目录前言一、Pytorch2ONNX1.1、具体操作1.2、代码二、ONNX2NCNN2.1、下载、编译protobuf2.2、下载编译ncnn2.3、生成ncnn模型2.4、优化ncnn三、VS2019编译NCNN3.1、VS2019环境配置3.2、使用VS2019编译ncnn权重模型四、结果比较四、v5lites.cpp源码：Reference 前言以YOLOv5为例子，在Windows下将
转载
2024-10-11 14:15:56
564阅读
CIFAR10练习安装anaconda中没有的包可以在anaconda cloud和python中查找。本次主要是对CIFAR10进行分类（只是简单的分类，代码需要优化），实验代码如下：import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torchvision.tr
运行代码：import torch
from torch import optim
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from torchvision.utils import make_grid
import time
# 配置参数
DOWNLOAD_CIFAR = True
batch_
TensorRT 部署案例，四部曲将预训练的pytorch模型转为.onnx模型解析onnx到tensorRT network对象---onnx parser对其优化并生成TensorRT推理引擎（根据输入模型、目标 GPU 平台和其他指定的配置参数）---builder在GPU上实施推理PerformTensorRT supports both C++ and Python API吞吐量batc
转载
2024-09-12 20:45:16
90阅读
探秘LSTM-CRF-PyTorch：深度学习中的序列标注利器在这个链接中，团队提供了一个基于PyTorch实现的LSTM-CRF模型，它是一个强大的工具，用于处理序列标注任务，例如命名实体识别（NER）、词性标注等。本文将深入解析这个项目的技术细节，应用场景和独特之处，以帮助更多的开发者理解并应用到实际项目中。项目简介LSTM-CRF是两种神经网络架构的结合。LSTM（长短期记忆网络）擅长捕捉时
BiLSTM-CRF学习笔记（原理和理解）BiLSTM-CRF 被提出用于NER或者词性标注，效果比单纯的CRF或者lstm或者bilstm效果都要好。根据pytorch官方指南(https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussion)
转载
2024-01-12 12:25:11
1441阅读
本篇文章主要对训练 LLM 以及部署应用时的精度问题进行了一些探讨和实践，读过后应该会对常用的浮点数 FP16，FP32，BF16 有一个更好的理解~
手把手教你基于pytorch实现VGG16（长文）前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 完整的代码在最后。本系列必须的基础 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
转载
2024-01-08 14:59:30
220阅读
一、VGG16的介绍VGG16是一个很经典的特征提取网络，原来的模型是在1000个类别中的训练出来的，所以一般都直接拿来把最后的分类数量改掉，只训练最后的分类层去适应自己的任务（又叫迁移学习）,这种做法为什么有用呢，可能是自然界中的不同数据，分布具有相似性吧。本文不打算这么干，本文将修改一下vgg的网络自己重新训练。先看看VGG的原生网络 特点：１．网络结构及其简单清晰，五层卷积＋三层全
转载
2023-08-01 16:06:06
230阅读
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战1.optimizer优化器torch.optim、scheduler优化器步长自动调节器torch.optim.lr_scheduler
#优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0
转载
2024-04-18 13:43:49
199阅读
文章目录1 自定义数据集2 加载自定义数据集3 定义模型4 定义损失函数5 定义优化器6 训练模型6.1 模型训练前的准备步骤6.2 模型训练的必要步骤7 测试模型8 保存与加载模型8.1 保存和加载整个模型8.2 仅保存和加载模型参数9 pytorch CNN 代码实战说明9.1 定义模型9.2 数据集加载9.3 定义损失函数9.4 定义优化器9.5 模型训练9.6 模型测试9.7 模型保存参
转载
2023-10-08 19:43:06
956阅读
目录一、论文二、模型介绍三、模型预训练一、论文先来看看VGG这篇论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》论文下载地址论文中几个模型主要以几下几种方案A、B、C、D、E。目前主要还是采用VGG16和VGG19也就是下图中的分别红框和绿框部分。 二、模型介绍其实通过上面的表格就已经
转载
2024-01-21 07:56:10
223阅读
文章目录一、绪论二、官方模型库三、修改特定层四、增删特定层 一、绪论在构建深度学习网络的过程中，经常会遇到需要对预训练模型进行修改和增删特定层的操作。torchvision.models提供了丰富的模型满足不同任务的选择，因此在构建网络结构时，无需从头开始复现某个网络结构，只需在官方库的基础上进行修改即可。二、官方模型库pytorch提供的模型可以通过以下链接查询：https://pytorch.
转载
2024-07-18 06:45:30
318阅读
本章节既是指南如何训练测试模型，同时也是检验上一章所提的平台搭建是否成功。目录一、下载预训练模型 1、在ssd_pytorch文件夹下新建weights文件夹cd ..
mkdir weights
cd weights2、下载预训练模型wget https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/vgg16_reducedfc.pth上面这个官方的下载指令下载速度巨
转载
2023-10-27 20:08:53
1057阅读
度量学习（Metric Learning）是机器学习过程中经常用到的一种方法，它可以借助一系列观测，构造出对应的度量函数，从而学习数据间的距离或差异，有效地描述样本之间的相似度。CUB200 数据集样本示例，常被用作度量学习的 benchmark这个度量函数对于相似度高的观测值，会返回一个小的距离值；对于差异巨大的观测值，则会返回一个大的距离值。当样本量不大时，度量学习在处理分类任务的准确率和高效
转载
2024-08-01 17:38:01
91阅读
VGG16的模型 首先我们可以看到VGG一共有六个模型,每个模型根据卷积层和全连接层的层数进行分类,第二张图就是VGG16的基本模型.代码实现Vgg16Net.pyfrom torch import nn
class Vgg16_net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Vgg16_net, self).__init__()
转载
2023-08-21 13:02:19
65阅读
文章目录前言模型训练套路1.准备数据集2.训练数据集和测试数据集的长度3.搭建网络模型4.创建网络模型、损失函数以及优化器5.添加tensorboard6.设置训练网络的一些参数7.开始训练模型8.查看tensorboard的结果模型验证套路1.输入图片2.加载网络模型3.验证结果总结 前言本周主要学习了Pytorch的使用，用Dataset读取文件中的数据，DataLoader对Dataset
转载
2023-08-11 20:22:27
197阅读
作者：Prakashjay. 贡献： Suraj Amonkar, Sachin Chandra, Rajneesh Kumar 和 Vikash Challa.原标题 ：Guide to build Faster RCNN in PyTorch作者 | Machine-Vision Research Group引言Faster R-CNN是首次完全采用Deep Learning的学习框架之一。F
转载
2024-08-08 12:02:37
29阅读
关于使用 PyTorch 预训练模型 VGG16 的经验整理，本文将详细介绍如何有效地利用 VGG16 模型，并涵盖了版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等内容。以下是具体信息。
### 版本对比
首先，我们来看看 VGG16 模型在不同 PyTorch 版本下的兼容性和特性演进。PyTorch 不断更新，引入了新的功能，修复了已知的问题。以下是 VGG16 在不同时期
