基于pytorch的CNN算法的实现 2.1.2卷积层： 卷积层的运算方式： 一种对图像的二次转化，使用filter，并提取feature（特征）。 图片1 计算机图片 图片2 像素型图片 计算机图像，所展示的图像为图片1所示但是机器所真正看到只是各个像素点位置的值，平常图像为RGB格式即为三通道，每个通道R(Red)，G(Green)，B(Blue)，并且每个通道上的像素点都有对应的值0-255
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2024-07-04 23:06:13
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目录1.引言2.数据集处理部分2.引入网络模型、损失函数、优化器3.训练过程4.验证过程1.引言 在使用pytorch进行深度学习模型训练时，训练脚本是不可或缺的一部分，本文将以一个经典的训练脚本为对象，一行一行分析其代码原理。 &nb
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2024-05-04 10:16:08
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目录一、前言二、模型训练与验证三、保存模型与调参 一、前言DL中，当构建了一个CNN模型，只是定义了一个Input、Output接口，无论是单张图片还是Batch多张图片，都需要取训练这个模型以达到目的得参数，训练一个模型一般有三个步骤：分别定义两个数据集trainsets和validsets，分别完成模型的训练与验证保存最优参数(权重、偏置等)记录trainsets和validsets的精度，
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2023-11-23 16:37:47
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一.数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1_7blbYJc0ouCGmqe8kBnTw 提取码: c6ex 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二.训练模型1.定义数据初始化import torchvision.transforms as transforms
image_size=(224,224) #
data_transforms=transfor
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2023-09-06 22:12:52
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全文共
4857字，预计学习时长
10分钟
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)。 这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以
一）简介 继2014年的R-CNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。与R-CNN相比，Fast R-CNN训练时间从84小时减少为9.5小时，测试时间从47秒减少为0.32秒，在PASCAL VOC 2007上的准确率却相差无几，约在66%-67%之间。二）Fast R-CNN介绍2.1）SPPNet简介 在介绍F
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2023-10-08 08:26:52
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卷积神经网络（CNN）CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN 的基本原理卷积--局部特征提取池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch 实现卷积神经网络--(MNIST实战) 该博客仅用于记录学习过程，避免忘记方便以后复习卷积神经网络最擅长的就是进行图像处理问题，它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN具有两大特点： 1、能够有效的将大数据量的图
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2023-12-02 23:51:19
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实验目的：基于caffe框架使用faster rcnn方法进行人脸检测；实验所使用的数据集为umdfaces ，总共有三个文件，一共8000+个类别，总共36W张人脸图片，全都是经过标注的样本，标注信息保存在csv文件中，除了人脸的box，还有人脸特征点的方位信息，强力推荐！实验平台及准备：训练服务器： NVIDIA Tesla K80预测终端 ： NVIDIA
基于pytorch，numpy和opencv对训练图像数据集进行划分，分为训练集和验证集前言参考思路分析代码分析需要用到的第三方模块导入模块定义打开文件夹图片函数定义根据索引读取图片函数主程序内容完整版代码，方便复制粘贴总结 前言今晚又是在工位熬夜的一天，没办法，我实在是太菜了，只能熬夜学习了，说起来都是以前自己过得太轻松了，导致我现在不得不使劲补基础。 好了回归正题，为什么我要写这篇博客，最近
# 如何在本地启动Java服务
在现代软件开发中，能够在本地启动Java服务是每个开发者的基本技能之一。本文将指导你如何从零开始在本地启动一个简单的Java服务。整个过程将分为几个主要步骤，以下是我们将要完成的任务流程。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装Java和Maven |
| 2 | 创建Java项目 |
| 3
一、准备数据代码import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# ========================================准备数据========================================
#
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2024-04-17 11:38:42
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如果我们使用git或SVN不小心撤销了代码的修改，我们可以通过idea本地历史功能恢复到我们最后修改的版本。
原创
2022-12-10 10:38:15
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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
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2023-10-23 07:01:00
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说明：总结了以下pytorch进行深度学习的常用的写法和API 文章目录1. 数据篇1.1 Dataset1.2 DataLoader其他2. 网络篇2.1 层的使用2.2 网络参数2.3 输出网络结构2.4 其他操作3. 训练篇3.1 损失函数3.2 优化器其他4. 测试篇5. 作图 1. 数据篇1.1 Dataset继承Dataset类写自己的数据集一般在__init__()函数中定义类的变量
1. CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库，图片分辨率压缩至32x32，一共有10种图片分类，均进行了标注。适合监督式学习。CIFAR10有60000张图片，其中50000张是训练集，10000张是测试集。cifar-10数据集下载链接2. torchvision包。使用torchvision可以轻松实现数据的加载和预处理。3. 使用
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2023-10-20 07:04:18
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在pytorch官网上的tutoral中，教程给了一个例子，训练一个分类器，下载CIFAR10数据集，用一个简单的CNNC网络训练模型。在我们下载的CIFAR10数据集中，已标签的数据被打包并封装在data文件夹里。我们可以在这个例子的基础上，把自己的数据放到其模型下，并实现一个简易的分类器。首先是配置pytorch的各种环境，有很多教程的，他们讲的又详细又好，我就不多讲啦。先导入各种模块#enc
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2023-06-30 16:50:29
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前言 本文介绍了训练日志的配置方法，为什么需要设置随机数种子，设置随机数种子的方法，加载数据的配置，学习的配置和调整方法，损失函数的配置和自定义损失函数的写法。
训练日志的配置训练日志是用于保存训练过程中的一些信息，方便事后查看模型的训练情况。首先是准备好基本的配置。import logging
def train_logger(num):
logger = loggin
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2024-05-08 15:31:50
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文章目录原理图把模型和数据放在cuda上多GPU做数据并行注意事项多卡并行运算时涉及到的模型保存问题朴素：单卡保存，单卡加载加载时：加载单卡数据，转多卡模型保存时：多卡训练模型，转单卡保存多卡保存，多卡加载PyTorch查看模型和数据是否在GPU上 本文借鉴了一些其他博客，已标注。仅作学习使用。 原理图将模型和数据推入output_device（也就是0号）gpu上。0号gpu将当前模型在其他
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2023-09-25 09:43:37
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基于pytorch-classifier这个源码进行实现的图像分类代码的介绍在这个链接里面，这篇博客主要是为了带着大家通过实践的方式熟悉一下代码的使用，并且了解相关功能。1. 下载相关资料这里我提供了一个花朵数据集，里面总共有十个类别的花朵作为本次实验的数据集。 我们下载代码和数据集到本地，然后我们在下图创建一个名字为dataset的文件夹，然后把花朵数据集放到里面并重命名为train，具体如下：
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2023-10-28 14:03:48
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划分训练-验证-测试集简述测试集一般都是客户用来验收模型的，是拿不到的，在Kaggle比赛里就是用来计算选手模型的score的集合。而训练集拿到以后要划分成训练集和验证集，只用训练集来训练，验证集用来以一定的频率对模型的performance做验证，也就是用来防止over-fitting的，在训练过程中可以得到验证集的Loss或者acc.的曲线，在曲线上就能大致判断发生over-fitting的点
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2023-10-19 08:55:23
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