【PyTorch深度學習60分鍾快速入門 】Part4：訓練一個分類器
太棒啦！到目前為止，你已經了解了如何定義神經網絡、計算損失，以及更新網絡權重。不過，現在你可能會思考以下幾個方面： 0x01 數據集 通常，當你需要處理圖像、文本、音頻或視頻數據時，你可以使用標准的python包將數據加載到numpy數組中。然后你可以將該數組轉換成一個torch ...
原文：[深度學習] Pytorch學習（二）—— torch.nn 實踐：訓練分類器（含多GPU訓練CPU加載預測的使用方法）
Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文檔 環境：python . CUDA pytorch . vscode jupyter擴展 結果： ...
2019-10-20 09:22 0 390 推薦指數：
相關推薦
[深度學習] Pytorch（三）—— 多/單GPU、CPU，訓練保存、加載模型參數問題
[深度學習] Pytorch（三）—— 多/單GPU、CPU，訓練保存、加載預測模型問題 上一篇實踐學習中，遇到了在多/單個GPU、GPU與CPU的不同環境下訓練保存、加載使用使用模型的問題，如果保存、加載的上述三類環境不同，加載時會出錯。就去研究了一下，做了實驗，得出以下結論： 多/單GPU ...
Pytorch: torch.nn
自定義層Linear必須繼承nn.Module，並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數，即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self)，推薦使用第一種用法，盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...
使用Floyd進行GPU深度學習訓練
如果你曾經做過做過深度學習的模型，並試圖將他在本機上訓練一下，因為你覺得你的筆記本性能還可以，於是你開始train你的模型，首先你看到loss下降很慢，每個batch需要花費8.4秒左右的樣子： 然后你的CPU開始狂轉，風扇全功率運行，風聲大作，堅持了幾分鍾實在受不了了，你果斷的關閉了進程 ...
pytorch GPU訓練好的模型使用CPU加載
torch.load('tensors.pt') # 把所有的張量加載到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的張量加載到GPU 1中 torch ...
Pytorch中torch.nn使用
本文將介紹： torch.nn包 定義一個簡單的nn架構 定義優化器、損失函數 梯度的反向傳播 將使用LeNet-5架構進行說明 一、torch.nn包 torch.nn包來構建網絡； torch.nn.Module類作為自定義類的基類 ...
小白學習之pytorch框架(3)-模型訓練三要素+torch.nn.Linear()
模型訓練的三要素：數據處理、損失函數、優化算法 數據處理(模塊torch.utils.data) 從線性回歸的的簡潔實現-初始化模型參數(模塊torch.nn.init)開始 from torch.nn import init # pytorch的init模塊提供了多中參數 ...
機器學習-分類器-級聯分類器訓練（Train CascadeClassifier ）
一、簡介： adaboost分類器由級聯分類器構成，"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中，被檢窗口依次通過每一級分類器，這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后，就可以應用於輸入圖像中 ...