本文首先简要介绍了卷积运算,然后使用Python实现了卷积运行的代码,接着讨论了基于FFT的快速卷积算法,并使用Python实现了FFT卷积,接着对直接卷积和基于FFT的快速卷积算法的性能进行了分析,从实验结果可以看出,FFT卷积相比直接卷积具有更快的运行速度。最后,基于CUDA实现了直接卷积算法,并且使用cuFFT和thrush在CUDA平台实现了基于FFT的
转载 2024-01-03 17:59:52
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一.VGG 网络参数如下: VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下(学习于B 站UP主:霹雳吧啦Wz,良心推荐): 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算,其实nn.Linear,nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式:VGG16的输入是3x224x224,进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出,建议手算一遍。import
转载 2024-01-25 20:02:42
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目录ResNet-18网络结构简图ResNet-18的代码结构残差块结构ResNet类构造方法和forward_make_layer方法完整的ResNet-18结构图 使用的resnet-18的源代码来源于 PyTorch1.0, torchvision0.2.2 ResNet-18网络结构简图ResNet(Residual Neural Network)来源于微软研究院的Kaiming He
转载 2023-11-09 06:05:09
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本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说,DCGAN(Deep Convolutional GAN)就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构,提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集,5W张96×96的动漫头像。import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data.dataloader impor
简述由于科技论文老师要求阅读Gans论文并在网上找到类似的代码来学习。 文章目录简述代码来源代码含义概览代码分段解释导入包:设置参数:给出标准数据:构建模型:构建优化器迭代细节画图全部代码:参考并学习的链接 代码来源https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/406_GAN.py代码含义概
转载 2024-04-30 02:20:12
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Resnet的pytorch官方实现代码解读 目录Resnet的pytorch官方实现代码解读前言概述34层网络结构的“平原”网络与“残差”网络的结构图对比不同结构的resnet的网络架构设计resnet代码细节分析 前言pytorch官方给出了现在的常见的经典网络的torch版本实现。仔细看看这些网络结构的实现,可以发现官方给出的代码比较精简,大部分致力于实现最朴素结构,没有用很多的技巧,在网络
转载 2023-12-18 19:17:24
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目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴,会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程,以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难,可以参考我的上一篇文章:Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
最近在复现经典cv论文的网络结构,经典的AlexNet,VGG等网络由于基本都是同源的。基本只是深度和预处理的代码不同,因此用Pytorch搭建起来很容易,到了RetinaNet,由于其将多个网络融合,代码和实验量较大(RetinaNet论文的实验量吓到我了,真、实验狂魔)复现起来较困难,因此选择了取github上下载大佬的代码来用。此帖记录了跑代码的过程和全程遇到问题的解决方案。一、项目链接我采
转载 2023-07-20 14:17:55
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本文代码基于 PyTorch 1.x 版本,需要用到以下包:import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
目录1、PyTorch2、PyTorch常用的工具包3、PyTorch特点4、PyTorch不足之处 今天给大家讲解一下PyTorch深度学习框架的一些基础知识,希望对大家理解PyTorch有一定的帮助!1、PyTorchPyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的,解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题,
VGGVGG是牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)在2015年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》上提出的一种结构,在当年(2014年)的ImageNet分类挑战取得了第二名的好成绩(第一名是GoogleNet)。主要工作是证明了通过使用非常小的卷积层(3x3)来
Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch import torch.nn as nn from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表:__all__ = [ 'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
转载 2023-09-20 16:43:06
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、DenseNet二、代码三、自己捣鼓的过程(大家就跳过吧)总结 前言一、DenseNet二、代码找了2个代码,还考虑用H-DenseU-Net的代码。https://github.com/stefano-malacrino/DenseUNet-pytorch https://github.com/THUHoloLab
转载 2024-01-30 05:58:17
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文章目录GAN代码实操导包导入参数+建立输出文件夹设定cuda加载数据定义模型并将模型移到device上做DataParallel数据并行定义损失函数和优化器反归一化开始训练在训练过程中动态自定义进度条显示信息网络优化(for循环内部)训练成果展示数据并行化用单卡运行用多卡做数据并行DataParallel GAN代码实操GAN的理论部分已经讲过,下面是代码实战。可以生成MNIST数据集的手写数
PyTorch复现VGG学习笔记一篇简单的学习笔记,实现五类花分类,这里只介绍复现的一些细节如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION》简单说明下数据集,下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明一、环境准备可以去看之前的一篇博客,里面写的很详细
PointNet++的pytorch实现代码阅读1. 功能函数文件1.1 square_distance函数1.2 farthest_point_sample函数1.3 index_points函数1.4 query_ball_point函数1.5 Sampling + Grouping1.6 SetAbstraction层1.7 FeaturePropagation层2. 模型主文件2.1 C
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本文意在飞速使用LSTM,在数学建模中能更加快速。数据输入支持一维数据(单变量预测)或者为二维数据(多变量同时预测)。包含置信区间的计算。推荐使用 jupyter,因为可以保存训练步骤,重写画图代码更加便捷。完整代码下载链接数据输入 apidef data_basic(): """2023美赛C:https://www.pancake2021.work/wp-content/uploads
在本篇博文中,我将深入探讨如何使用 PyTorch 进行深度学习任务,包括一些代码示例和设计结构。PyTorch 是一个开源的深度学习框架,其灵活性和高效性使其在研究和工业界获得了广泛应用。本文的结构将包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和异常检测。在每个部分中,我将借助不同的图表和示例代码来进行清晰的展示。 ## 协议背景 在深入 PyTorch 代码之前,我们首先需要了解其
原创 5月前
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之前对GCN的理解始终不清不楚,今天根据代码仔细理解了一下,其实这份代码已经有不少人都做过注释,注释也很详细,这里有一篇博客写的非常详细,附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github,链接为:Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分:GCN代码主体有4个py文件:layers.py models.py train.py ut
转载 2023-09-26 13:28:43
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文章目录前言一、训练代码二、Faster RCNN整体架构2.1 FasterRCNN模型架构2.2 FasterRCNNVGG16内部结构2.2.1 RegionProposalNetwork结构代码2.2.2 VGG16RoIHead结构代码2.3 FasterRCNNTrainer类代码介绍参考 前言本文将带大家稍微详细地了解Faster RCNN的整体构造以及对应的每个块的构造细节。感谢
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