在炼丹时，数据的读取与预处理是关键一步。不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同，如果每个轮子都我们自己写的话，是很浪费时间和精力的。Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法，下面记录两个DEMO，便于加快以后的代码效率。 根据数据是否一次性读取完，将DEMO分为： 1、串行式读取。也就是一次性读取完所有需要的数据到内存，模型训练时不会再访问外存。通常用在内存足够的情况下使
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2024-04-19 23:14:12
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首先，pytorch是分下面几个部分的第一个为核心部分第二个为处理语音的部分第三个为文本部分第四个为视觉部分下面的比较不常用数据及加载数据当我们需要用自己的数据去完成一些任务的时候，我们就需要定义自己的数据类import torch
from torch.utils.data import Dataset
#首先要继承Dataset
class MyData(Dataset):
#参数为数据路径
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2023-10-04 07:47:21
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显然我们在学习深度学习时，不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集，很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据，然后制作数据集（收集数据集的方法有很多，这里就不过多的展开了）。这里只介绍数据集的读取。自定义数据集的方法： 首先创建一个Dataset类 在代码中： def init() 一些初始化的过程写在这个函数下 def len()
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2024-02-26 18:31:31
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对于pytorch，我们有现成的包装好的数据集可以使用，也可以自己创建自己的数据集，大致来说有三种方法，这其中用到的两个包是datasets和DataLoaderdatasets：用于将数据和标签打包成数据集DataLoader：用于对数据集的高级处理，比如分组，打乱，处理等，在训练和测试中可以直接使用DataLoader进行处理 第一种 现成的打包数据集这种比较简答，只需要现成的几行代
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2023-09-05 14:38:08
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显然我们在学习深度学习时，不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集，很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据，然后制作数据集（收集数据集的方法有很多，这里就不过多的展开了）。这里只介绍数据集的读取。自定义数据集的方法：首先创建一个Dataset类在代码中：def init() 一些初始化的过程写在这个函数下def len
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2024-02-13 12:49:15
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一、创作缘由数据集呈现的方式有很多种，今天和大家仔细谈一谈当我们要读取的数据集信息存储在文本文件时，我们如何读取数据集？最近在实现一个垃圾分类的任务，数据集中每张图片的名称和数据标签都记录在了文本文件中。垃圾分类数据集介绍：一共有6种不同类型的垃圾：纸箱、玻璃、金属、纸张、塑料和其他垃圾每一类垃圾的图片均存储在各自对应的文件夹下面，如图图1图2数据图片的名称和其对应的标签存储在文本文件中：图3对于
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2023-10-09 20:58:16
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准备训练的数据集相关代码已整理至github:https://github.com/whisperLiang/efficientnet_pytorch.git 相关代码已整理至码云：https://gitee.com/whisperliang/efficientnet_pytorch.git精度更高代码github链接（star走起）：https://github.com/whisperLiang
## Java 读取自己流实现教程
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建输入流] --> B[读取数据]
B --> C[处理数据]
C --> D[关闭流]
```
### 二、步骤说明
步骤 | 操作 | 代码
--- | --- | ---
1 | 创建输入流 | `FileInputStream fis = new F
原创
2024-04-25 04:08:05
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数据库DataBase + 数据集DataSet + 采样器Sampler = 加载器Loaderfrom torch.utils.data import *IMDB + Dataset + Sampler || BatchSampler = DataLoader数据库 DataBaseImage DataBase 简称IMDB，指的是存储在文件中的数据信息。文件格式可以多种多样。比如xml, y
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2024-06-17 08:37:08
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在这篇文章中，我会分享如何通过Python实现StableDiffusion读取自己的checkpoint，围绕这个主题，我将从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及总结与展望几个方面进行详细论述。
在当今图像处理和生成领域，StableDiffusion作为一种先进的深度学习技术，已经成为了图像生成的重要工具。然而，使用自定义的checkpoint文件对这项技术进行优化与调整，以
看print结果，是回车符来分隔为句子的。
原创
2023-04-04 21:21:05
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# 加载 PyTorch 自己的模型：新手指南
在机器学习和深度学习的领域，使用预训练的模型可以节省很多时间。然而，掌握如何加载你自己的 PyTorch 模型成为了必要的技能。本文将逐步指导你如何完成这一任务。
## 流程概述
下面是加载 PyTorch 模型的基本流程。每一步都很重要，我们将在后面详细解释。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 04:00:13
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1. 简述 在使用PyTorch进行模型训练时，我们通常希望将训练好的模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的文件。 ONNX（Open Neural Network
一 数据加载：
1.读取csv文件.csv文件一般为注释所在的文件，使用pandas包可以简单的解析出csv文件
import pandas as pd
landmarks_frame=pd.read_csv("faces/face_landmarks.csv'') #参数为csv文件所在的文件夹
2.对于读取到的注释信息可以做一定处理，一般第一列为图像名字，后面的列为图像中注释的具体信息
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2023-08-10 23:53:34
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简述我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。读写Tensor我们可以直接使用函数和函数分别存储和读取。使用的实用程序将对象进行序列化，然后将序列化的对象保存到，使用可以保存各种对象,包括模型、张量和字典等。而使用工具将的对象文件反序列化为内存。import torch
from torch import nn
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2024-06-18 17:07:49
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# PyTorch如何读取自定义数据的方案
在深度学习的实践中，数据的预处理和读取至关重要。PyTorch提供了强大的数据加载工具，使得从自定义数据集中读取数据变得相对简单。本文将通过一个项目方案，详细介绍如何在PyTorch中读取自定义数据，结合实际代码示例和可视化图表，帮助读者更好地理解这一过程。
## 项目背景
我们将创建一个图像分类项目，使用PyTorch读取自定义的图像数据集。这个
R-CNN的进化版，0.3s一张图片，VOC07有70的mAP，可谓又快又强。 而且rbg的代码一般写得很好看，应该会是个很值得学习的项目。 动机 为何有了R-CNN和SPP-Net之后还要提出Fast RCNN（简称FRCN）？因为前者有三个缺点训练的时候，pipeline是隔离的，先提proposal，然后CNN提取特征，之后用SVM分类器，最后再做bbox regression。FRCN实
引言如果你刚刚开始学习 PyTorch，并想学习如何做一些基本的图像分类，那么这篇文章你一定不要错过哦~本文将通过组织自己的训练数据，使用预训练的神经网络来训练自己的模型，最终实现自己的图像分类！组织训练数据集PyTorch中的数据集是按照文件夹组织，并且每类都有一个文件夹。大多数教程都是在使用训练集和验证集的时候来进一步组织数据。但这是非常麻烦的，必须从每个类中选择一定数量的图像，然后将它们从训
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2024-01-02 20:04:22
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之前文章介绍了如何处理数据以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而在实际中，我们有时需要把训练好的模型部署到很多不同的设备。在这种情况下，我们可以把内存中训练好的模型参数存储在硬盘上供后续读取使用。 目录1. 读写`Tensor`2. 读写模型2.1 `state_dict`2.2 保存和加载模型1. 保存和加载`state_dict`(推荐方式)2. 保存和加载整个模型总结 1. 读写Tens
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2023-09-01 12:59:32
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利用pytorch实现lenet5网络模型第一步：用pytorch框架搭建lenet5模型第一层为卷积层+池化层：conv2d+maxpool第二层为卷积层+池化层：conv2d+maxpool第三层和第四层为全连接层Linear第二步：数据集整理第三步：训练方法train(),训练数据第四步 test（），计算准确率第五步：detect（），可视化测试模型 写在前面： 利用框架搭建模型相对
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2023-10-21 06:59:06
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