1.DecompressionBombWarning: Image size (92680344 pixels) exceeds limit of 89478485 pixels, could be decompression bomb DOS attack.DecompressionBombWarning, 原因是图像尺寸超过PLI 默认读取图像尺寸。 一种方法是更改阈值上限&n
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2023-08-21 15:19:44
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入门pytorch似乎不慢，写好dataloader和model就可以跑起来了，然而把模型搭好用起来时，却往往发觉自己的程序运行效率并不高，GPU使用率宛如舞动的妖精...忽高忽低，影响模型迭代不说，占着显存还浪费人家的计算资源hh 我最近就是遇到这个困难，花了一些精力给模型提速，这里总结一下（有些描述可能并不准确，但至少这些point可以借鉴hh，不妥之处恳请大家指正/补充啦）dataloade
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2024-01-03 21:09:32
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原始的CIFAR10数据集有60000张图，其中训练集50000张，测试集10000张。然而，kaggle提供了300000张图的大型数据集用来测试CIFAR10。这里是kaggle网站关于这些图片的介绍：“为了阻止某些形式的作弊(如手动标签)，我们在测试集中添加了290,000张垃圾图片。这些图片在评分中被忽略。我们还对官方的10,000个测试图像做了一些微不足道的修改，以防止通过文件哈希查找它
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2023-12-02 13:26:35
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老办法，直接上官网。
PyTorchpytorch.org
先安装，pytorch的安装非常人性化，网页上给出一系列选项，选择完毕后就会提示你安装命令： 我选择的conda安装，因此需要先创建一个conda环境：conda create -n pt python=3.6创建完毕之后，conda activate pt 然后运行网页上的提示命令：conda inst
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2024-03-12 17:32:37
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PyTorch学习笔记（18）–划分训练集和测试集的脚本文件 本博文是PyTorch的学习笔记，第18次内容记录，主要记录了如何自动的划分训练集和测试集。主要包括了2种方式，第1种方式针对的是数据集是按照类别存放在多个文件夹中，适用于分类问题，将同一类的图片划分为训练集和测试集，第2种方式针对数据不按照分类存放，而是直接放在同一个文件夹下，将数据分成训练集和测试集。 目录PyTorch学习笔
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2024-06-08 23:22:43
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TTA
原创
2022-12-08 14:28:44
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首先回顾下特征损失(Feature loss)或者感知损失(Perceptual Loss)的初衷：许多损失函数，如L1 loss、L2 loss、BCE loss，他们都是通过逐像素比较差异，从而对误差进行计算。然而，有的时候看起来十分相似的两个图像(比如图A相对于图B只是整体移动了一个像素)，此时对人来说是几乎看不出区别的，但是其像素级损失(pixel-wise loss)将会变的巨大。对于这
由于线上环境是对单个文件遍历预测结果并一起保存首先遇到的是模型加载问题RuntimeError: /home/teletraan/baseline/competition/mobile/weights/resnet18_fold1_seed3150.pth is a zip archive (did you mean to use torch.jit.load()?)主要是因为版本问题，有时候跑着
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2024-02-29 10:33:26
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一、测试1、创建测试图片路径与输出的保存路径import os
# 图片存储在当前路径（os.getcwd()）下，data文件夹中的test文件夹中
input_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "test")
output_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "result")2、存储图片名的list将
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2023-09-26 22:44:27
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Pytorch通常使用Dataset和DataLoader这两个工具类来构建数据管道。Dataset定义了数据集的内容，它相当于一个类似列表的数据结构，具有确定的长度，能够用索引获取数据集中的元素。而DataLoader定义了按batch加载数据集的方法，它是一个实现了__iter__方法的可迭代对象，每次迭代输出一个batch的数据。DataLoader能够控制batch的大小，batch中元素
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2024-02-23 11:01:33
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# PyTorch Lightning 中的 on_test_epoch_end
PyTorch Lightning 是一个为 PyTorch 提供高阶训练接口的库，其目的是简化深度学习研究和应用的流程。在使用 PyTorch Lightning 时，`on_test_epoch_end` 是一个非常有用的回调方法。本文将详细探讨 `on_test_epoch_end` 的作用、如何使用它，并结
PyTorch 深度学习实践 第2讲 第2讲 linear_model 源代码B站 刘二大人 ，传送门 PyTorch深度学习实践——线性模型代码说明：1、函数forward()中，有一个变量w。这个变量最终的值是从for循环中传入的。 2、for循环中，使用了np.arange。若对numpy不太熟悉，传送门Numpy数据计算从入门到实战 3、python中zip()函数的用法import nu
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2024-08-20 17:37:47
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1 课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch 模型推理及多任务通用范式》课程中的第二节课进行学习。2 作业题目必做题:(1) 从 torchvision 中加载 resnet18 模型结构,并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的 weigh
之前我们已经学过了许多的前馈网络. 所谓前馈网络, 就是网络中不会保存状态. 然而有时 这并不是我们想要的效果. 在自然语言处理 (NLP, Natural Language Processing) 中, 序列模型是一个核心的概念. 所谓序列模型, 即输入依赖于时间信息的模型. 一个典型的序列模型是隐马尔科夫模型 (HMM, Hidden Markov Model). 另一个序列模型的例子是条件随
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2023-10-26 11:06:59
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tesetset
原创
2022-10-18 14:50:43
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优化器optimzier优化器的作用：优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值的作用。从优化器的作用出发，要使得优化器能够起作用，需要主要两个东西：优化器需要知道当前的网络或者别的什么模型的参数空间，这也就是为什么在训练文件中，正式开始训练之前需要将网络的参数放到优化器里面。参数#pytorch定义优化器
optimizer = Adam(cnn.pa
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2023-10-17 08:03:54
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test......test......
原创
2023-04-28 20:28:16
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test命令格式： test condition 通常，在if-then-else语句中，用[]代替，即[ condition ]。注意：方括号两边都要用空格。 1、数值比较
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比 较 描 述
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2024-02-14 22:52:38
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1前言本文属于 Pytorch 深度学习语义分割系列教程。该系列文章的内容有：Pytorch 的基本使用语义分割算法讲解由于微信不允许外部链接，你需要点击页尾左下角的“阅读原文”，才能访问文中的链接，文中的所有外部链接都已使用蓝色字体标记。2项目背景深度学习算法，无非就是我们解决一个问题的方法。选择什么样的网络去训练，进行什么样的预处理，采用什么Loss和优化方法，都是根据具体的任务而定的。所以，
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2023-10-11 16:38:36
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# PyTorch 中的 Test Pipeline 详解
在深度学习模型的开发过程中，测试管道（Test Pipeline）是非常重要的一环。它不仅可以帮助大家验证模型的正确性，还能辅助调试，确保模型在实际应用中的稳定性与性能。本文将对 PyTorch 中的一般测试管道进行详解，包括其组成、功能及使用示例。
## 一、测试管道概述
一般来说，测试管道主要包括数据预处理、模型评估、性能统计等
