目录训练文件：train.py引入头部文件 数据转换： 网络的调用：损失函数和优化函数：epoch训练： 送入网络：反向传播更新模型参数： 保存参数：测试语义分割的混淆矩阵：MIou：FIou：DataSet：设定参数文件config.py训练文件：train.py引入头部文件import numpy as np
import matplotli
转载
2024-09-03 08:54:41
61阅读
多模态人工智能是一种新型 AI 范式，是指图像、文本、语音、视频等多种数据类型，与多种智能处理算法相结合，以期实现更高的性能。 近日，PyTorch 官方发布了一个 domain library–TorchMultimodal，用于 SoTA 多任务、多模态模型的大规模训练。该库提供了：可组合的 building block（module、transforms、损失函数）用于加速模型开发从已发表的
转载
2024-05-31 16:40:39
26阅读
参考目录： 1 模型的构建2 结构参数的存储与载入3 参数的存储与载入4 结构的存储与载入本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型：模型结构和参数一起载入，模型的结构载入。1 模型的构建 import tensorflow.keras as keras
class CBR(keras.layers.Layer):
def __init__(self,out
转载
2024-06-06 04:51:15
931阅读
# PyTorch模型保存为PB格式
## 概述
PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活性。然而，当我们希望在其他平台上部署模型时，通常需要将PyTorch模型保存为PB（Protocol Buffer）格式。PB是一种用于序列化结构化数据的语言无关、平台无关、可扩展的格式，它可以用于跨不同编程语言和平台的通信和数据存储。
本文将详细介绍如何将PyTorch模型保存为
原创
2024-02-17 03:16:09
204阅读
有一些非常流行的网络如 resnet
原创
2023-06-14 21:17:04
1396阅读
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
转载
2023-09-08 11:34:48
593阅读
记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
转载
2023-08-11 15:16:42
165阅读
文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
转载
2023-09-21 08:57:41
133阅读
部署简介 对于深度学习模型来说，模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。但是深度学习模型是依赖一些框架编写的，这些框架(PyTorch、TensorFlow)由于依赖环境的限制，无法在手机、开发板等生产环境中安装。同时深度学习模型需要大量的算力才能满足实时运行的需求。模型的运行效率需要优化。 &
如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
164阅读
文章目录前言一、PyTorch模型定义的方式5.1.1 必要的知识回顾5.1.2 Sequential5.1.3 ModuleList5.1.4 ModuleDict5.1.5 三种方法的比较与适用场景二、利用模型块快速搭建复杂网络5.2.1 U-Net简介5.2.2 U-Net模型块分析5.2.3 U-Net模型块实现5.2.4 利用模型块组装U-Net三、PyTorch修改模型5.3.1 修
转载
2024-03-03 22:09:35
111阅读
开始最近在看transformer相关的文章，在AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE这篇文章中，作者给出了在超大数据集上训练的模型。但是采用的是npz文件保存。这里将介绍npz文件和如何将其应用到pytorch中进行加载参数和训练。1、什么是npz文件？npz文件是python中nump
转载
2023-10-25 13:29:57
300阅读
目录1.选取训练模型中的损失函数1.1L1损失函数1.2均值平方差(MSE)损失函数1.3交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数1.4加权交叉熵1.5分类模型中常用的3种损失函数2.Softmax接口的使用3.优化器的使用与优化参数的查看3.1优化器的使用3.2优化参数的查看4.用退化学习率训练模型4.1手动实现退化学习率4.2PyTorch中的退化学习率接口----lr_sched
转载
2024-07-17 20:56:40
83阅读
目录1、nn.Module——搭建属于自己的神经网络1.1 回顾系统预定义的层1.1.1 最常用的Linear层1.1.2 Conv2d类的源代码1.1.3 小结1.1.4 自定义层的基本步骤1.2 简单实现-自定义层1.2.1 第一步：定义一个的层（即一个类）1.2.2 第二步：定义一个神经网络模型1.2.3 第三步：训练模型1.2.4 小结1.3 补充：model.parameters()和
转载
2023-11-05 16:30:10
129阅读
pytorch官方demo（Lenet）1、首先，我们定义LeNet网络模型，构建的模型如下： modelimport torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F #导入pytorch的两个包
#在pytorch中搭建模型，首先定义一个类，类继承与nn.module这个父类
class LeNet(nn.Module):
转载
2023-09-12 15:03:47
105阅读
目录1. PyTorch模型定义的方式1.1 torch.nn.Sequential以上两种方式的唯一区别在于：1.2 torch.nn.ModuleList1.3 torch.nn.ModuleDict1.4 实战2. 用模型块快速搭建复杂网络 2.1 卷积神经网络基础2.1.1 卷积层2.1.2 池化层2.1.3 全连接层2.2 U-Net模型2.3
转载
2023-08-11 21:09:51
157阅读
在上一篇博客中，我是用手动的方式管理和更新权重的。在pytorch中，这些其实可以自动完成。下面分享下用pytorch构建简单模型并训练的学习收获。 有4个步骤。 1.获得数据集 2.构建模型（这里用pytorch自带的单元链接拼凑成一个模型。 3.构建损失计算器和权值优化器。损失计算器用来计算模型得到的预测值相对于真实值的损失。优化器用来调整权值，通过权值调整，使得模型能够逐渐实现我们的目的。损
转载
2023-08-04 21:11:59
215阅读
这里在我写的 Pytorch：一个简单的神经网络——分类 的基础上进行对模型的保存和提取操作。为了检验保存的模型就是训练好的模型，先用训练好的模型做个测试print(net(torch.tensor([2., 5.]))) # 用模型判断（2，5）这个点所属的类别
# tensor([0.9701, 0.0299], grad_fn=<SoftmaxBackward>) # 数据0、1
转载
2023-08-21 09:08:51
133阅读
Pytorch搭建神经网络作者：ZZY1. 搭建一个简单的神经网络1.1 导入Pytorch import torch 1.2 初始化参数 首先我们明确这次搭建的背景：希望将若干个二位平面的点分为两类。 对于平面上的点，我们将其x轴，y轴作为输入数据的特征。对于将要被分为的两类作为输出的节点。对于隐层，将其特征数量设置为50，为了将低维数据映射高维，便于分类的实现。（这里只是我自己的想法，欢迎
转载
2023-09-27 18:42:46
148阅读
目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
转载
2024-08-24 16:22:45
62阅读
