# 项目方案：使用 PyTorch 构建模型进行图像分类
## 1. 简介
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，它是机器学习领域中常用的深度学习框架之一。本项目将使用 PyTorch 构建一个图像分类模型，用于对图像进行分类。我们将使用一个经典的数据集，如 CIFAR-10，来训练和测试模型。
## 2. 数据集准备
首先，我们需要准备数据集。我们将使用 CIFAR-1
原创
2023-12-29 05:02:53
104阅读
1. torch.nn.Sequentialtorch.nn.Sequential 是一个 Sequential 容器，能够在容器中嵌套各种实现神经网络中具体功能相关的类，来完成对神经网络模型的搭建。模块的加入一般有两种方式，一种是直接嵌套，另一种是以 OrderedDict 有序字典的方式进行传入，这两种方式的唯一区别是：使用 OrderedDict 搭建的模型的每个模块都有我们自定义的名字。直
转载
2023-10-13 21:14:14
63阅读
# 使用 PyTorch 加载和使用 ckpt 模型的方案
在深度学习的项目中，使用预训练模型或者检查点（ckpt 文件）进行迁移学习是一个高效的实践方法。本文将引导您如何使用 PyTorch 框架加载 ckpt 模型，并以图像分类为例进行使用。我们将提供详细的代码示例，并附带类图和旅行图来帮助您更好地理解流程。
## 1. 准备工作
首先，确保您已安装 PyTorch，并且已经有一个训练好
# 如何使用Pytorch训练模型
Pytorch是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活的工具和库来构建和训练深度学习模型。在本文中，我们将介绍如何使用Pytorch来训练一个简单的神经网络模型。
## 步骤一：准备数据集
首先，我们需要准备一个数据集来训练我们的模型。我们可以使用Pytorch的datasets模块来加载常用的数据集，或者自己创建一个自定义的数据集。这里我们以Fashion
原创
2024-04-16 03:32:11
83阅读
Google Cloud Messaging(GCM)简介与基本使用官方文档参考：https://developers.google.com/cloud-messaging/gcmGCM简介Google Cloud Messaging (GCM)是Google提供的服务器与终端进行消息传递的轻量级解决方案，支持客户端与服务器的双向传递，可实现push下发、即时通讯等功能。GCM使用HTTP或XMP
转载
2023-11-16 15:53:17
57阅读
pytorch是深度学习训练的常用框架，其代码书写有一些可以学习的套路。这个系列的博客将总结pytorch构建深度学习网络并训练的几种套路。 目录数据准备模型构建方法1 Class方法2 Sequential损失函数与训练查看模型细节查看参数保存模型参考 数据准备实验数据中的x是特征，y是标签，二者均维1维标量，方便对实验结果进行查看。x = torch.unsqueeze(torch.linsp
转载
2024-04-25 12:55:29
63阅读
总结一下自己使用pytorch写深度学习模型的心得，所有的pytorch模型都离不开下面的几大组件。Network创建一个Network类，继承torch.nn.Module，在构造函数中用初始化成员变量为具体的网络层，在forward函数中使用成员变量搭建网络架构，模型的使用过程中pytorch会自动调用forword进行参数的前向传播，构建计算图。以下拿一个简单的CNN图像分类模型举例：cla
转载
2024-06-25 19:59:19
117阅读
准备好了图片数据以后，就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。构建好一个神经网络，唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片，所以第一层卷积层的输入应为3个channel。修改完毕如下：我们准备了训练集和测试集，并构造了一个CNN。与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3现在咱们开始训练我们训练这个网络必须经过4步：第一步：将输入input向前传播，进行运算后得到输出out
转载
2023-05-26 14:51:53
576阅读
大概停在这部分很久了，总结并提醒自己一下！目前遇到的步骤大概如下： 1.指定设备 [2.设置随机种子] 3.创建数据集(数据导入，预处理和打包) 4.创建模型 5.创建优化器 [6.学习率调整策略] 7.开始循环训练 8.预测脚本1.指定设备device = torch.device("cuda" if torch.cuda.isavailable() else "gpu")这里设计两个函数，to
转载
2023-08-18 20:04:42
0阅读
喜欢就关注 AIZOO 吧！今日 AI 资讯主要有：字节跳动在 Github 开源了一个锤子，帮我们高效率训练深度学习模型；VFormer开源，一个基于 PyTorch 的 视觉 Transfomer 模块化的开源库。这个名字不是我恶搞，它的确就叫锤子（Hammer）。官方的介绍是： 翻译一下：一个高效的训练深度学习模型的库。本仓库提供了基于 PyTorch 的高效训练库。因
转载
2024-05-30 22:14:39
24阅读
作者：Eugene Khvedchenya编译：ronghuaiyang导读只报告模型的Top-1准确率往往是不够的。 将train.py脚本转换为具有一些附加特性的强大pipeline 每一个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。当然，我们想要最好的模型。什么是“最好的” —— 取决于特定的用例，我将把这个讨论放到这篇文章之外。我想谈谈如何从你的train.py脚本中得到最好的模型
转载
2024-07-29 15:00:07
115阅读
*本文只适用于win10系统 nvidia显卡*pytorch是基于python的一个深度学习框架，个人觉得比tensorflow好用，绝对不是因为我电脑用tensorflow一直有bug的原因：）使用gpu进行并行计算会比cpu更快（我也不知道为什么），但是在网络较小的时候据说优势也不是很明显。第一步 安装pythonPython官网：https://www.py
转载
2023-09-07 15:20:21
37阅读
PatchmatchNet: Learned Multi-View Patchmatch Stereo一、Overview1.特点2.贡献二、NetworkOverlook0.1 网络结构0.2 net.py0.3 patchmatch结构0.4 patchmatch.py1. Initialization and Local Perturbation1.1 depthhypos.py2. Ad
转载
2024-01-15 11:56:12
415阅读
文章目录一、配置环境二、下载预训练模型三、简单代码入门3.1 代码：3.2 识别结果3.3 关于识别结果的说明 PaddleOCR开源地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR一、配置环境安装依赖库：CPU版本的paddlepaddlepip install paddlepaddle安装PaddleOCRpip install “paddleocr&
转载
2024-01-18 14:37:15
488阅读
1、Anacond下载Anaconda 的下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/（目前，页面上是 Python3.9 的版本）Anaconda历史版本链接：https://repo.continuum.io/archive/2、Anaconda 安装双击进行安装，需要注意以下几点：记住安装路径，之后会用到跳过安装 Microsoft VSCode为了
转载
2024-01-15 21:44:50
152阅读
经过两天的努力，借鉴网上众多博客，在自己电脑上实现了使用yolo3模型训练自己的数据集并进行测试图片。本文主要是我根据下面参考文章一步步实施过程的总结，可能没参考文章中那么详细，但是会包含一些参考文章中没提及的容易掉坑的小细节，建议读者结合参考文章一起看，一步步走即可。首先贴出本文主要参考的文章以及代码出处：代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3参考
转载
2024-09-20 17:02:06
210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
文章目录Pytorch的数据操作1、入门2、运算符3、广播机制4、索引与切片5、节省内存6、转换为其它Python对象 Pytorch的数据操作深度学习存储和操作数据的主要接口是张量（维数组）。 它提供了各种功能，包括基本数学运算、广播、索引、切片、内存节省和转换其它Python对象。1、入门首先，我们导入torch。请注意，虽然它被称为PyTorch，但是代码中使用torch而不是pytorc
转载
2023-11-08 17:01:43
73阅读
说明在深度学习中，"钩子"通常指的是在模型训练或推理过程中插入的一些回调函数或处理程序，以执行额外的操作或监控模型的行为。这些钩子可以分为两种类型：张量钩子和模块钩子。张量钩子（Tensor Hooks）：张量钩子是与模型中的具体张量（tensor）相关联的。通过在张量上注册钩子，可以在张量的计算中执行自定义的操作，例如记录梯度、修改张量的值等。这对于调试、可视化和梯度的处理非常有用。在PyTor
转载
2024-07-30 17:10:05
73阅读
目录1 模型的搭建1.1 模型定义的三要素1.2 nn.Sequetial2 权值初始化的⼗种⽅法2.1 权值初始化流程2.2 常用初始化方法1. Xavier 均匀分布2. Xavier 正态分布3. kaiming 均匀分布4. kaiming 正态分布5. 均匀分布初始化6. 正态分布初始化7. 常数初始化8. 单位矩阵初始化9. 正交初始化10. 稀疏初始化11. 计算增益2.3 权值初始
转载
2023-08-13 17:28:20
84阅读
