在之前课程中，我们已经熟悉了 PyTorch 中 transforms 的运行机制，它提供了大量的图像增强方法，例如裁剪、旋转、翻转等等，以及可以自定义实现增强方法。本节课中，我们将进一步学习 transforms 中的图像增强方法。1. 数据增强数据增强 (Data Augmentation) 又称为数据增广、数据扩增，它是对 训练集&
目录 pytorch学习numpy & TorchVariable激励函数回归区分类型快速搭建法模型的保存与提取批训练加速神经网络训练Optimizer优化器CNNMNIST手写数据Reference pytorch学习numpy & Torchimport torch
import numpy as np
np_data = np.arange(6).reshape((2
文章目录1.对transformers的简单介绍1.1序列数据的介绍（seq2seq）1.2self-Attention1.3 transformer的完整结构2.transformers在图像分类上的pytorch代码2.1加载cifar10数据集2.2构建transformers模型2.2.1构建图像编码模块 Embeddings2.2.3构建前向传播神经网络模块2.2.4构建编码器的可重复
SuperPoint该论文是 magic leap 公司在18年的一篇工作，而且提供了代码，基于 pytorch 的，不过遗憾的是训练代码和相应的渲染的训练数据没提供。主要思路本文提出了一个自监督的方式去训练网络来提取特征点以及计算描述符。基本流程整体框架整体框架如下图，下面会abc三个步骤分别介绍：特征点提取预训练如果要使用有监督的深度学习方案来解决该问题，不同于其他传统的像分类、检测和分割这样
1.torch.device()torch.device()主要作用是：在训练时指定使用GPU训练还是CPU训练。使用方法： # cuda:0 代表第几块GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 2.nn.ModuleList()nn.ModuleList()主要作用:我们可以把任意 n
一、概念num_workers是Dataloader的概念，默认值是0。是告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载(和CPU有关，和GPU无关) 如果num_worker设为0，意味着每一轮迭代时，dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤（因为没有worker了），而是在RAM中找batch，找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度慢。当num_worker不
pytorch的安装首先扫盲常用的pip和这里的conda有什么不一样：pip 和 conda 什么区别？先跟着这个win10 安装 pytorch，安装conda、cuda和cuDNN。然后参照win10离线安装pytorch和torchvision进行离线安装命令行输入nvidia-smi查看cuda版本，在官网pytorch的pip选项查看自己需要下载的包在这里下载上图中对应离线包
打开命令
PyTorch是一个针对深度学习，并且使用GPU和CPU来优化的tensor library(张量库)。最新发布的稳定版本为1.9，源码在https://github.com/pytorch/pytorch 。它支持在Linux、Mac和Windows上编译和运行。调用Python接口可以通过Anaconda或Pip的方式安装，调用C++接口
目录2.1 比较大小 2.2基本运算 2.3 统计相关的计算2.4 张量的自动微分张量计算 张量的计算内容主要包括：张量之间的大小比较，张量的基本运算，如元素之间的运算和矩阵之间的运算等，张量与统计相关的运算，如排序，最大值，最小值，最大值的位置等内容。2.1 比较大小对于torch.allclose()函数，比较的是两个元素是否接近，比较A和B是否接近的公式为： ∣A − B
！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者 | hyk_19961. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。对于nn.Module:model = model.cuda()
model.cuda()上面两句能够达到一样的效果，即对m
我们使用一个很经典的数据集Cifar10，而该数据集可以直接通过Pytorch内置函数获取到。一、导入所需的库import torch ## pytorch
import torchvision ## 迁移学习模型和许多其他视觉相关类
from torch import nn ## Pytorch核心神经网络模型类
from torch import optim ## 包含几个Pytorch优化器
用conda install时报错：An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL. HTTP errors are often intermittent…我要做的事： 想使用torchinfo包，但是这个包可能是比较新，我的pytorch版本比较旧，所以引包的时候会报错，所以需要更新pytorch嘛，结果网上随意下载包时，更新换代了
本文代码 本文代码主体来自CVPR2020论文《Closed-loop matters: Dual regression networks for single image super-resolution》,但原作者并未提供论文亮点--如何使用unpair数据进行训练的代码，所以我在其基础上
文章目录0. 前提1. 安装anaconda2. 确定有Nvidia GPU3. CUDA、cudnn下载和安装3.1 下载3.1.1 下载CUDA3.1.2 下载cuDNN3.2 安装3.2.1 安装CUDA3.2.2 安装cuDNN3.3 配置环境变量3.4 测试CUDA3.5 测试算力4. 创建虚拟环境（pytorch）5. 安装torch包3.出现的错误 0. 前提主要步骤 1.安装an
1 """
2 迁移学习：利用一个已经在其他训练集训练好的模型的权重或特征层来对目标训练集进行训练
3 """
4 # __future__模块用于把下一个版本的一些新特性导入当前版本，使得当前版本兼容这些新特性
5 # import print_function：在python2版本中输出不需要加括号，但是在python3版本中需要
6 # import division：在
第1步，导入相关的python包，并且下载训练集，其中训练集可以提前下载放到相应的目录下面。如果真的通过下面代码进行，将会相当耗时。from torchvision import datasets, transforms
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as
PyTorch的许多函数在使用上和Numpy几乎一样，能够平滑地结合使用，Numpy的绝大多数操作同样可以用在PyTorch中。PyTorch的特色之一是提供构建动态计算图的框架，这样网络结构不再是一成不变的了，甚至可以在运行时修正它们。在神经网络方面，PyTorch的优点还在于使用了多GPU的强大加速能力、自定义数据加载器和极简的预处理过程等。尽管PyTorch与其他框架相比还算是新秀，仍然需要
1.DecompressionBombWarning: Image size (92680344 pixels) exceeds limit of 89478485 pixels, could be decompression bomb DOS attack.DecompressionBombWarning, 原因是图像尺寸超过PLI 默认读取图像尺寸。 一种方法是更改阈值上限&n
目录0.引言1.关键点2.WOA优化1DCNN超参数实战2.1 数据准备2.2 1DCNN故障诊断建模2.3 采用WOA优化1DCNN超参数0.引言 采用1DCNN进行轴承故障诊断建模，并基于鲸鱼优化算法WOA对1DCNN的超参数进行优化，以实现更高的精度。建立一个两层的1DCNN，优化的参数包括学习率、
