: torch.Size([, , , ]) 另一个例子: conv = nn.Conv2d(in_channels=, out_channels=, kernel_size=, groups=) conv.weight.data.size() 返回: torch.Size([,

如果我们设置的dilation=0的话,效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,可见卷积核为3*3的卷积核 如果我们设置的是dilation=1,那么效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,卷积核仍为3*3,但是这里卷积核点与输入之间距离为1的值相乘来得到输出 好处: 这样单次计算时覆盖的面积(即感受域)由dilation=0时的3*3=9变为了dilation=1时的5*5=25 在增加了感受域的同时却没有增加计算量,保留了更多的细节信息,对图像还原的精度有明显的提升

将一个tensor分到多个GPU上:torch.cuda.comm.scatter

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:

[源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 0x00 摘要 0x01 基本概念 0x02 设计思路 2.1 通信需求 2.2 概念 0x03 设置 0x04 点对点通信 0x05 集合通信 0x06 分布式训练 0x07 Ring-Allreduce 0x08 高级主题 8.1 通信后端 8.1.1 后端种类 8.1.2 使用哪个后端? 8.1.3 Gloo 后端 8.1.4 MPI后端

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier   本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器 一.准

和 C 的标准函数库类似, Cg 提供了一系列内建的标准函数.这些函数用于执行数学上的通用计算或通用算法(纹理映射等),例如,需要求取入射光线的反射光线方向向量可以使用标准函数库中的 reflect 函数,求取折射光线方向向量可以使用 refract 函数,做矩阵乘法运算时可以使用 mul 函数. 有些函数直接和 GPU 指令相对应,所以执行效率非常高.绝大部分标准函数都被重载过,用于支持不同长度的数组和向量作为输入参数. Cg 标准函数会随着未来 GPU 硬件的发展而不断优化,所以基于标准函数

We perform image classification, one of the computer vision tasks deep learning shines at. As training from scratch is unfeasible in most cases (as it is very data hungry), we perform transfer learning using ResNet-50 pre-trained on ImageNet. We get

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 规范化(Normalization) Normalization: scaling individual to have unit norm 规范化是指,将单个的样本特征向量变换成具有单位长度(unit norm)的特征向量的过程.当你要使用二次形式(quadratic from)如点积或核变换运算来度量任意一堆样本的相似性的时候,数据的规范化会非常的有用 假定是基于向量空间模型,经常被用于文本分类和内容的聚类. 函数normalize提供了快速简单的方法使用

直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi

在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是: transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值,分别对应的是RGB三个通道:后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的,所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差,让其作为你的

  关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以

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.

归一化:就是将数据通过某种算法,限制需要的一定范围内. 归一化的目的:简而言之,是使得没有可比性的数据变得具有可比性,同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系,如大小关系:或是为了作图,原来很难在一张图上作出来,归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等. 矩阵归一化:normalize 函数 void normalize(InputArry src,InputOutputArray dst,double alpha = 1,double beta = 0,int norm_type = NOR

一等函数 一等函数即将函数看作一等对象.一等对象满足一下条件: 在运行时创建 能赋值给变量或数据结构中的元素 能作为参数传给函数 能作为函数的返回结果 1. 一等函数 例子1. 证明function是对象,调用__doc__属性,用type()检查它的类型 def factorial(n): '''returns n!''' return 1 if n < 2 else n * factorial(n-1) print(factorial(42)) #__doc__是函数对象众多属性的一个 pr