一、读写文件 有时我们希望保存训练的模型， 以备将来在各种环境中使用（比如在部署中进行预测）。 此外，当运行一个耗时较长的训练过程时， 最佳的做法是定期保存中间结果， 以确保在服务器电源被不小心断掉时，我们不会损失几天的计算结果。 因此，现在是时候学习如何加载和存储权重向量和整个模型了。 1.加载和保存张量 对于单个张量，我们可以直接调用load和save函数分别读写它们。 这两个函数都要求我们提
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2023-08-08 10:12:39
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文章目录1.将图片名写入文本文件1.1 字典保存到json2.读取文件自定义数据类3. 遍历Dataloader的方式4. collate_fn的用法4.1 自定义collate_fn5. 损失函数如何给类别赋予权重5.1 注意bug点5.1 crossentropyLoss详解6. 类中定义函数要self7.pytorch中squeeze加不加下划线7.1 label.to(device)8.
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2024-06-12 05:45:06
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自带的from torchvision.utils import save_imageimg=im_data.dataimg-=img.min()img/=img.max()img*=255img=img.cpu()img=img.squeeze().npimg=img.permute(1,2,0).numpy().astype('uint8')plt.imsave('data...
原创
2021-08-04 10:25:02
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其他相关操作：本篇对tensor的一些常用操作进行展示，包含：torch导入numpy矩阵torch导入listtensor/Tensor/FloatTensor 区别未初始化的tensor默认数据类型改变随机初始tensor正态分布值初始化tensorfull为tensor赋相同值生成等差数列生成等分数列全0全1矩阵及对角矩阵随机打散函数randperm()使用方法和含义均在代码的批注中给出，因
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2024-06-01 02:43:36
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1 需要掌握3个重要的函数torch.save： 将一个序列化的对象保存到磁盘。这个函数使用 Python 的 pickle 工具进行序列化。模型 (model)、张量 (tensor) 和各种对象的字典 (dict) 都可以用这个函数保存。torch.load： 将 pickled 对象文件反序列化到内存，也便于将数据加载到设备中。torch.n
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2024-06-07 08:31:11
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# 如何实现 PyTorch DataLoader 保存图片格式
在机器学习与深度学习的项目中，数据的处理与管理至关重要。特别是当你使用 PyTorch 的 `DataLoader` 来加载和处理图像数据时，保存图片格式的过程也很关键。本文将按照一定的流程，详细介绍如何实现这一任务，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
以下是实现 PyTorch DataLoader 保存图片格式的步骤：
原创
2024-10-26 03:49:56
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image = torch . randn(1 , 256 , 256) # 示例，随机生成一个单通道图像 # 将图像张量保存为文
原创
2023-07-01 10:12:34
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一. 张量PyTorch里面最基本的操作对象就是Tensor，Tensor是张量的英文，表示的是一个多维的矩阵，比如零维就是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和numpy是对应的，而且PyTorch的Tensor和numpy的ndarray可以相互转换，唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行，而numpy的ndarray只能在CPU上运行。我们先介绍一下
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2023-09-03 01:31:38
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动手深度学习PyTorch（二）模型选择、欠拟合和过拟合中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。本节介绍应对过拟合问题的常用方法：权重衰减（weight decay）。方法权重衰减等价于 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟
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2023-08-22 15:30:10
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# PyTorch 图像格式保存为Figure的实践与示例
在深度学习的过程中，我们常常需要将训练好的模型的输出可视化，以便更好地理解数据和模型的性能。在众多可视化工具中，Matplotlib是一个非常流行的 Python 库，用于绘制各种类型的图表。而在使用 PyTorch 进行图像处理时，我们可以灵活地将图像保存为 Matplotlib 的 Figure 格式。本文将详细介绍如何使用 PyT
了解张量的底层实现对张量的学习有很大的帮助。张量中的值被分配到由torch.Storage实例所管理的连续内存块中。存储区是由数字数据组成的一维数组，即包括给定类型的数字的连续内存块，例如float(代表32位浮点数)或int64(代表64位整数)。一个Pytorch的Tensor实例就是这样一个Storage实例的视图，该实例能够使用偏移量和每个维度的步长对该存储区进
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2024-05-30 11:42:45
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pytorch保存模型的方式有两种 ①将整个网络都都保存下来 保存整个神经网络的的结构信息和模型参数信息，save的对象是网络net 后缀一般命名为.pkl ②仅保
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2023-12-20 15:29:58
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在模型训练时一般会进行多轮，那么到底哪一轮训练出来的模型是最优的呢？如果在脚本中挑选出最合适的模型呢？针对上述问题，一般会有如下几种解决方法；1、最占用存储但是却是最稳妥的方法：每一轮的模型都保存，模型保存方式为：torch.save(model, "model.pkl")2、早停机制，即在训练时保存效果在一定范围内不再提升时的模型。早停机制是一种正则化的手段，用于避免训练数据集上的过拟合。早期停
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2023-08-10 22:13:49
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pytorch保存模型非常简单，主要有两种方法：只保存参数；（官方推荐）保存整个模型 (结构+参数)。由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保存参数，然后在建好模型的基础上加载。本文介绍两种方法，但只就第一种方法进行举例详解。一、只保存参数1.保存 一般地，采用一条语句即可保存参数：torch.save(model.state_dict(), path)其中model指定义的模型实例变量，
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2023-08-10 09:35:19
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Pytorch学习笔记【整理】
1.Tensor/numpy：
（1）Tensor是pytorch中的重要数据结构，可以被认为是一个高维数组。它可以是一个数(标量)/一维数组(向量)/二维数组(矩阵)或更高维度的数组；
（2）Tensor分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage)，信息区主要保存着Tensor的形状(Size)/步长(stride)/数据类型(typ
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2023-10-11 11:56:16
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Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。一、pytorch模型保存/加载有两种方式可用于保存/加载pytorch模型 1）文件中保存模型结构和权重参数 2）文件只保留模型权重.1、文件中保存模型结构和权重参数模型保存与调用方式一（只保存权重）：保存：torch.save(model
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2023-09-18 04:50:15
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由于训练和测试所使用的硬件条件不同，在模型的保存和加载过程中可能因为单GPU和多GPU环境的不同带来模型不匹配等问题。这里对PyTorch框架下单卡/多卡下模型的保存和加载问题进行排列组合（=4），样例模型是torchvision中预训练模型resnet152，不尽之处欢迎大家补充。 1 数据格式与存储内容1.1 模型存储格式PyTorch存储模型主要采用pkl，pt，pth三种格式。就
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2023-10-27 00:20:39
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文章目录1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数1.2 dtype修改变量类型1.3 变量类型有哪些1.4 数据类型转换2 torch vs numpy2.1 两者转换2.2 两者区别3 张量3.1 张量修改尺寸3.2 张量内存存储结构3.3 存储区3.4 头信息区 1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数【pytorch默认的整数是int64】pytorch的默认整数是用6
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2024-04-26 17:20:24
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图片格式是计算机存储图片的格式，常见的存储的格式有bmp,jpg,tiff,gif,pcx,tga,exif,fpx,svg,psd,cdr,pcd,dxf,ufo,eps,ai,raw等。 BMP图像文件格式BMP是一种与硬件设备无关的
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2023-12-05 19:31:27
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一.流程简介图片数据是深度学习中最常用的数据类型，好的图片数据集对模型训练起着至关重要的作用，要想获得好的数据集，就要对数据集进行预处理操作，比如旋转、切割、归一化等操作，预处理之后再进行数据分批化，就可以传入模型进行训练。总体步骤总结如下：预处理并加载数据集
从本地加载数据集从框架加载数据集数据集操作二.相关函数1.预处理函数不论数据从哪里获取，一般都要进行预处理变换操作，torchvis
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2023-09-30 09:45:56
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