如何求解UserWarning:使用与输入大小(torch.Size([1]))不同的目标大小(torch.Size([]))？ - 腾讯云开发者社区

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『深度思考』对CenterNet的一些思考与质疑·测试对比CenterNet与U版YoloV3速度与精度

0.引子笔者很喜欢CenterNet极简的网络结构，CenterNet只通过FCN（全卷积）的方法实现了对于目标的检测与分类，无需anchor与nms等复杂的操作高效的同时精度也不差。...同时也可以很将此结构简单的修改就可以应用到人体姿态估计与三维目标检测之中。...所以笔者对CenterNet针对YoloV3速度的提升还是有些怀疑的，YoloV3可以说目前是工业上最常用也是最好用的目标检测算法，如果真的如CenterNet的论文结论所述，CenterNet同时也具备结构简单使用方便的特点...在模型大小与内存占用方面，CenterNet-DLA-34 效果较与YoloV3-spp版本提升还是比较明显，体积下降为YoloV3-spp版本的25%左右，推理GPU内存占用也下降为70%左右，考虑这是...总结如下，CenterNet不失为开创性的工作，统一了关键点与目标检测的流程，结构简单，使用便捷，笔者非常喜爱这个网络，把它应用到实际场景之中，速度精度较YoloV3乃至YoloV3-spp均有提升，除了部署难度会稍微大些

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『深度应用』对CenterNet的一些思考与质疑·对比与U版YoloV3速度与精度

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PyTorch 2.2 中文官方教程（八）

转换您的环境输入和输出，并编写您自己的转换；如何使用TensorDict通过codebase传递任意数据结构。...规格形状环境规格的主要维度必须与环境批处理大小匹配。这是为了强制确保环境的每个组件（包括其转换）都具有预期输入和输出形状的准确表示。这是在有状态设置中应准确编码的内容。...父类EnvBase.set_seed()方法包含一个机制，允许使用不同的伪随机和可重现种子对多个环境进行种子化。...在这个例子中，我们将使用奖励作为可微目标来训练一个简单的策略，比如一个负损失。...我们看到这些方法和类如何与TensorDict类交互；如何测试环境是否正确编码使用check_env_specs(); 如何在无状态环境的上下文中追加转换以及如何编写自定义转换；如何在完全可微分的模拟器上训练策略

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pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

在图像特征提取任务中，我们经常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征表示。在使用CNN时，我们通常将图像数据作为输入，通过网络层进行卷积和池化操作，最终得到图像的特征。...我们通过features.size(0)获取批处理大小，并将其与-1组合使用，表示自动计算展平后的维度大小。...调整后的特征张量的形状变为 [1, 25088]，其中25088 = 512 x 7 x 7。最后，我们创建了一个全连接层fc，并将调整后的特征张量作为输入进行处理。...view()是PyTorch中用于改变张量形状的函数，它返回一个新的张量，该张量与原始张量共享数据，但形状不同。通过改变张量的形状，我们可以重新组织张量中的元素，以适应不同的计算需求。...（如卷积、池化、全连接等）连续使用，以满足不同计算任务的需求。

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讲解Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Siz

这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。...这个错误消息意味着，模型期望每个通道的输入数据不止一个值，而实际输入的大小却是torch.Size，这表明数据预处理阶段出现了问题，导致输入数据的形状不符合模型的要求。...通过打印输入数据的大小（即torch.Size），我们可以查看到它的形状。...检查模型的输入层最后，我们还需要检查模型的输入层，确保其期望的输入形状与数据预处理后的输入数据形状一致。如果模型的输入层期望其它形状的输入，我们需要相应地调整数据预处理的代码。...这在编写深度学习模型时特别重要，因为需要确保模型的输入数据与模型的期望输入形状（torch.Size）相匹配。

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『深度概念』原理图解代码FPN Feature Pyramid Networks

被广泛使用，有效提高小目标检测及mAP....这种可以解决多尺度，但是相当于训练了多个模型（假设要求输入大小固定），即便允许输入大小不固定，但是也增加了存储不同scale图像的内存空间。...这也是不同level融合的目的。如图(c)，SSD较早尝试了使用CNN金字塔形的层级特征。...因此SSD放弃了重利用更高分辨率的feature map，但是这些feature map对检测小目标非常重要。这就是SSD与FPN的区别。...后面的实验证明finest level的效果不如FPN好，原因在于FPN网络是一个窗口大小固定的滑动窗口检测器，因此在金字塔的不同层滑动可以增加其对尺度变化的鲁棒性。

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深度学习入门：卷积神经网络 | CNN概述，图像基础知识，卷积层，池化层（超详解！！！）

图像基础知识学习目标知道像素、通道等概念掌握使用matplotlib加载图片方法我们在进行图像任务时，需要了解图像的基础知识。...接下来，我们开始学习卷积核的计算过程, 即: 卷积核是如何提取特征的. 1....当输入有多个通道(Channel), 例如 RGB 三个通道, 此时要求卷积核需要拥有相同的通道数数. 2. 每个卷积核通道与对应的输入图像的各个通道进行卷积. 3....这个多个卷积核可以理解为从不同到的视角、不同的角度对图像特征进行提取. 那么, 当使用多个卷积核时, 应该怎么进行特征提取呢? 6....特征图大小输出特征图的大小与以下参数息息相关: size: 卷积核/过滤器大小，一般会选择为奇数，比如有 1*1, 3*3， 5*5* Padding: 零填充的方式 Stride: 步长那计算方法如下图所示

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CNN输出大小公式 | PyTorch系列（二十）

return t 传递一个 batch大小为1（单张图像）在前一节中，我们了解了如何使用PyTorch的unsqueeze()方法添加批处理维度来传递单个图像。...过滤器是张量，当张量传递到层实例self.conv1时，它们用于对输入张量进行卷积。滤波器张量内部的随机值是卷积层的权重。不过请记住，实际上我们没有六个不同的张量。...([1, 6, 12, 12]) 卷积层总结卷积层输入和输出的张量的形状由下式给出：输入形状：[1, 1, 28, 28] 输出形状：[1, 6, 12, 12] 发生的每个操作的摘要：卷积层使用六个随机初始化的...输出大小Ow 的高度由以下公式给出： ? ＃3 卷积层（2）第二个隐藏的卷积层self.conv2在与self.conv1相同的方式转换张量，并进一步减小了高度和宽度尺寸。...下一步训练CNN 现在，我们应该对卷积神经网络如何转换输入张量，如何在PyTorch中调试神经网络以及如何检查所有层的权重张量有一个很好的了解。

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60分钟快速入门PyTorch

=9.0 -c pytorch 这里推荐采用 Conda 安装，即使用 Anaconda，主要是可以设置不同环境配置不同的设置，关于 Anaconda 可以查看我之前写的 Python 基础入门--简介和环境配置...相应的实现方法如下： tensor.new_ones()：new_*() 方法需要输入尺寸大小 # 显示定义新的尺寸是 5*3，数值类型是 torch.double tensor2 = tensor1....new_ones(5, 3, dtype=torch.double) # new_* 方法需要输入 tensor 大小 print(tensor2) 输出结果： tensor([[1., 1., 1...数据并行这部分教程将学习如何使用 DataParallel 来使用多个 GPUs 训练网络。...GPU ，那么 batch=30 的时候，模型会得到输入输出的大小都是 30。

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快速入门PyTorch(3)--训练一个图片分类器和多 GPUs 训练

以及如何使用多 GPUs 训练网络模型。本文的目录如下： 4. 训练分类器上一节介绍了如何构建神经网络、计算 loss 和更新网络的权值参数，接下来需要做的就是实现一个图片分类器。...，除了修改 conv1 的输入通道，从 1 变为 3，因为这次接收的是 3 通道的彩色图片。...数据并行这部分教程将学习如何使用 DataParallel 来使用多个 GPUs 训练网络。...接下来构建一个简单的网络模型，仅仅包含一层全连接层的神经网络，加入 print() 函数用于监控网络输入和输出 tensors 的大小： class Model(nn.Module): # Our...GPU ，那么 batch=30 的时候，模型会得到输入输出的大小都是 30。

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pytorch卷积层基础七问

1，普通卷积层的参数数量该如何计算？...普通卷积的操作分成3个维度，在空间维度(H和W维度)是共享卷积核权重，滑窗相乘求和(融合空间信息)，在输入通道维度是每一个通道使用不同的卷积核参数并对输入通道维度求和(融合通道信息)，在输出通道维度操作方式是并行堆叠...普通卷积层的参数数量 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×输出通道数(即卷积核个数) + 输出通道数(考虑偏置时） 2，卷积层的输出尺寸该如何计算？...其缺点是可能产生网格效应，即有些像素被空洞漏过无法利用到，可以通过使用不同膨胀因子的空洞卷积的组合来克服该问题，参考文章：https://developer.orbbec.com.cn/v/blog_detail...第二种理解基于卷积运算的矩阵乘法表示方法，转置卷积相当于将卷积核对应的表示矩阵做转置，然后乘上输出特征图压平的一维向量，即可恢复原始输入特征图的大小。

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Pytorch-张量形状操作

，因为这直接影响到数据如何在网络各层之间传递和处理。...网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接，确保数据能够顺利地在网络中流动，接下来我们看看几个常用的函数方法...reshape 函数 reshape 函数可以在保证张量数据不变的前提下改变数据的维度，将其转换成指定的形状，在后面的神经网络学习时，会经常使用该函数来调节数据的形状，以适配不同网络层之间的数据传递。...(1,4) 当第二个参数为-1时，表示自动计算该维度的大小，以使得张量的元素总数不变，这样我们可以免去思考的时间。...torch.squeeze(input, dim=None) input: 输入张量。 dim: 可选参数，指定要移除的维度。如果不指定，则移除所有大小为1的维度。

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torch.backends.cudnn.benchmark ?!

适用场景是网络结构固定（不是动态变化的），网络的输入形状（包括 batch size，图片大小，输入的通道）是不变的，其实也就是一般情况下都比较适用。...原因就是，对于给定输入来说，其具体值的大小是不影响卷积的运行时间的，只有其尺寸才会影响。...这样的话，因为我们固定了模型输入的尺寸大小，所以对每个卷积层来说，其接受的输入尺寸都是静态的，固定不变的，在提前做优化的时候我们只要使用随机初始化的相应尺寸的输入进行测试和选择就行了。...我们定义一个卷积场景的参数主要包括 (1) 和 (2)，因为在同一个程序中 (3) 往往都是相同的，我们暂且忽略不计。不同的卷积场景有不同的最优卷积算法，需要分别进行测试和选择。...首先我们先看一下默认情况下的结果，输入大小 (32, 3, 224, 224)，具体的值是随机生成的不影响结果，使用的测试模型是 ResNet-101，GPU 是 GTX 1060，下边输出的时间代表一个

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深度学习算法中的参数共享（Parameter Sharing）

本文将介绍参数共享的概念、原理以及在深度学习算法中的应用。参数共享的概念参数共享指的是在模型的不同部分使用相同的参数。...最后，我们创建了一个新的模型实例model，并打印了其参数大小。通过这种方式，我们可以利用预训练模型的特征提取能力，并在新的任务上进行微调，从而加速模型训练。...网络包含两个卷积层和一个全连接层，其中卷积层的参数使用参数共享的机制。最后，我们创建了一个SharedCNN的实例，并打印了模型的参数大小。...卷积层通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作，并使用相同的卷积核对不同的位置进行特征提取。这样一来，卷积层的参数可以在不同的位置上共享，大大减少了参数的数量。...RNN通过共享权重矩阵来处理不同时间步的输入，这样一来，RNN的参数可以在不同的时间步上共享，大大减少了参数的数量。参数共享使得RNN能够对序列数据进行建模，捕捉到序列中的时序信息。

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PyTorch 60 分钟入门教程：数据并行处理

作者 | fendouai 编辑 | 安可出品 | 磐创AI技术团队在这个教程中，我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。...你需要分配给他一个新的张量并且在 GPU 上使用这个张量。在多 GPU 中执行前馈，后馈操作是非常自然的。尽管如此，PyTorch 默认只会使用一个 GPU。...通过使用 DataParallel 让你的模型并行运行，你可以很容易的在多 GPU 上运行你的操作。...尽管如此，你可以使用 DataParallel 在任何模型(CNN, RNN, Capsule Net 等等.) 我们放置了一个输出声明在模型中来检测输出和输入张量的大小。...运行模型：现在我们可以看到输入和输出张量的大小了。

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「深度学习一遍过」必修24：基于UNet的Semantic Segmentation

本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。...该项目实现的代码 net.py 中没有根据输入图大小重新设计卷积值等大小，而是完全拟合了下图中从论文中截取的 U-Net 架构：输入，输出，很容易发现输入图片大小和输出图片大小不一致，而我们熟知的...FCN 思路主要是下采样提取特征然后上采样到输入图大小进行最终训练、预测；论文中设置的输入图大小与输出特征图大小不一致，这样做是因为受限于当年的硬件条件，不能将原图输入，而 resize 会损失图像的分辨率...在该项目中我将输入图大小设置为，标签图大小等比例缩放到，测试图设置为。这样就会避免在训练过程中因为训练图经过模型后的特征图大小与标签图大小不匹配而引起的报错。...最后提一点就是 skip-connection 时是使用 concat 进行操作的。项目代码 net.py #!

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【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

本文不去过多从理论分析focalloss的机制，从代码角度解析RetinaNet的实现过程，尤其是anchor生成与匹配、loss计算过程。...FPN 这部分无需过多介绍，就是融合不同尺度的特征，融合的方式一般是element-wise相加。当遇到尺度不一致时，利用卷积+上采样操作来处理。...：1*512*W/32*H/32: 这里只需要后三层特征；假设输入数据为[1,3,320,320]，FPN输出的特征维度分别为： torch.Size([1, 256, 40, 40]) torch.Size...拼接操作为了和anchor的形式统一起来，方便计算loss和前向预测。注意，这里的激活函数使用的是sigmoid(),如果你想使用softmax()输出，那么就需要增加一个类别。...anchor分配这部分主要是根据iou的大小划分正负样本，既挑出那些负责预测gt的anchor。分配的策略非常简单，就是iou策略。

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torch.split()

输入 split_size_or_sections (int) or (list(int)) – size of a single chunk or list of sizes for each...chunk split_size_or_sections可以是整数也可以是list，int时每个chunk的大小；list里面每个元素对应一个chunk的大小。...]) # 沿着dim=0的方向，切分为1,4大小的chunk print(e.shape, f.shape) print(e,f) Result: torch.Size([5, 2]) (tensor(...([2, 2]) torch.Size([1, 2]) ****************************** torch.Size([1, 2]) torch.Size([4, 2]) tensor..., unsure.shape) Result: torch.Size([1, 3, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512

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PyTorch入门笔记-增删张量的维度

比如一张大小的灰度图片保存为形状为的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为。 “图片张量的形状有两种约定：通道在后的约定。...当 dim 为正整数时，表示在当前维度之前插入一个长度为 1 的新维度；当 dim 为负整数时，表示在当前维度之后插入一个长度为 1 的新维度；以张量为例 (为了方便叙述将其简写成 )，不同 dim...对于输入张量为的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为，对比不同维度的输入张量：输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为输入张量的维度...，与增加维度一样，「删除维度只能删除长度为 1 的维度，同时也不会改变张量的存储」。...(input, dim = 0) >>> print(x.size()) torch.Size([1, 28, 28]) 与增加维度的 torch.unsqueeze(input, dim) 中 dim

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『深度应用』对CenterNet的一些思考与质疑·对比与U版YoloV3速度与精度

PyTorch 2.2 中文官方教程（八）

pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

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