这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoch): train_loss = 0 train_acc = 0 num_correct= 0 for step, (x,y) in enumerate(train_loader): # x: [b, 3, 224, 224], y: [b] x, y = x.to(device), y.to(de

参考:莫烦. 主要是运用的MLP.另外这里用到的是批训练: 这个代码很简单,跟上次的基本没有什么区别. 这里的lossfunction用到的是是交叉熵cross_entropy.可能网上很多形式跟这里的并不一样. 这里一段时间会另开一个栏.专门去写一些机器学习上的一些理论知识. 这里代码主要写一下如何计算accuracy: def getAccuracy(v_xs,v_ys): global y_pre y_v = sess.run(y_pre,feed_dict={x:v_xs}) corre

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 计算依赖 0x03 反向传播依赖 2.1 解析 2.2 基础功能 2.2.1 Function 2.2.2 Fork 2.2.3 Join 2.2.4 Phony 2.2.5 detach 2.3 使用 0x03 正向传播依赖 3.1 分割模型 3.2 建立依赖 0x04 总结 0xFF 参考 0x00 摘要 前几

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数 代码实现(以Minist为例) #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 import torch from torchvision import datasets, transforms

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

Extracting knowledge from knowledge graphs using Facebook Pytorch BigGraph 2019-04-27 09:33:58 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/extracting-knowledge-from-knowledge-graphs-e5521e4861a0 Machine learning gives us the ability to t

pytorch版本sphereface的原作者地址:https://github.com/clcarwin/sphereface_pytorch 由于接触深度学习不久,所以花了较长时间来阅读源码,以下对项目中的lfw_eval.py文件做了详细解释 (不知是版本问题还是作者code有误,原代码存在很多的bug,需要自行一一纠正,另:由于在windows下运行,故而去掉了gpu加速以及多线程) #-*- coding:utf-8 -*- from __future__ import print_f

这是pytorch官方的一个例子 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py 代码如下 # coding=utf-8 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import

目前在学习pytorch,自己写了一些例子,在这里记录下来一些报错及总结 1. RuntimeError: Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor for argument #2 'weight' 详细报错信息 Traceback (most recent call last): File , in <module> outputs = net(inputs) File ,

生产与学术 写于 2019-01-08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下 生产与学术, 真实的对立... 这是我这两天对pytorch深度学习->android实际使用的这个流程的一个切身感受. 说句实在的, 对于模型转换的探索, 算是我这两天最大的收获了... 全部浓缩在了这里: https://github.com/lartpang/DHSNet-PyTorch/blob/master/converter.ipynb 鉴于github加载ipyn

首先要熟悉一下怎么使用PyTorch来实现前馈神经网络吧．为了方便理解,我们这里只拿只有一个隐藏层的前馈神经网络来举例: 一个前馈神经网络的源码和注释如下:比较简单,这里就不多介绍了． class NeuralNet(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(NeuralNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidd

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install

参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py TRAINING A CLASSIFIER 到这里,你已经知道怎么定义神经网络,计算损失和更新网络的权重 现在你应该考虑: What about data? 通常,当你必须要处理一些图片.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包去下载数据到一个numpy数组

作者用游戏的暂停与继续聊明白了checkpoint的作用,在三种主流框架中演示实际使用场景,手动点赞. 转自:https://blog.floydhub.com/checkpointing-tutorial-for-tensorflow-keras-and-pytorch/ Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch This post will demonstrate how to checkpoint your trai

1. 相关软件版本 xshell: xmanager: pycharm: pycharm破解服务器:https://jetlicense.nss.im/ 2. 将相应的软件安装(pojie好) a> 启动xmanager passive,这个是用来接受linux转发过来的x11的: b> 设置xshell,使用ssh隧道将x11转发到windows机器上 在被设置的服务器上执行echo $DISPLAY,如下: c> 通过设置后,就可以将linux中的图形界面转发到windows机器上了

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

Convolutional Neural Network import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # Device configuration device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # Hyper parameters num_epoch

PyTorch Basics import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as np import torchvision.transforms as transforms # ================================================================== # # Table of Contents # # =======================