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详解pytorch实现特殊的Module--Sqeuential三种写法

代码如下： # -*- coding: utf-8 -*-#@Time :2019/7/1 13:34#@Author :XiaoMa import torch as tfrom torch import nn#Sequential的三种写法net1=nn.Sequential()net1.add_module(conv,nn.Conv2d(3,3,3)) #Conv2D(输入通道数，输出通道数，卷积核大小)net1.a

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2020-01-16

python
详解PyTorch实现AlexNet

PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 代码如下： import torchimport torch.nn as nnimport torchvision class AlexNet(nn.Module): def __init__(self,num_classes=1000): super(AlexNet,self).__init__() self.feature_extracti

715

2020-01-15

python
PyTorch普通卷积和空洞卷积详解

代码如下： import numpy as npfrom torchvision.transforms import Compose, ToTensorfrom torch import nnimport torch.nn.init as initdef transform(): return Compose([ ToTensor(), # Normalize((12,12,12),std = (1,1,1)), ]) arr = range(1,26)arr =

1167

2020-01-07

python
pytorch之ImageFolder使用介绍

pytorch之ImageFolder torchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用。在这里介绍一个会经常使用到的DatasetImageFolder。 ImageFolder假设

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2020-01-07

python
pytorch逐元素比较tensor大小

如下所示： import torcha = torch.tensor([[0.01, 0.011], [0.009, 0.9]])mask = a.gt(0.01)print(mask) tensor比较大小可以用tensor.gt属性。上面比较了a中每个元素和0.01的大小，大于0.01的元素输出True。输出结果： tensor([[False, True], [False, True

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2020-01-04

python
pytorch 改变tensor尺寸的方法

改变Tensor尺寸的操作 1.tensor.view tensor.view方法，可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致。view不会改变自身数据，返回的新的tensor与源tensor共享内存，即更改其中一个，另外一个也会跟着改变。例： In： import torch as t a = t.ar

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2020-01-04

python
Pytorch中实现只导入部分模型参数

我们在做迁移学习，或者在分割，检测等任务想使用预训练好的模型，同时又有自己修改之后的结构，使得模型文件保存的参数，有一部分是不需要的（dont expected）。我们搭建的网络对保存文件来说，有一部分参数也是没有的（missed）。如果依旧使用torch.load（

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2020-01-02

python
pytorch 归一化与反归一化教程

ToTensor中就有转到0-1之间了。 # -*- coding:utf-8 -*- import time import torch from torchvision import transforms import cv2 transform_val_list = [ # transforms.Resize(size=(160, 160), interpolation=3), # Image.BICUBIC transforms.ToTensor(),

1580

2019-12-31

python
pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

以下实验是我在百度公司实习的时候做的，记录下来留个小经验。多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训练在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件 nohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=gpu:2 -n1 bas

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2019-08-19

python
pytorch使用指定GPU训练的方法

本文适合多GPU的机器，并且每个用户需要单独使用GPU训练。虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式，但是使用不当的话会遇到out of memory的问题，主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化，并且会占用一定空间的显存。这种情况下，经常会出现指定的gpu明明是空

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2019-08-19

python
在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子

pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候，发现一运行程序就卡住，然后cpu占用率100%，nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU。所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gpu上。 pytorch中的Tensor和Module可以指定gpu运行，并且可以指定在哪一块gpu上运行，方法

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2019-08-19

python
pytorch使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的教程

如下所示： device = torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)#第一行代码model.to(device)#第二行代码首先是上面两行代码放在读取数据之前。 mytensor = my_tensor.to(device)#第三行代码然后是第三行代码。这句代码的意思是将所有最

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2019-08-19

python
将Pytorch模型从CPU转换成GPU的方法教程

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境：Ubuntu 16.04.3 Python版本：3.5.2 Pytorch版本：0.4.0 0. 序言大家知道，在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率，这里就不多谈了。最近申请到了实验室的服务器

915

2019-08-19

python
pytorch GPU计算过程中出现内存耗尽的问题解决

Pytorch GPU运算过程中会出现：cuda runtime error(2): out of memory这样的错误。通常，这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器，且累加梯度信息的缘故，用官方的说法就是：accumulate history across your training loop。在默认情况下，开启梯度

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2019-08-19

python
pytorch 更改预训练模型网络结构的教程方法

一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)： resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2]) 那么，接下来就可以构建我们的

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2019-08-19

python
pytorch打印网络结构的教程

最简单的方法当然可以直接print（net），但是这样网络比较复杂的时候效果不太好，看着比较乱；以前使用caffe的时候有一个网站可以在线生成网络框图，tensorflow可以用tensor board，keras中可以用model.summary()、或者plot_model()。pytorch没有这样的API，

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2019-08-19

python
在PyTorch中Tensor的查找和筛选方法

本文源码基于版本1.0，交互界面基于0.4.1 import torch 按照指定轴上的坐标进行过滤 index_select() 沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标 x = torch.randn(3, 4) # 目标矩阵 xtensor([[ 0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009], [-0.4664, 0.2647, -0.1228, -

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2019-08-18

python
Pytorch Tensor的索引与切片实例

1. Pytorch风格的索引根据Tensor的shape，从前往后索引，依次在每个维度上做索引。示例代码： import torch a = torch.rand(4, 3, 28, 28)print(a[0].shape) #取到第一个维度print(a[0, 0].shape) # 取到二个维度print(a[1, 2, 2, 4]) # 具体到某个元素上

838

2019-08-18

python
PyTorch之图像和Tensor填充的实例

在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充，如常量值填充，镜像填充和复制填充等。在图像预处理阶段设置图像边界填充的方式如下： import vision.torchvision.transforms as transforms img_to_pad = transforms.Compose([ transforms.Pad(padding=2, padding_

1859

2019-08-18

python
Pytorch实现GoogLeNet的方法

GoogLeNet也叫InceptionNet，在2014年被提出，如今已到V4版本。GoogleNet比VGGNet具有更深的网络结构，一共有22层，但是参数比AlexNet要少12倍，但是计算量是AlexNet的4倍，原因就是它采用很有效的Inception模块，并且没有全连接层。最重要的创新点就在于使

1538

2019-08-18

python
解析PyTorch中nn.Linear的使用

Linear 的初始化部分： class Linear(Module): ... __constants__ = [bias] def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(Linear, self).__init__() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight = P

1634

2019-08-18

python
PyTorch中Tensor的高阶操作解析

条件选取：torch.where(condition, x, y) Tensor 返回从 x 或 y 中选择元素的张量，取决于 condition 操作定义：举个例子： import torch c = randn(2, 3) ctensor([[ 0.0309, -1.5993, 0.1986], [-0.0699, -2.7813, -1.1828]]) a = torch.ones(2, 3) atens

1633

2019-08-18

python
PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现

拼接张量：torch.cat() 、torch.stack() torch.cat(inputs, dimension=0) Tensor 在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作举个例子： import torch x = torch.randn(2, 3) xtensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) torc

1468

2019-08-18

python
PyTorch中Tensor的维度变换实现方法

对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量)，在处理问题时，需要经常改变数据的维度，以便于后期的计算和进一步处理，本文旨在列举一些维度变换的方法并举例，方便大家查看。维度查看：torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度举个例子： import torc

1068

2019-08-18

python
Pytorch中的torch.gather函数的含义解析

pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好，所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验。立个flag开始学习pytorch，新开一个分类整理学习pytorch中的一些踩到的泥坑。今天刚开始接触，读了一下documentation，写一个一开始每太搞懂的函数ga

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2019-08-18

python
pytorch索引查找 index_select的实例

index_select anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0])) 参数说明：index_select(x, 1, indices) 1代表维度1，即列，indices是筛选的索引序号。例子： import torch x = torch.linspace(1, 12, steps=12).v

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2019-08-18

python
pytorch 输出中间层特征的示例

pytorch 输出中间层特征： tensorflow输出中间特征，2种方式： 1. 保存全部模型(包括结构)时，需要之前先add_to_collection 或者用slim模块下的end_points 2. 只保存模型参数时，可以读取网络结构，然后按照对应的中间层输出即可。 but：Pytorch 论坛给出的

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2019-08-18

python
pytorch 模型可视化的实例

如下所示：一. visualize.py from graphviz import Digraphimport torchfrom torch.autograd import Variable def make_dot(var, params=None): Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph Blue nodes are the Variables that require gr

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2019-08-18

python
Pytorch反向求导更新网络参数的教程

方法一：手动计算变量的梯度，然后更新梯度 import torchfrom torch.autograd import Variable# 定义参数w1 = Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad = True)# 定义输出d = torch.mean(w1)# 反向求导d.backward()# 定义学习率等参数lr = 0.001#

1487

2019-08-18

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