哔哩哔哩视频链接up主附的代码链接（一）预备知识1、demo代码地址： 我们将以这个图片分类代码《Training a Classifier》为例：点进去之后我们看一下代码大概是这样，数据集我们选择的是Cifar 10： 2、回顾LeNet网络可以看到LeNet的网络结构主要是：卷积-下采样-卷积-下采样-3个全连接层。 而我们使用的cifar10数据集是彩色图片，有RGB三个通道，那么我们的in
转载
2023-10-11 21:23:54
156阅读
1、模型容器Containerspytorch的Containers中有三个常用的模块：nn.Sequential：按顺序包装多个网络层nn.ModuleList：像python的list一样包装多个网络层nn.ModuleDict：像python的dict一样包装多个网络层1.1 容器之Sequentialnn.Sequential是nn.module的容器，用于按顺序包装一组网络层，下面通过代
转载
2023-11-23 19:02:59
37阅读
文章目录demo流程定义卷积神经网络加载数据集并训练分类测试 demo流程model.py定义卷积神经网络train.py加载数据集并训练，训练集计算loss，测试集计算accuracy，保存训练模型predict.py用自己图像进行分类测试，并显示出图像改变成32*32大小后的图像和预测出的类别定义卷积神经网络def __init__(self):
super(LeNet, self)._
转载
2024-01-04 08:28:01
103阅读
作者丨火星少女@知乎编辑丨极市平台最近因为工作需要，要把pytorch的模型部署到c++平台上，基本过程主要参照官网的教学示例，期间发现了不少坑，特此记录。1.模型转换libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理。在这一步官网提供了两种方法：方法一：Tracing这种方法操作比较简单，只需要给模型一组输入，走
转载
2023-08-29 16:51:39
266阅读
关于模型训练有两种方法，一种是直接使用C++编写训练代码，可以做到搭建完整的网络模型，但是无法使用迁移学习，而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法，另一种是使用python代码训练好模型,将python模型导出为C++可调用的模型，这里具体介绍第二种。Yolov3的pytorch实现：
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3git
转载
2023-11-30 17:49:49
107阅读
在上周的一个Pytorch目标检测项目的训练过程中遇到了这个问题，经过排查，该提示所指“页面文件太小”是指系统虚拟内存所设置的页面大小过小，无法支持项目训练时所需内存。解决办法有两种：1.降低Batch_Size大小： 过大的Batch_Size（人工智能术语：指一次迭代过程送入的数据集样本量）显然需要更多的内存支持，出现“页面文件太小”，可尝试降低Batch_Size大小。2.调整虚拟内存可用硬
转载
2024-03-01 09:08:57
79阅读
01 运行demo1.1 文件结构model.py ——定义LeNet网络模型train.py ——加载数据集并训练，训练集计算loss，测试集计算accuracy，保存训练好的网络参数predict.py——得到训练好的网络参数后，用自己找的图像进行分类测试1.2 下载数据集import torchvision
import torchvision.transforms as transform
转载
2024-04-23 17:14:47
35阅读
数据预处理几乎每个训练管道都以 Dataset 类开始。它负责提供数据样本。任何必要的数据转换和扩充都可能在此进行。简而言之，Dataset 能报告其规模大小以及在给定索引时，给出数据样本。如果你要处理类图像的数据（2D、3D 扫描），那么磁盘 I/O 可能会成为瓶颈。为了获取原始像素数据，你的代码需要从磁盘中读取数据并解码图像到内存。每个任务都是迅速的，但是当你需要尽快处理成百上千或者成千上万个
转载
2024-05-18 00:38:18
80阅读
都是一些基础的函数，在这里记下当作笔记以后好查。大部分都是官方文档的翻译，贴的有地址 文章目录nn.Embedding.weightnn.Module.register_buffernn.module与nn.Sequentialnn.Linearnn.Dropouttorch.equal与torch.eq总结 nn.Embedding.weighttorch.nn.Embedding文档 生成的E
转载
2024-10-30 10:37:12
38阅读
# 使用PyTorch构建推理Demo的指南
## 一、流程概述
在构建PyTorch推理Demo之前，我们首先需要了解整个流程的数据流。这将帮助我们更清晰地把握接下来每一步的具体任务。以下是整个Demo实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 准备输入数据 |
| 4
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
转载
2023-09-08 11:34:48
593阅读
记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
转载
2023-08-11 15:16:42
162阅读
文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
转载
2023-09-21 08:57:41
133阅读
如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
164阅读
论文全名：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同
转载
2023-09-28 10:05:50
73阅读
如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识，本节基于此，再进行深一步的学习。 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类
目录模型基本定义方法通过nn.Sequential()通过nn.ModuleList()/nn.ModuleDict()复杂模型搭建方法模块构建模型组装既有模型修改替换某layer增加输入变量增加输出变量模型保存、加载保存单卡保存多卡保存加载单卡加载多卡加载参考 模型基本定义方法pytorch中有提供nn.Sequential()、nn.ModuleList()以及nn.ModuleDict()
转载
2023-08-29 20:29:24
294阅读
众所周知，python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中，特别是嵌入式端部署时，受限于语言、硬件算力等因素，往往需要优化部署，而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例，说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。（部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似）。一、环境安装1. 安装tensorRT根据自己的系统Ubuntu版本、CPU架构、CUDA版本来选择
转载
2023-07-30 00:22:31
276阅读
目录1、搭建模型的流程1）步骤 2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict()3）方法三—— 先创建容器类，然后使用add_module函数向里面添加新模块4）方法四——利用nn.function中的函数3、VGG16搭建4、全卷积
转载
2023-08-01 14:21:55
206阅读
目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
转载
2024-08-24 16:22:45
62阅读
