PyTorch nn.CrossEntropyLoss IndexError:目标2越界_IndexError:目标60972032越界_IndexError:表格学习器fatai2中的Target -1越界错误 - 腾讯云开发者社区

YOLOv2是针对YOLO算法不足的改进版本，作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。...近日，Ruimin Shen在Github上发布了YOLO v2的PyTorch实现版本，让我们来看下。 ?...YOLO v2是目前最受欢迎的单一网络目标检测算法之一，由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。...本项目是对该算法的代码实现，为了提高效率，项目采用PyTorch开发框架。同时为了更方便的部署在实际应用中，可以利用ONNX将模型转换为Caffe 2支持的格式。 ?...链接：https://github.com/ruiminshen/yolo2-pytorch

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GitHub榜首：最强目标检测平台Detectron2 ，基于PyTorch完全重构

---- 新智元报道编辑：元子【新智元导读】Detectron2是Facebook AI Research推出的最强目标检测平台，它实现了最新的目标检测算法，是对先前版本Detectron...2代相比1代，抛弃了Caffe2，直接使用PyTorch框架，以maskrcnn-benchmark作为起点，是对Detectron的彻底重写。...Detectron2也包含了众多的目标检测算法的实现，例如DensePose, panoptic feature pyramid networks,和Mask RCNN的各种变种等等。...特性基于PyTorch：PyTorch可以提供更直观的命令式编程模型，开发者可以更快的进行迭代模型设计和实验。...模块化、可扩展：从Detectron2开始，Facebook引入了模块化设计，允许用户将自定义模块插入目标检测系统的几乎任何部分。这意味着许多新的研究项目和核心Detectron2库可以完全分开。

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GitHub榜首：最强目标检测平台Detectron2 ，基于PyTorch完全重构

【新智元导读】Detectron2是Facebook AI Research推出的最强目标检测平台，它实现了最新的目标检测算法，是对先前版本Detectron的完全重写，它源自maskrcnn-benchmark...2代相比1代，抛弃了Caffe2，直接使用PyTorch框架，以maskrcnn-benchmark作为起点，是对Detectron的彻底重写。...Detectron2也包含了众多的目标检测算法的实现，例如DensePose, panoptic feature pyramid networks,和Mask RCNN的各种变种等等。...特性基于PyTorch：PyTorch可以提供更直观的命令式编程模型，开发者可以更快的进行迭代模型设计和实验。...模块化、可扩展：从Detectron2开始，Facebook引入了模块化设计，允许用户将自定义模块插入目标检测系统的几乎任何部分。这意味着许多新的研究项目和核心Detectron2库可以完全分开。

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Pytorch_第六篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 ---神经网络常用的损失函数

深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念...note：由于PyTorch神经网络模型训练过程中每次传入一个mini-batch的数据，因此pytorch内置损失函数的计算出来的结果如果没有指定reduction参数，则默认对mini-batch取平均...''' nn.MSELoss（L2损失，也称均方误差MSE）：计算模型输出x与目标y之间差的平方的均值，均方差。常用于回归任务。...nn.CrossEntropyLoss （交叉熵损失）：如上述二进制交叉熵所示，随着预测的概率分布越来越接近实际标签，交叉熵会逐渐减小。...pytorch将nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()组合到nn.CrossEntropyLoss()，即调用nn.CrossEntropyLoss() 底层会调用上述两个函数，可以理解为

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Facebook 发布 Detectron2：基于 PyTorch 的新一代目标检测工具

Detectron 是 FAIR 在 2018 年初公开的目标检测平台，包含了大量业内最具代表性的目标检测、图像分割、关键点检测算法，该框架主要基于 python 和 caffe2 实现，开源项目已获得了超...Detectron2 简介据官方介绍，Detectron2 是 FAIR 的下一代目标检测和分割研究平台。目前，它实现了最先进的目标检测算法。...新版目标检测平台 Detectron2 则基于 PyTorch 框架，以 maskrcnn 基准测试作为起点。...Detectron2 的新特性基于 PyTorch 框架：与 Detectron 在 Caffe2 中实现不同，Detectron2 则基于 PyTorch 实现。...新任务支持：Detectron2 支持与目标检测有关的一系列任务。和之前的 Detectron 一样，它也支持目标检测、实例分割、人体姿态估计等任务。

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细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

2、使用nn.CrossEntropyLoss会自动加上Sofrmax层。公式如下： ? 可以看出，这两个计算损失的函数使用的激活函数不同，故而最后的计算公式不同。...补充拓展：pytorch的BCELoss和cross entropy BCELoss: torch.nn.BCELoss: Input: (N, *)(N,∗) where *∗ means, any...这里的输入和target 目标必须形状一致，并且都是浮点数，二分类中一般用sigmoid的把输出挑出一个数： m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss()...input = torch.randn(3, requires_grad=True) target = torch.empty(3).random_(2) output = loss(m...dtype=torch.long).random_(5) output = loss(input, target) output.backward() 以上这篇细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss

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Python3笔记：列表方法详解

>>> users[100] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IndexError:...>>> users[0:2] ['wdd', 'b'] # 也可从尾部截取 >>> users[0:-2] ['wdd', 'b', 'c'] # 这样可以获取所有的元素 >>> users[:] [...] ['e', 'd', 'c', 'b', 'wdd'] # 注意切片时，偏移量可以越界，越界之后不会报错，仍然按照界限来处理例如开始偏移量如果小于0，那么仍然会按照0去计算。...'ddw', 'e', 'haha', 'heihei', 'heihei', 'wdd'] >>> len(users) 9 20 关于列表越界的深入思考写了这些方法后，我有一些疑问，为什么有些操作会提示越界...offset) 删除指定位置的元素如果偏移量越界，这些方法会报错的。

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GitHub趋势榜第一：超强PyTorch目标检测库Detectron2，训练更快，支持更多任务

PyTorch目标检测库Detectron2诞生了，Facebook出品。站在初代的肩膀上，它训练比从前更快，功能比从前更全，支持的模型也比从前更丰盛。...那么，现在就来仔细观察一下，Detectron2都发生了哪些进化：全方位升级 ? 首先，Detectron2比起初代，最明显的变化是：基于PyTorch了，初代还是在Caffe2里实现的。...团队说，PyTorch有直观的指令式编程，这样就能更快地迭代模型设计和实验。 Detectron2是在PyTorch里从零开始写成的，团队希望这种做法，能让用户享受PyTorch做深度学习的思路。...社区更活跃的话，PyTorch也会变得更好。 ? 第二个变化，是模块化了。所谓模块化，就是用户可以把自己定制的模块实现，加到一个目标检测系统的任何部分里去。...-detectron2-a-pytorch-based-modular-object-detection-library-/

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【BK】一文了解交叉熵（CrossEntropyLoss）

引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()。...2 交叉熵原理 3 Pytorch中CrossEntropyLoss()函数 4 参考文献正文开始 1 什么是交叉熵？交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。...通过上面可以看出，q2与p更为接近，它的交叉熵也更小。 3 Pytorch中CrossEntropyLoss()函数 Pytorch中计算的交叉熵并不是采用 ?...中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样 crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output...中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()计算得到的结果与softmax-log-NLLLoss计算得到的结果是一致的。

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Python编程中一定要注意的那些“坑”（二）

(most recent call last): File "", line 2, in if x[i] == 1: IndexError: list...index out of range >>> x [2, 2, 1, 1] 不但没有解决问题，反而引发了一个异常，下标越界。...下标越界，为什么会下标越界呢？难道是删除了列表中的元素导致元素个数减少并且影响了后续元素的索引？...1] Traceback (most recent call last): File "", line 3, in if x[i] == 1: IndexError...Traceback (most recent call last): File "", line 3, in if x[i][1] == 1: IndexError

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损失函数

一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization) Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。...对于多分类模型，一般推荐使用交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss。(y_true需要是一维的，是类别编码。y_pred未经过nn.Softmax激活。)...这种方法和直接使用nn.CrossEntropyLoss等价。如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_pred，y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...Pytorch中的正则化项一般通过自定义的方式和损失函数一起添加作为目标函数。如果仅仅使用L2正则化，也可以利用优化器的weight_decay参数来实现相同的效果。...下面以一个二分类问题为例，演示给模型的目标函数添加自定义L1和L2正则化项的方法。这个范例同时演示了上一个部分的FocalLoss的使用。

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Python编程中的Bug漫谈：解决问题的艺术

在上述例子中，可以通过将整数转换为字符串来避免错误： result = a + str(b) # 正确 2....列表越界错误（IndexError）：小心列表边界当你尝试访问列表中不存在的索引时，就会遇到列表越界错误。...这通常是由于对列表进行迭代或索引时出现的小错误引起的 my_list = [1, 2, 3] element = my_list[5] # 引发 IndexError 避免这类Bug的方法包括确保你的索引在列表的有效范围内...try: element = my_list[5] except IndexError: # 处理列表越界的情况 pass 4.

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Pytorch模型训练实用教程学习笔记：三、损失函数汇总

前言最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。...于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。...仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial 损失函数汇总 Pytorch中，有下列一些损失函数....调用实例： import torch import torch.nn as nn # 生成网络输出以及目标输出 output = torch.ones(2, 2, requires_grad=True...(weight=None, size_average=False, reduce=False, ignore_index=1) loss_f_2 = nn.CrossEntropyLoss(weight

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pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器

1.直接上代码 import torch.optim as optim #导入torch.potim模块 criterion = nn.CrossEntropyLoss()...中的交叉熵损失函数 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) #optim模块中的SGD梯度优化方式---随机梯度下降 2....涉及知识点 ①优化器 pytorch将深度学习中常用的优化方法全部封装在torch.optim之中，所有的优化方法都是继承基类optim.Optimizier ?...图中提到了如果想要把模型搬到GPU上跑，就要在定义优化器之前就完成.cuda( )这一步 2.损失函数损失函数是封装在神经网络工具箱nn中的,包含很多损失函数，如图所示; ?...此例中用到的是交叉熵损失，criterion = nn.CrossEntropyLoss() 详情如下： ? ? ?

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PyTorch专栏（五）：迁移学习

图像分类器 PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理 PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像篇...微调基于torchvision 0.3的目标检测模型微调TorchVision模型空间变换器网络使用PyTorch进行神经传递生成对抗示例使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端第五章...：PyTorch之文本篇聊天机器人教程使用字符级RNN生成名字使用字符级RNN进行名字分类在深度学习和NLP中使用Pytorch 使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译第六章...通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。...model_conv = model_conv.to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # Observe that only parameters

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零基础Python教程-详说list有序集合

用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的： >>> classmates[0] 'Michael' >>> classmates[1] 'Bob' >>> classmates[2]...Tracy' >>> classmates[3] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IndexError...: list index out of range 当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(classmates) -...[-2] 'Bob' >>> classmates[-3] 'Michael' >>> classmates[-4] Traceback (most recent call last): File..."", line 1, in IndexError: list index out of range 当然，倒数第4个就越界了。

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零基础Python教程-详说list有序集合

用索引来访问list中每一个位置的元素，记得索引是从0开始的： >>> classmates[0] 'Michael' >>> classmates[1] 'Bob' >>> classmates[2]...'Tracy' >>> classmates[3] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IndexError...: list index out of range 当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(classmates) -...[-2] 'Bob' >>> classmates[-3] 'Michael' >>> classmates[-4] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in IndexError: list index out of range 当然，倒数第4个就越界了。

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【Python】列表 List ② ( 使用下标索引访问列表 | 正向下标索引 | 反向下标索引 | 嵌套列表下标索引 | 下标索引越界错误 )

从首部 0 开始 , 向后依次增加 ; 反向下标索引从尾部 -1 开始, 向前依次递减 ; 下标索引语法 : 在列表变量后 , 添加中括号 , 在中括号中写上下标索引 ; 列表变量[下标索引] 2、...取值范围是 0 到列表元素个数 - 1 ; 3、反向下标索引反向下标索引 : 反向索引都是负数 , 其次序是从后向前 , 从 -1 开始计数 , 依次递减 ; 倒数第一个为 -1 ; 倒数第二个为 -2...) # 输出: Jack print("") # 反向下标索引 print(names[-1]) # 输出: Jack print(names[-2]) # 输出: Jerry print(names...[1]) # 输出: 21 执行结果 : Tom 16 21 三、下标索引越界错误使用下标索引时 , 注意下标索引不要越界 , 否则会报 IndexError: list index out of...[2]) # 输出: 21 IndexError: list index out of range

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【Python】列表 List ② ( 使用下标索引访问列表 | 正向下标索引 | 反向下标索引 | 嵌套列表下标索引 | 下标索引越界错误 )

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解决IndexError: too many indices for tensor of dimension 3

然而，有时候我们可能会遇到一些错误，例如 "IndexError: too many indices for tensor of dimension 3"。...索引越界：当我们尝试使用超过张量维度的索引时，例如使用四个索引来访问一个三维张量的元素，就会触发 "IndexError: too many indices for tensor of dimension...tensor = torch.randn(10, 20, 30)# 使用正确的索引访问元素element = tensor[0, 1, 2]print(element) # 输出对应索引位置的元素值#...错误示例：使用超过维度数量的索引element = tensor[0, 1, 2, 3] # 这将导致 "IndexError: too many indices for tensor of dimension...3"在上面的示例中，我们首先创建了一个三维张量 tensor，然后使用正确的索引 [0, 1, 2] 访问了对应位置的元素。

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【下载】PyTorch 实现的YOLO v2目标检测算法

GitHub榜首：最强目标检测平台Detectron2 ，基于PyTorch完全重构

GitHub榜首：最强目标检测平台Detectron2 ，基于PyTorch完全重构

Pytorch_第六篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 ---神经网络常用的损失函数

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【Python】列表 List ② ( 使用下标索引访问列表 | 正向下标索引 | 反向下标索引 | 嵌套列表下标索引 | 下标索引越界错误 )

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解决IndexError: too many indices for tensor of dimension 3

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