# 如何使用 PyTorch 训练 ENet
在深度学习中，ENet 是一种高效的语义分割模型。它结合了准确性和速度，非常适合移动设备等资源受限的环境。本文将引导你如何使用 PyTorch 来训练 ENet 模型。我们将使用表格和代码实例来帮助你理解整个流程。
## 流程概览
以下是训练 ENet 的各个步骤概览：
| 步骤 | 描述
本文通过记录在pytorch中训练CIFAR-10数据集的一些过程，实现一个基本的数据集的分类，并在此过程中加强对图片、张量、CNN网络的理解，并尝试去总结一些训练技巧，记录一个新手对数据及网络的理解。CIFAR—10数据集CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集地址如下：The CIFAR
转载
2023-10-23 07:01:00
158阅读
# pytorch enet
## 引言
在计算机视觉领域，语义分割是指将图像中的每个像素进行分类，以便更好地理解图像中的物体边界和形状。随着深度学习的发展，深度神经网络越来越被广泛应用于语义分割任务中。其中，enet（EfficientNet）是一种高效且准确的分割网络架构，它结合了深度残差网络和空洞卷积，具有较好的性能和计算效率。
本文将介绍pytorch enet的基本原理和实现方法，
原创
2024-01-29 03:57:27
102阅读
源码地址：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch环境：Ubuntu 16.04、python2.7或3.6，显卡GTX1080Ti，pytorch0.4.0，CUDA8.0一、环境配置：1.1、 系统环境：Ubuntu 16.04：安装教程：https://jingyan.baidu.com/article/3c48dd348bc005e10be
转载
2024-02-01 14:01:34
276阅读
什么是PyTorchPyTorch是一个基于Python的计算库，它有以下特点：类似NumPy,但是可以使用GPU可以定义深度学习模型TensorTensor类似于Numpy的ndarray，唯一的区别是可以在GPU上加速运算。 下面举一些应用的例子，看起来就像Numpy一样：构建Tensortorch.empty(2, 3) 这里应该输出的是未初始化的数值， 这里优点懵逼，empty函数应该不会
转载
2023-05-18 10:59:42
244阅读
Neural Networks使用torch.nn包来构建神经网络。nn包依赖autograd包来定义模型并求导。 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。神经网络的典型训练过程如下：1.定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2.在数据集
转载
2024-06-12 21:56:02
24阅读
Enet−Model(pytorch版本)Enet-Model(pytorch版本)Enet−Model(pytorch版本)训练、验证代码逻辑cfgdatasetevalution_segmentaionTest（指标计算）Predict（生成图像）TrainAll.ipynb
原创
2021-08-02 14:30:32
640阅读
pytorch 图片分类，python 图片分类，net 图片分类，深度学习 图片分类pytorch版本：1.5.0+cu101全部源码，可以直接运行。网络是用 net如果出现需要下载的文件或者问题可以联系：QQ 1095788063图片结构： 测试结果： 网络代码：# encoding=utf-8
import torch.nn as nn
import
转载
2024-06-30 07:14:57
48阅读
1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：1.一 论文导读2.二 论文精读3.三 代码实现4.四 问题思索《Enet: A deep neural network architecture for real-time semantic segmentation》—待写作者：AdamPaszke ,etc单位：华沙大学&普渡大学发表会议及时间：CVPR 2016Submission
原创
2021-08-02 14:49:16
201阅读
项目结构总结一般项目都包含以下几个部分：
模型定义
数据处理和加载
训练模型（Train&Validate）
训练过程的可视化
测试（Test/Inference）
主要目录结构： - checkpoints/： 用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练
- data/：数据相关操作，包括数据预处理、dataset实现等
-
转载
2023-07-05 10:21:00
212阅读
事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。不要让你的神经网络变成这样。（图片来源：Monsters U）这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利
简介ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性非常
转载
2023-10-21 22:12:39
496阅读
1、过拟合与欠拟合的区别是什么，什么是正则化？ 不同曲线，对于样本的表达能力，各不相同，上图的几根曲线中：曲线1，使用一阶曲线，即直线模型，过于简单，出现大量的错误分类，此时的误差较大，模型欠拟合。曲线2，使用高阶曲线，几乎是完美的完成拟合任务，但如此严格的模型，当新的样本与训练样本稍有不同，极有可能出现误判，此时模型过拟合。而曲线3，一条相对平滑的曲线，基本能完成拟合任务
转载
2023-11-20 11:31:18
83阅读
PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard 文章目录PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard0 本章概要1 安装TensorBoard1.1 数据和模型准备1.2 设置TensorBoard2 写入TensorBoard3 在TensorBoard中查看模型4 添加一个“Projector”到TensorBoard5 在
转载
2024-06-03 15:12:59
66阅读
Pytorch训练代码框架前言自己在学习和coding的过程中，感觉每次搞一个模型，需要写一堆的过程代码（大部分是可复用的），有的时候还需要从之前或者各个博客cv一点代码，这样开发起来效率可能比较低，所以整理了一份相对来说比较全面的Pytorch建模&训练框架，一些简单的trick也整理放在了里面，方便取用。因为个人用NLP比较多，这个框架主要也是在预训练+微调这一范式下写的，但是想去掉预
转载
2023-12-01 11:36:50
100阅读
Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
转载
2024-01-24 23:23:47
122阅读
前言 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.1
转载
2023-09-16 21:30:36
113阅读
定义是否使用GPU可有可无，默认为 cpudevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")训练数据：BATCH_SIZE = 64 ：批处理尺寸，即一次处理图像的张数 加载训练数据 ： 以cifar10 为例trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dat
转载
2023-07-10 18:35:55
109阅读
目录一、模型保存与加载 Saving & Loading Model1. 原因2. 序列化与反序列化3. PyTorch序列化与反序列化4. 模型保存5. 模型加载二、模型段点续训练1. 原因2. 模型保存的参数3. 断点续训练三、参考 一、模型保存与加载 Saving & Loading Model模型的保存与加载，也可以称之为序列化与反序列化。1. 原因训练好的模型是为了以后
转载
2024-01-11 09:46:43
453阅读
pytorch的 model.eval()和model.train()作用 pytorch中model.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层。model.eval()：认为停止Batch Normalization的均值和方差统计
转载
2024-05-09 16:05:18
43阅读
