太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络、计算损失,以及更新网络权重。不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像、文本、音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中。然后你可以将该数组转换成一个torch ...
Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python . CUDA pytorch . vscode jupyter扩展 结果: ...
2019-10-20 09:22 0 390 推荐指数:
太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络、计算损失,以及更新网络权重。不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像、文本、音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中。然后你可以将该数组转换成一个torch ...
[深度学习] Pytorch(三)—— 多/单GPU、CPU,训练保存、加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU、GPU与CPU的不同环境下训练保存、加载使用使用模型的问题,如果保存、加载的上述三类环境不同,加载时会出错。就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU ...
自定义层Linear必须继承nn.Module,并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推荐使用第一种用法,尽管第二种写法更直观。 在构造函数 ...
如果你曾经做过做过深度学习的模型,并试图将他在本机上训练一下,因为你觉得你的笔记本性能还可以,于是你开始train你的模型,首先你看到loss下降很慢,每个batch需要花费8.4秒左右的样子: 然后你的CPU开始狂转,风扇全功率运行,风声大作,坚持了几分钟实在受不了了,你果断的关闭了进程 ...
torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1中 torch ...
本文将介绍: torch.nn包 定义一个简单的nn架构 定义优化器、损失函数 梯度的反向传播 将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包 torch.nn包来构建网络; torch.nn.Module类作为自定义类的基类 ...
模型训练的三要素:数据处理、损失函数、优化算法 数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数 ...
一、简介: adaboost分类器由级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中 ...