# SVTR Pytorch 实现指南
在本篇文章中，我将为您介绍如何在 PyTorch 中实现 SVTR（Sparse Vision Transformer Regression）。通过这篇文章，您将了解到实现这一过程的整个步骤以及每一步的具体代码。以下是实施流程的概览：
## 实施流程表
| 步骤 | 描述
# SVTR在PyTorch中的实现
SVTR（Sequence Vision Transformer Resampling）是一种用于视觉任务的变换模型，最近因其在文本识别和计算机视觉领域的表现而受到关注。SVTR结合了Transformer架构的强大特性和图像特征的提取能力，以实现高效的视觉处理和识别。本文将为您介绍SVTR在PyTorch中的实现，并提供相关的代码示例。
## SVTR的
文章目录前言一、数据集预处理二、读取和加载步骤1.继承Dataset2.构造自己的Dataset3.load数据集总结 前言最近在做李沐发布的Kaggle树叶分类竞赛，在处理和加载Classify-Leaves数据集的时候遇到了一些问题，真是巧妇难为无米之炊啊，现在记录下来，希望可以帮助到更多的初学者！一、数据集预处理数据集由一个images文件和三个csv文件组成 打开train.csv文件可
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2023-10-16 00:44:47
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本文主要介绍了SVM工具箱中svmtrain和svmpredict两个主要函数： (1)model= svmtrain(train_label, train_matrix, ['libsvm_options']);其中：train_label表示训练集的标签。train_matrix表示训练集的属性矩阵。libsvm_options是需要设置的一系列参数，各个参数可参见《libsvm 参
我们提出了一种用于识别的定制文本模型SVTR。它引入了局部和
原创
2023-07-30 08:01:35
288阅读
文章目录1.PyTorch入门第一步1.1Tensor1.2 Autograd：自动微分1.3 神经网络1.3.1 定义网络1.3.2 损失函数1.3.3 优化器1.3.4 数据加载与预处理1.4 小试牛刀：CIFAR-10分类1.4.1 CIFAR-10数据加载及预处理 操作系统：Win10家庭版 陈老师在介绍里讲不建议只能使用Windows环境的人学习他这本书，可我看了几页发现真的好适合
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2023-07-10 23:08:26
126阅读
目 录1. 网络概述与效果2. 网络研究背景3. EfficientNet-B0网络结构3.1 MBConv3.2 SE模块3.3 网络参数设置4. 利用Pytorch实现EfficientNet4.1 注意力模块4.2 MBConv模块的具体实现4.3 搭建EfficientNet5 训练结果1. 网络概述与效果该网络的论文是Google在2019年发表的文章，作
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2023-10-20 19:07:30
163阅读
先上结论：parameter在反向传播会被optimizer.step更新，buffer在反向传播不会被更新parameter和buffer都被保存在model.state_dict()返回的OrderedDict中（这也是模型保存的对象）模型进行设备移动时，模型中注册的参数(parameter和buffer)，即model.state_dict()中的内容会同时进行移动咱来解释一下！ 文章目录先
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2023-07-04 14:06:44
106阅读
# 《PyTorch官方教程中文版》， PyTorch之小试牛刀
# PyTorch的核心之一：张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行
# 在介绍PyTorch之前，本章节将首先使用numpy实现网络
# 代码解读参考：
import numpy as np
import torch
# N是批大小; D_in是输入维度; H是隐藏的维度; D_out是输出维度。
N, D_in,
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2023-11-25 13:26:33
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Caffe 的通道顺序是NCHW;Tensorflow的通道顺序默认是NHWC（但可以设置成NCHW），NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素），NCHW 则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。TensorFlow 为什么选择 NHWC 格式作为默认格式？因为早期开发都是基于 CPU，使用 NHWC 比 NCHW 稍快一些（不难理解，NHW
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2023-07-27 18:38:27
2792阅读
【深度学习-图像分类篇】Pytorch搭建EfficientNe图像分类网络1、理论基础1.1 EfficientNet网络简析EfficientNet 网络结构的改进之处EfficientNet不同模型的参数取值论文中不同 EfficientNet 模型的性能对比分析：EfficientNet-B0 baseline network 网络结构关于 MBConv 简析SE 注意力机制模块2、网络
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2023-12-18 10:29:23
143阅读
1.torch.autogradAutograd是python中的自动求导库 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。2.torch.optimtorch.optim模块中
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2023-11-30 18:01:24
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Why transforms?一般情况下收集到的图像样本在尺寸，亮度等方面存在差异，在深度学习中，我们希望样本分布是独立同分布的，因此需要对样本进行归一化预处理。有时候只能获取到少量的样本数据，获取数量较多的样本不容易。但是样本数量太少训练的模型精度会比较低，为了解决这样的问题，往往需要做数据增加data arguement， 数据增加的途径就是通过一些变换达到目的。pytorch中的transf
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2023-09-22 13:10:41
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pytorch torchvision.transforms.RandomResizedCrop 方法解读1. 包含功能：(1) Crop：随机大小和随机宽高比的裁剪，且随机的范围可以指定。(2) Resize： Resize到指定的大小。先进行随机大小和随机宽高比的Crop操作，再对Crop出来的区域进行Resize操作。2. 参数介绍下面使用的元组不是指的Python的tu
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2023-12-04 13:14:36
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点击pytorch选择你需要的配置，复制run this command后面的内容，在命令行里面运行 step1:打开anaconda prompt step2:激活虚拟环境conda activate py38(虚拟环境的名字)step3:输入run this command后面的内容，回车运行（忘记截图了） 在这个过程中可能出现各种问题，可以尝试切换镜像源，反复尝试 我也安装了整整一天才搞好，
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2023-10-09 00:00:06
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本教程通过自包含的示例介绍PyTorch的基本概念。在其核心，PyTorch提供了两个主要特性：一个n维张量，类似于numpy，但可以在gpu上运行自动区分建立和训练神经网络我们将使用一个全连接的ReLU网络作为运行示例。网络将有一个单独的隐藏层，并通过梯度下降训练来匹配随机数据，使网络输出与真实输出之间的欧氏距离最小化。TensorsWarm-up: numpy在介绍PyTorch之前，我们将首
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2023-12-07 07:24:03
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最近在鼓捣使用pytorch的distributeddataparallel这个API搭一个数据并行的训练测试任务，过程中遇到了一个问题，做一下记录。1、问题 使用DDP打包了一个模型训练了一段时间，loss不断下降metric不断上升，一切都是很正常的现象。当因为意外暂停或者手动暂停更改学习率而停止了程序，再开启程序加载之前的checkpoint继续训练，却发现loss突然比之前上升或者m
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2023-12-06 19:26:50
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PyTorch 1.x 常用API1. 简介1.1 ResNet模型1.2 torch.nn.Module1.2.1 torch.nn.Module.cpu()1.2.2 torch.nn.Module.cuda1.2.3 torch.nn.Module.eval()1.2.4 torch.nn.Module.state_dict1.2.5 torch.nn.Module.load_state_
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2024-05-16 10:28:43
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Pytorch官方教程(三)—Learning Pytorch with ExamplesPytorch 提供了两个主要特性：n 维 Tensor，类似 numpy 不过可以在 GPU 上运行构建和训练神经网络的自动微分使用全连接 ReLU 网络作为运行示例。在网络中有一个隐藏层，并通过梯度下降训练来匹配随机数据，使网络输出与真实输出之间的欧氏距离最小化。TensorsWarm-up ：nump
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2024-08-27 19:17:27
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Tensor与Variable1.Tensor1.1.expand(*sizes)1.2.unfold(dim, size, step) → Tensor1.3.index_add_(dim, index, tensor) → Tensor1.4.view(*args) → Tensor2.Variable2.1.API 兼容性2.2.in-place 正确性检查2.3.class torch.
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2023-11-29 00:45:30
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