import torch
# 引入torch.nn并指定别名
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
#这个包中包含了神经网络中使用的一些常用函数
'''
PyTorch中已经为我们准备好了现成的网络模型，
只要继承nn.Module，并实现它的forward方法，
PyTorch会根据autograd，自动实现backward
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2023-12-24 08:53:34
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文章目录pytorch接口设置编译的方式在运行是调用的形式要点如何自己编写使用CUDA的函数PointNet++Faster-RCNNPVCNN 目前，3D的网络，尤其时point-based的网络，很多模块在pytorch中都没有官方实现，这就需要我们自己写。例如PointNet++中的FPS，group，query等函数。之前也只是用过，对其的修改也限于python层面，这次，就好好探究一下
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2023-09-08 14:54:19
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# PyTorch自定义数据集
## 简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。在PyTorch中，我们可以使用自定义数据集来加载和处理自己的数据。自定义数据集允许我们以适合我们的特定任务的方式加载和预处理数据。本文将介绍如何在PyTorch中创建和使用自定义数据集，以及一些常用的数据预处理技术。
## 自定义数据集的创建
要创建自定义数据集，我们可以继承PyT
原创
2024-01-29 11:18:39
69阅读
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
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2023-08-08 09:49:30
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本篇博客旨在实现pytorch读取图片并自定义图片数据集 图像加载方法 主流的图像加载方法主要有三种 下表中xxx表示图片的路径 库 函数/方法 返回值 图像像素格式 像素值范围 图像矩阵表示 skimage io.imread(xxx) numpy.ndarray RGB [0, 255] (H ...
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2021-10-04 21:07:00
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2评论
目录1 环境搭建2 数据集构造voc格式数据的构造2.1 labellmg给数据画框得到xml格式文件2.2 将样本打乱划分训练集等，生成txt文件2.3 将对应图片名称的txt文件生成指向对应图片路径的txt文件2.4 将xml格式的标注转化成txt形式的标注3 制作对应的coco数据集格式3.1 coco下创建image和labels文件夹，分别放所有图片和标准化后的所有labels3.2
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2024-10-18 21:16:40
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入门深度学习，一般都是跑最经典的MNIST+LeNet-5， LeNet-5网络结构简单，MNIST数据集也不是很大，对于初学者来说很方便和友好。作为进阶，熟悉Pytorch基本用法之后，跃跃欲试，想自己手写一个CNN网络，在一个数据集上进行训练和测试。FashionMNIST数据集作为进阶的练习很不错，本实验将基于FashionMNIST数据集从头到尾训练测试一个CNN网络。FashionMNI
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2024-01-10 17:29:28
88阅读
1、自定义数据集1 """
2 自定义数据集的基础操作
3 """
4 import torch
5 from torch.utils.data import Dataset
6
7 class Pokemon(Dataset): # 继承Datastet类，如自定义模型继承Module类一样
8 def __init__(self):
9 super(
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2024-05-19 11:09:46
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一、什么是变量（Variable）在 Torch 中， Variable 是一个存放会变化的值（变量）的地理位置。可以理解为一个容器，里面的值会不停的变化，就像一个装鸡蛋的篮子， 鸡蛋数会不停变动。 那谁是里面的鸡蛋呢, 自然就是 Torch 的 Tensor 。如果用一个 Variable 进行计算，那返回的也是一个同类型的 Variable。例如，定义一个Vari
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2023-08-11 19:50:11
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相关设置1.数据集的两个抽象类：torch_geometric.data.Dataset、 torch_geometric.data.InMemoryDataset。 后者继承自前者，用于当整个数据集与内存匹配时。 2.根文件夹被分为两个文件夹：raw_dir（数据集下载到的文件夹）、processed_dir（处理过的数据保存的文件夹） 3.每个数据集被传入transform参数、pre_tra
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2023-12-01 10:46:32
150阅读
在今天的博文中，我们将探讨如何使用Pytorch实现GAT（Graph Attention Network）并构建自定义数据集。GAT是一种颇具潜力的图神经网络模型，适合处理图结构数据，对于许多图相关的任务都有不错的表现。接下来，我们将从背景出发，逐步深入技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等方面。
## 背景描述
在深度学习的广阔领域中，图神经网络（GNN）凭借其对非欧几里得数据的处理能力受
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
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2024-02-02 22:05:44
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数据 数据收集–>img，label 数据划分–>train，valid，test（详细见：） 数据读取–>dataloader–>sampler（index生成索引，样本序号），dataset（根据索引读取img，label） 数据预处理–>transformsDataLoader DataLoader是Pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类。通过使用Da
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2024-04-21 15:12:31
134阅读
目录Pokemon Dataset数据集加载自定义数据集数据预处理图像数据存储结构代码构建模型训练模型迁移学习 收集、读取、预处理数据，模型搭建、训练。 Pokemon Dataset数据集加载自定义数据集__len__()函数返回数据集的数量，限制数据集迭代次数； __getitem__索引样本；import torch
from torch.utils.data import Datas
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2024-01-03 11:01:55
108阅读
前言：前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现，在__init__构造函数中申明各个层的定义，在forward中实现层之间的连接关系，实际上就是前向传播的过程。事实上，在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的，pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。当然也可以直接通过继承torch.aut
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2024-07-31 20:24:37
50阅读
问题描述：RuntimeError: copy_if failed to synchronize: device-side assert triggered这个问题是我在使用MaskRcnn做实例分割时遇到的，我要检测的目标有5种类别，所以我在data/config.py中的num_classes参数写了5，经过多方查找，发现了一个没注意到的细节，类别应该是5+1，那个1应该是背景。还有一个原因就是标签的标号没有从0开始。我的是两个都遇到了....
原创
2021-09-03 11:36:38
435阅读
1.55.自定义数据1.55.1.数据传递机制我们首先回顾识别手写数字的程序：...
Dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=True, transform=transform, download=True,)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=Datas
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2023-12-01 11:19:47
331阅读
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。strong>自定义数据集的方法：首先创建一个Dataset类 在代码中： def __init__()
原创
2022-05-11 09:52:26
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现在需要在json文件里面读取图片的URL和label，这里面可能会出现某些URL地址无效的情况。python读取json文件此处只需要将json文件里面的内容读取出来就可以了with open("json_path",'r') ad load_f:
load_dict = json.load(load_f)json_path是json文件的地址，json文件里面的内容读取到load_di
pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据1. torch.utils.data.Dataset2. torch.utils.data.DataLoader3. 使用Dataset，DataLoader产生自定义训练数据3.1 自定义Dataset3.2 DataLoader产生批训练数据3.3 附件：image_processing.py3.4 完整代码4. 划
