pytorch 构造自己的数据

pytorch构建自己的数据集

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_dict变量中,变量类型为字典类型. python通过URL打开图片通过skimage获取U

PyTorch 数据集类和数据加载类的一些尝试

最近在学习PyTorch, 但是对里面的数据类和数据加载类比较迷糊,可能是封装的太好大部分情况下是不需要有什么自己的操作的,不过偶然遇到一些自己导入的数据时就会遇到一些问题,因此自己对此做了一些小实验,小尝试. 下面给出一个常用的数据类使用方式: def data_tf(x): x = np.array(x, dtype='float32') / 255 # 将数据变到 0 ~ 1 之间 x = (x - 0.5) / 0.5 # 标准化,这个技巧之后会讲到 x = x.reshape((-1

pytorch中tensor张量数据基础入门

pytorch张量数据类型入门1.对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float tensor,IntTensor of size [d1,d2...], FloatTensor of size[d1,d2,...]2.对于pytorch,并不能表示string类型的数据类型,一

C++学习5-面向对象编程基础（构造函数、转换构造、静态数据成员、静态成员函数、友元）

知识点学习类 const作用 C语言的const限定符的含义为"一个不能改变值的变量",C++的const限定符的含义为"一个有类型描述的常量": const修饰指向的实体类型被称为常量指针,限定指针必须指向一个地址 const int * p = &a; //与上一条语句等价 int const * dp = &b; const修饰指针*cp被称为指针常量,限定指针值不能修改: int * const cp = &b const加在函数

目标检测之Faster-RCNN的pytorch代码详解(数据预处理篇)

首先贴上代码原作者的github:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch(非代码作者,博文只解释代码) 今天看完了simple-faster-rcnn-pytorch-master代码的最后一个train.py文件,是时候认真的总结一下了,我打算一共总结四篇博客用来详细的分析Faster-RCNN的代码的pytorch实现, 四篇博客的内容及目录结构如下: 1 Faster-RCNN的数据读取及预处理部分:(对应于代码的/s

scapy构造打印ARP数据包

ARP格式: 用于以太网的ARP请求/应答分组格式各字段含义: 帧类型:表示数据部分用什么协议封装(0800表示IP,0806表示ARP,8035表示RARP). 硬件类型:表示硬件地址的类型(其中,值为1表示以太网地址,其他还可能表示令牌环地址). 硬件地址长度:指出该报文中硬件地址的长度(ARP报文中,它的值为6). 协议地址长度:指出该报文中协议地址的长度(ARP报文中,它的值为4). op:操作字段,共有4种类型(1:ARP请求,2:ARP应答,3:RARP请求,4:RARP应答).

如何使用Pytorch迅速实现Mnist数据及分类器

一段时间没有更新博文,想着也该写两篇文章玩玩了.而从一个简单的例子作为开端是一个比较不错的选择.本文章会手把手地教读者构建一个简单的Mnist(Fashion-Mnist同理)的分类器,并且会使用相对完整的Pytorch训练框架,因此对于初学者来说应该会是一个方便入门且便于阅读的文章.本文的代码来源于我刚学Pytorch时的小项目,可能在形式上会有引用一些github上的小代码.同时文风可能会和我之前看的一些外国博客有点相近. 本文适用对象: 刚入门的Pytorch新手,想要用Pytorch来完

使用jemeter构造各种变量数据

使用手动创建测试数据太麻烦,因此考虑用jmeter写了一些创建测试数据的脚本,针对那些变量非固定的数据可以利用函数来实现通过函数助手添加各种变量数据 Tools--->函数助手 1:生成当前时间依次点击[选项]-[函数助手对话框],打开函数助手 1)填写任何格式,直接点击[生成],在结果区会展示一个13位的时间戳(毫秒级) 2)如果要生成10位数字时间戳(秒级),则需要在格式字符中输入"/1000" 3)生成特定格式的日期 YMD = yyyyMMdd HMS = HHmms

mmsegmentation中构造自己的数据集和数据加载部分，跑现有demo

在mmsegmentation中训练自己的数据集先在mmse/dataset下创建一个python文件,我的名字是my_thermal_dataset.py 在其中填写下面内容这里要注意,在设置suffix的时候,如果你的label文件和train图片的后缀不一样,记得加上,我这里的label文件有后缀_label,别忘记了 import mmcv from mmcv.utils import print_log import os.path as osp from ..utils impo

从网卡发送数据再谈TCP/IP协议—网络传输速度计算-网卡构造

在<在深谈TCP/IP三步握手&四步挥手原理及衍生问题—长文解剖IP>里面提到单个TCP包每次打包1448字节的数据进行发送(以太网Ethernet最大的数据帧是1518字节,以太网帧的帧头14字节和帧尾CRC校验4字节 seq编码,在RFC793中,建议ISN和一个假的时钟绑在一起,这个时钟会在每4微秒对ISN做加一操作,直到超过2^32 据此推算,貌似单一线路,网络传输速度也就1.5*(1/4*10^6) = 375M/bs 对此的论据是:segments packets fra

如何构造分层次的 Json 数据

十年河东,十年河西,莫欺骚年穷...打错个字~_~ 现有如下需求,构造分层次的Json数据,层次结构类似下图: 上图使用EasyUI生成的,静态HTML如下: <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head runat="server"> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset

[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写

scapy构造数据包

一.进入scapy交互界面在终端下输入:scapy ,进入交互界面: 二.查看scapy已经实现的网络协议 ls() 列出scapy中已实现的网络协议 ls(协议类型) 查看某个协议头部字段格式 lsc() 列出scapy中可以使用的命令或函数,比如嗅探时,我们经常会用到sniff()函数IP().show() 显示包的IP信息IP().display() 显示包的模板 dpkg = sniff(filter="tcp",count=4) dpkg[2].show() 显示包抓取到的

pytorch visdom可视化工具学习—1—详细使用-2-plotting绘图

3)plotting绘图我们已经包装了几种常见的plot类型,以便轻松创建基本的可视化.这些可视化是由Plotly驱动的. Visdom支持下列API.由 Plotly 提供可视化支持. vis.scatter : 2D 或 3D 散点图 vis.line : 线图 vis.stem : 茎叶图 vis.heatmap : 热力图 vis.bar : 条形图 vis.histogram: 直方图 vis.boxplot : 箱型图 vis.surf : 表面图 vis.contour : 轮廓

Pytorch笔记 (3) 科学计算1

一.张量标量可以看作是零维张量向量可以看作是一维张量矩阵可以看作是二维张量继续扩展数据的维度,可以得到更高维度的张量 ————> 张量又称多维数组给定一个张量数据,就可以确定它的维度 + 大小 + 元素个数 # 对于一个大小为 0个条目的元组() ,元素个数为1 只有维度.大小.元素个数.各元素都相同的两个张量,才是两个相同的张量举例:对于某个张量,若其中有个条目是 ,那么这个1不可省略.也应该算进张量的维度中. 大小为(,) 的二维张量和大小为 (,

PyTorch基础——使用卷积神经网络识别手写数字

一.介绍实验内容内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点使用 PyTorch 数据集三件套的方法卷积神经网络的搭建与训练可视化卷积核.特征图的方法二.数据准备引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t

PyTorch专栏（八）：微调基于torchvision 0.3的目标检测模型

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理第三章:PyTorch之入门强化数据加载和处理 PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章:PyTorch之图像篇微调基于torchvision 0.3的目标检测模型微调TorchVision模

PyTorch专栏（六）: 混合前端的seq2seq模型部署

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理第三章:PyTorch之入门强化数据加载和处理 PyTorch

ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—8、将View中选择的数据行中的部分数据传入到Controller中

目录 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—1.后台主框架 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—2.菜单特效 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—3.面板折叠和展开 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—4.tab多页签支持 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—5.Demo演示Controller和View的交互 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—6.客户管理(添加.修改.查询.分页) ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—7.统计报表 ASP

C#结合Jquery LigerUI Tree插件构造树

Jquery LigerUI Tree是Jquery LigerUI()的插件之一,使用它可以快速的构建树形菜单.呵呵废话不说了,直入正题,下面介绍C#结合ligerui 构造树形菜单的两种方法 1.ID/PID格式 JqueryLigerUI官网上的例子是这样的: 复制代码 1 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DT

Windows下底层数据包发送实战

1.简介所谓“底层数据包”指的是在“运行”于数据链路层的数据包,简单的说就是“以太网帧”,而我们常用的Socket只能发送“运行”在传输层的TCP.UDP等包,这些传输层数据包已经能满足绝大部分需求,但是有些时候还是需要发送底层数据包的(例如SYN扫描),那么如何发送呢? 本文记录了我试图实现的过程中遇到的一些问题以及解决办法,需要注明:①本文只考虑Windows上的实现 ②本文主要目的是实现发送部分 ③本文假定读者理解网络分层结构和一些基本的网络编程方法 ④本文只是在讨论常规技术,切勿

巴特西