深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较 文章目录深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较一、定义新的自动求导函数二、Pytorch 和 TensorFlow对比 一、定义新的自动求导函数在底层，每个原始的自动求导运算实际上是两个在Tensor上运行的
转载
2024-01-11 22:30:40
44阅读
文章目录DataLoader支持的两种数据集Iterator格式的DataLoaderPython的Iterator格式数据简介Pytorch使用DataLoader使用自定义的IterableDataset实战：自定义图片加载DataLoaderMap格式的DataLoader自定义Map类型的Dataset参考资料 DataLoader支持的两种数据集Map格式：即key,value形式，例
转载
2023-10-14 06:31:19
198阅读
项目文件：custom_dataset
├─ main.py
├─ my_dataset.py
└─ utils.py数据集使用pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集1.model.pyimport os
import torch
from torchvision import transforms
from my_dataset import MyDataSet
fr
转载
2024-06-07 23:15:57
26阅读
# PyTorch自定义Dataset切片的科普
在深度学习实践中，我们常常需要处理和准备数据，以便于模型的训练和测试。PyTorch为我们提供了非常灵活的工具，能够让我们根据需求自定义Dataset，并实现切片操作，方便数据的选择和加载。本文将详细介绍如何实现这一切，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是Dataset？
在PyTorch中，`Dataset`是一个抽象类，主要用于封装
原创
2024-09-01 05:40:13
140阅读
因为需要读取大量数据到神经网络里进行训练，之前一直使用的keras.fit不管用了，后来发现pytorch自带的Dataset和Dataloader能很好的解决这个问题。如果使用tensorflow的话，需要使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices().map()方法或者使用队列来解决这个问题， 在网上找了一些教程，只写了一些基础的代码，没有讲清楚为啥这么写，有些b
转载
2024-05-29 11:29:02
178阅读
在本篇博文中，我将深入探讨如何在PyTorch中自定义数据集的随机性。从时间轴查看进展，到实现的具体代码，每个步骤我都会详细记录。特别是通过协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及扩展阅读六大模块，我不仅展示PyTorch在数据加载中的灵活性，还分享如何实现有效的随机采样。
首先，理解自定义随机在PyTorch数据集中的重要性。随机性是机器学习中的一个关键因素，因为它可以帮助避免模型
简述Pytorch自定义数据集方法，应该是用pytorch做算法的最基本的东西。 往往网络上给的demo都是基于torch自带的MNIST的相关类。所以，为了解决使用其他的数据集，在查阅了torch关于MNIST数据集的源码之后，很容易就可以推广到了我们自己需要的代码上。 文章目录简述QuickStart补充说明数据预处理np.ndarrayPIL.Image关于图片一个导入图片的demo 具体操
转载
2023-08-08 09:49:30
312阅读
目 录0 引言1 源数据介绍2 代码实现2.1 方法一2.2 方法二 0 引言Pytorch使用方法一自定义 dataset 时，需要重写 __len__ 和 __getitem__
__len__ 提供 dataset 的大小
__getitem__ 提供 dataset 的索引方法二则不需要重写，直接使用即可在 Python 对象中，需要重写的双下划线开头和结尾的属性称为特殊属性，常见的有对
转载
2023-10-26 23:46:05
5阅读
# 自定义dataset在python中的应用
在机器学习领域，数据集的质量对于模型的性能起着至关重要的作用。通常，我们会使用现成的数据集，如MNIST、CIFAR-10等来进行模型训练和测试。但有时候，我们需要根据自己的需求来创建自定义的数据集。在Python中，我们可以借助PyTorch库来自定义数据集。
## 什么是自定义数据集
自定义数据集是指根据用户自己的需求和数据来源，构建一个符
原创
2024-05-03 04:04:34
145阅读
文章目录继承Dataset类，并重写对应方法创建自己的Dataset实例：用自己的图片数据集创建图片数据集长什么样数据预处理创建Dataset总结 我们在做实际项目时，经常会用到自己的数据集，需要将它构造成一个Dataset对象让pytorch能读取使用。 我们之前经常调用 torchvision 库中的数据集对象直接获得常用数据集，如：torchvision.datasets.FashionM
转载
2023-11-03 08:30:04
104阅读
pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据目录pyto
原创
2022-08-24 17:12:54
465阅读
处理自定义一数据集
原创
2022-08-27 00:25:54
181阅读
复盘：一文搞懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系 提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试，都是需要细心准备的 （1）自己的科研经历，科研内容，学习的相关领域知识，要熟悉熟透了 （2）自己的实习经历，做了什么内容，学习的领域知识，要熟悉熟透了 （3）除了科研，实习
转载
2024-08-04 17:46:09
45阅读
总说虽然pytorch可以自动求导，但是有时候一些操作是不可导的，这时候你需要自定义求导方式。也就是所谓的 “Extending torch.autograd”. 官网虽然给了例子，但是很简单。这里将会更好的说明。扩展 torch.autogradclass LinearFunction(Function):
# 必须是staticmethod
@staticmethod
转载
2023-06-05 22:37:37
608阅读
目录4.4 自定义Layer4.4.1 不含参数的自定义4.4.2 含参数的自定义层4.5读取和存储4.5.1 读写Tensor4.5.2 读写Model4.5.2.1 state_dict4.5.2.2 保存和加载模型4.6 GPU计算4.6.1 计算设备4.6.2 Tensor的GPU计算4.6.3 Model的GPU计算说明 4.4 自定义Layer本节将介绍如何使用Module来自定义层
转载
2023-11-06 18:07:52
61阅读
博主在学习三值神经网络时，使用了LeNet-5模型，编程代码，需要对LeNet-5模型中的卷积层与全连接层进行自定义，搜索他人方法后，博主产生了一个疑问，绝大多数提供的自定义层方法都是继承 nn.Module 模型，而这方法据说是官方提供，自定义线性层代码如下：class Linear(nn.Module):
def __init__(self, input_features, outpu
转载
2023-08-10 20:41:07
178阅读
文章目录1. 直接利用torch.Tensor提供的接口2. 利用PyTorch的numpy/scipy扩展3. 写一个PyTorch的C扩展 1. 直接利用torch.Tensor提供的接口因为只是需要自定义loss，而loss可以看做对一个或多个Tensor的混合计算，比如计算一个三元组的Loss(Triplet Loss)，我们只需要如下操作：(假设输入的三个(anchor, positiv
转载
2023-08-14 12:54:22
135阅读
一. 概念：张量、算子 张量的定义是矩阵的扩展与延伸，我认为张量就是n个数量的n维数组，也可认为是高阶的矩阵。算子的定义是构建复杂机器学习模型的基础组件，我觉得算子是一个算法单元，就是一个可以进行某种操作的函数。二. 使用pytorch实现张量运算 1.2 张量1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量a=torch.tensor([2.0,3.0,4.0]) #创建一个一维张量
b
转载
2024-02-02 22:05:44
183阅读
Pytorch搭建模型的五大层级级别、自定义模型、自定义网络层（待学习）pytorch搭建模型的的五大层次级别Pytorch搭建模型五大层次级别 博客下的Pytorch搭建模型的五大层次级别神经网络的基本流程可以分为两大步骤：网络结构搭建+参数的梯度更新（后者又包括 “前向传播+计算参数的梯度+梯度更新”）1）原始搭建——使用numpy实现# -*- coding: utf-
转载
2023-11-03 09:39:14
80阅读
标量反向传播当目标张量为标量时，backward()无需传入参数。例子：假设都是标量， ，对标量调用backward()方法。自动求导的主要步骤import torch1.定义叶子结点，算子节点如果需要对Tensor求导，requires_grad要设置为True。# 定义输入张量x
x = torch.Tensor([2])
# 初始化权重参数w,偏置b,#设置requires_grad为Tru
转载
2024-06-05 16:06:44
173阅读
