我在PyTorch中使用预先训练过的PyTorch模型和传输学习来分类我自己的数据集。这是很好的工作,但我认为我可以进一步提高我的分类性能。我们的图像有不同的尺寸,它们都被调整大小以适应我的模型的输入(例如,224x224像素)。
然而,原始图像大小通常表示该图像属于的类的很多。因此,我认为,添加原始图像维作为模型的第二输入可能会有所帮助。
目前,我在PyTorch中构建了这样的模型:
model = resnet50(pretrained=True) # Could be another base model as well
for module, param in zip(model.m
我创建了不同输入形式的深度学习模型。为了进行测试,我正在根据模型的输入形状手动调整图像大小,我需要根据深度模型的输入形状调整图像的大小--任何命令都可以在PYTORCH中找到模型的输入形状
model = torch.load(config.MODEL_PATH).to(config.DEVICE)
im = cv2.resize(im, (INPUT_IMAGE_HEIGHT,INPUT_IMAGE_HEIGHT))
如何从模型中找到INPUT_IMAGE_HEIGHT,INPUT_IMAGE_HEIGHT
谢谢
我正在尝试弄清楚如何使用LSTM/GRU构建一个模型,该模型可以预测多对多,但对于每n次(在我的例子中是7次)输入。例如,我的输入数据有一整年每天的时间步长,但我只尝试预测每周结束时的输出,而不是每天。 我能找到的唯一信息是这个答案:Many to one and many to many LSTM examples in Keras 它说:“当步数不同于输入/输出长度时,多对多:这在Keras中是异常困难的。没有容易的代码片段来编码。” 在pytorch中,似乎你可以在损失函数中设置ignore_index,我认为这应该可以做到这一点。 keras有解决方案吗?
我希望像这样从CSV文件中加载数据:
var format = new CSVFormat('.', ' ');
IVersatileDataSource source = new CSVDataSource(filename, false, format);
var data = new VersatileMLDataSet(source); ...
那么我有两个选择:
使用EncogModel
var model = new EncogModel(data);
model.SelectMethod(data, MLMethodFactory.TypeFee
我在PyTorch中使用一个简单的对象检测模型,并使用Pytoch模型进行推理。
当我在代码中使用简单的迭代器时
for k, image_path in enumerate(image_list):
image = imgproc.loadImage(image_path)
print(image.shape)
with torch.no_grad():
y, feature = net(x)
result = image.cuda()
它打印我们的可变大小的图像,如
torch.Size([1, 3, 384, 320])
当我使用nn.ModuleList()来定义我的避雷针模型中的层时,它们的“大小”和ModelSummary中的"Out size“是"?”是一种在模型摘要中拥有层的输入/输出大小的方法,最终使用nn.ModuleList()以外的其他东西从参数列表中定义层。
下面是一个虚拟模型:(12是批次大小)
import torch
import torch.nn as nn
from pytorch_lightning import LightningModule
from pytorch_lightning.utilities.model_summary import ModelS