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PyTorch(总)---PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录

其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，n），target为真实分类的标签。...如果输入的input类型为torch.cuda.FloatTensor，target类型为torch.cuda.IntTensor，则会出现如下错误： ?...为了说明pytorch中numpy和toch的转换关系，测试如下： 首先输入int32的numpy数组转换为torch，得到的IntTensor类型 ?...如果输入的为int64的numpy，得到LongTensor类型： ? 如果把int32的数组转换为LongTensor，则会出错： ? 如果把int64的数组转换为LongTensor，正常： ?...同样，在PyTorch则不存在这样的问题，因为PyTorch中使用的卷积（或者其他）层首先需要初始化，也就是需要建立一个实例，然后使用实例搭建网络，因此在多次使用这个实例时权重都是共享的。

2.7K80

提升分类模型acc(三)：优化调参

2.1 权重平均 由于深度学习训练往往不能找到全局最优解，大部分的时间都是在局部最优来回的晃动，我们所取得到的权重很可能是局部最优的最差的那一个，所以一个解决的办法就是把这几个局部最优解拿过来，做一个均值操作...由于SWA平均的权重在训练过程中是不会用来预测的，所以当使用opt.swap_swa_sgd()重置权重之后，BN层相对应的统计信息仍然是之前权重的， 所以需要进行一次更新，代码如下： opt.bn_update...但是EMA并不是真的平均，如果数据的分布差异很大，那么就需要重新计算bn。简单的做法如下： 训练一个epoch后，固定参数 然后将训练数据输入网络做前向计算，保存每个step的均值和方差。...稍微控制一下分布的平滑，自己的经验参数是设置为5。...如上图所示，虽然训练和测试时的输入大小相同，但是物体的分辨率明显不同，cnn虽然可以学习到不同尺度大小的物体的特征，但是理论上测试和训练的物体尺寸大小接近，那么效果应该是最好的。

1.1K30
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东哥带你刷图论第五期：Kruskal 最小生成树算法

这些边构成的是一棵树，算法应该返回 true： 但如果输入： n = 5 edges = [[0,1],[1,2],[2,3],[1,3],[1,4]] 形成的就不是树结构了，因为包含环： 对于这道题...3、权重和最小。 有之前题目的铺垫，前两条其实可以很容易地利用 Union-Find 算法做到，关键在于第 3 点，如何保证得到的这棵生成树是权重和最小的。...int minimumCost(int n, int[][] connections) { // 城市编号为 1...n，所以初始化大小为 n + 1 UF uf = new UF(n...最后说下 Kruskal 算法的复杂度分析： 假设一幅图的节点个数为V，边的条数为E，首先需要O(E)的空间装所有边，而且 Union-Find 算法也需要O(V)的空间，所以 Kruskal 算法总的空间复杂度就是...时间复杂度主要耗费在排序，需要O(ElogE)的时间，Union-Find 算法所有操作的复杂度都是O(1)，套一个 for 循环也不过是O(E)，所以总的时间复杂度为O(ElogE)。

1.9K40

Pytorch Autograd 基础（一）

Autograd的强大之处在于，它能在程序运行时而不是编译时动态追踪计算，意味着即使你的模型的分支或者循环的长度或层数直到运行时才确定，它仍然能够正确的追踪计算，你将得到正确的梯度去驱动模型的学习。...从这里开始，后面我们会忽略y的向量符号，用 代替 在模型的训练中，我们希望使loss达到最小。最理想的情况是，我们调整模型的可调参数，即权重，能够使得对所有的输入，loss都为零。...在真实世界里，它是指我们调整权重，使得对于宽泛的输入，模型的总损失足够小，在可接受的范围。 我们怎么判断权重该调整的方向和大小呢？...如果我们再用链式法则去展开表达式，需要涉及到模型中每个权重的偏导数，每个激活函数的偏导数，以及每个数学变换的偏导数。...设置此标志为True意味着在接下来的每一次计算中，autograd将在该计算的输出张量中累积计算历史。

29840

TF-char10-卷积神经网络CNN

基本形式为wx+b，其中 x_1,x_2表示输入向量 w_1,w_2表示的是权重，几个输入对应几个权重 b是偏置 g(z)为激活函数 a是输出 神经网络 ?...如果输入是图像，不同的滤波器，得到不同的输出数据，比如颜色的深浅、轮廓灯 ? 动态卷积 在CNN中，滤波器filter（带着一组固定权重的神经元）对局部输入数据进行卷积计算。...参数（权重）共享机制：数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w_0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的。...卷积核即是窗口为k大小的权值矩阵W 大小为k的窗口的感受野与权值矩阵相乘累加，得到此位置的输出值 通过权值共享，移动卷积核，提取每个位置上的像素特征，从左上到右下，完成卷积运算 ?...参数为same，strides=1， 可以得到输入和输出同大小的卷积层 x = tf.random.normal([2,5,5,3]) w = tf.random.normal([3,3,3,4]) out

1.2K20

LeetCode 第 22 场双周赛（2202041，前10.8%）

将整数按权重排序 medium 题目链接 我们将整数 x 的 权重 定义为按照下述规则将 x 变成 1 所需要的步数： 如果 x 是偶数，那么 x = x / 2 如果 x 是奇数，那么 x = 3 *...按权重排序后得到的结果为 [8, 10, 11, 7, 9] 。 排序后数组中第 4 个数字为 7 。...输入：slices = [1,2,3,4,5,6] 输出：10 解释：选择大小为 4 的披萨，Alice 和 Bob 分别挑选大小为 3 和 5 的披萨。...然后你选择大小为 6 的披萨，Alice 和 Bob 分别挑选大小为 2 和 1 的披萨。 你获得的披萨总大小为 4 + 6 = 10 。 示例 2： ?...输入：slices = [8,9,8,6,1,1] 输出：16 解释：两轮都选大小为 8 的披萨。如果你选择大小为 9 的披萨，你的朋友们就会选择大小为 8 的披萨，这种情况下你的总和不是最大的。

31310

冰河为啥有很多时间写文章，录视频？关键在于事倍功倍！！

[1-9][0-9]*$ 只能输入非零的负整数 ^\-[1-9][]0-9*$ 只能输入长度为3的字符 ^.{3}$ 只能输入由26个英文字母组成的字符串 ^[A-Za-z]+$ 只能输入由26...-9]+$//匹配由数字和26个英文字母组成的字符串 ^\w+$//匹配由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串 评注：最基本也是最常用的一些表达式 校验密码强度例如密码的强度为：包含大小写字母和数字的组合...9]{2}|[1-9][0-9]{3} 其中 [0-9] 也可以表示为 \d，但 \d 不如 [0-9] 直观，因此下面我将一直采用 [0-9] 用正则表达式验证日期的难点有二：一是大小月份的天数不同...)-(0[1-9]|[12][0-9]|30) （3）月份为 2，考虑平年情况，匹配MM-DD的正则表达式为： 02-(0[1-9]|[1][0-9]|2[0-8]) 根据上面的成果，我们可以得到匹配平年日期格式为...])|((0[48]|[2468][048]|[3579][26])00))-02-29 最后，将平年和闰年的日期验证表达式合并，我们得到最终的验证日期格式为YYYY-MM-DD的正则表达式为： ((

45970

如何做到每天比别人少写200行代码？

[1-9][0-9]*$ 只能输入非零的负整数 ^\-[1-9][]0-9*$ 只能输入长度为3的字符 ^.{3}$ 只能输入由26个英文字母组成的字符串 ^[A-Za-z]+$ 只能输入由26...-9]+$//匹配由数字和26个英文字母组成的字符串 ^\w+$//匹配由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串 评注：最基本也是最常用的一些表达式 校验密码强度例如密码的强度为：包含大小写字母和数字的组合...9]{2}|[1-9][0-9]{3} 其中 [0-9] 也可以表示为 \d，但 \d 不如 [0-9] 直观，因此下面我将一直采用 [0-9] 用正则表达式验证日期的难点有二：一是大小月份的天数不同...)-(0[1-9]|[12][0-9]|30) （3）月份为 2，考虑平年情况，匹配MM-DD的正则表达式为： 02-(0[1-9]|[1][0-9]|2[0-8]) 根据上面的成果，我们可以得到匹配平年日期格式为...])|((0[48]|[2468][048]|[3579][26])00))-02-29 最后，将平年和闰年的日期验证表达式合并，我们得到最终的验证日期格式为YYYY-MM-DD的正则表达式为： ((

48620

全网最全正则实战指南，拿走不谢

[1-9][0-9]*$只能输入非零的负整数^\-[1-9][]0-9*$只能输入长度为3的字符^.{3}$只能输入由26个英文字母组成的字符串^[A-Za-z]+$只能输入由26个大写英文字母组成的字符串...-9]+$//匹配由数字和26个英文字母组成的字符串^\w+$//匹配由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串评注：最基本也是最常用的一些表达式校验密码强度例如密码的强度为：包含大小写字母和数字的组合...]{2}|[1-9][0-9]{3}其中 0-9 也可以表示为 \d，但 \d 不如 0-9 直观，因此下面我将一直采用 0-9用正则表达式验证日期的难点有二：一是大小月份的天数不同，二是闰年的考虑。...0[1-9]|[12][0-9]|30)（3）月份为 2，考虑平年情况，匹配MM-DD的正则表达式为：02-(0[1-9]|[1][0-9]|2[0-8])根据上面的成果，我们可以得到匹配平年日期格式为...|((0[48]|[2468][048]|[3579][26])00))-02-29最后，将平年和闰年的日期验证表达式合并，我们得到最终的验证日期格式为YYYY-MM-DD的正则表达式为：(([0-9]

18910

如何提高编码效率？yyds！！（建议收藏）

[1-9][0-9]*$ 只能输入非零的负整数 ^\-[1-9][]0-9*$ 只能输入长度为3的字符 ^.{3}$ 只能输入由26个英文字母组成的字符串 ^[A-Za-z]+$ 只能输入由26...-9]+$//匹配由数字和26个英文字母组成的字符串 ^\w+$//匹配由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串 评注：最基本也是最常用的一些表达式 校验密码强度例如密码的强度为：包含大小写字母和数字的组合...9]{2}|[1-9][0-9]{3} 其中 [0-9] 也可以表示为 \d，但 \d 不如 [0-9] 直观，因此下面我将一直采用 [0-9] 用正则表达式验证日期的难点有二：一是大小月份的天数不同...)-(0[1-9]|[12][0-9]|30) （3）月份为 2，考虑平年情况，匹配MM-DD的正则表达式为： 02-(0[1-9]|[1][0-9]|2[0-8]) 根据上面的成果，我们可以得到匹配平年日期格式为...])|((0[48]|[2468][048]|[3579][26])00))-02-29 最后，将平年和闰年的日期验证表达式合并，我们得到最终的验证日期格式为YYYY-MM-DD的正则表达式为： ((

88420

简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络

，输入层到隐含层的权重和偏置。...二、BP神经网络的流程     在知道了BP神经网络的特点后，我们需要依据信号的前向传播和误差的反向传播来构建整个网络。 1、网络的初始化     假设输入层的节点个数为 ?...，隐含层的节点个数为 ? ，输出层的节点个数为 ? 。输入层到隐含层的权重 ? ，隐含层到输出层的权重为 ? ，输入层到隐含层的偏置为 ? ，隐含层到输出层的偏置为 ? 。学习速率为 ?...这里需要解释一下公式的由来： 这是误差反向传播的过程，我们的目标是使得误差函数达到最小值，即 ? ，我们使用梯度下降法： 隐含层到输出层的权重更新 ? 则权重的更新公式为： ?...输入层到隐含层的权重更新 ? 其中 ? ? 则权重的更新公式为： ? 6、偏置的更新     偏置的更新公式为： ? 隐含层到输出层的偏置更新 ? 则偏置的更新公式为： ?

1.2K30

简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络

，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。...二、BP神经网络的流程     在知道了BP神经网络的特点后，我们需要依据信号的前向传播和误差的反向传播来构建整个网络。...1、网络的初始化 2、隐含层的输出     如上面的三层BP网络所示，隐含层的输出 为 3、输出层的输出 4、误差的计算  5、权值的更新     权值的更新公式为： 这里需要解释一下公式的由来： 这是误差反向传播的过程...，我们的目标是使得误差函数达到最小值，即 ，我们使用梯度下降法： 隐含层到输出层的权重更新 则权重的更新公式为： 输入层到隐含层的权重更新 其中 则权重的更新公式为： 6、偏置的更新     偏置的更新公式为...： 隐含层到输出层的偏置更新 则偏置的更新公式为： 输入层到隐含层的偏置更新 其中 则偏置的更新公式为： 7、判断算法迭代是否结束     有很多的方法可以判断算法是否已经收敛，常见的有指定迭代的代数，

6.5K50

FastText的内部机制

读取数据 虽然fastText的训练是多线程的，但是读取数据却是通过单线程来完成。而文本解析和分词则在读取输入数据时就被完成了。...如果出现哈希冲突，得到的哈希值已经存在，那么这个值就会增加，直到我们找到一个唯一的id来分配给一个单词为止。 因此，一旦词汇表的大小达逼近MAX_VOCAB_SIZE，算法性能就会显著下降。...bucket_size是一个数组的长度大小，这个数组是为所有的ngrams符号分配的。它通过-bucket标志进行设置，默认设置为2000000。...所有线程都从输入文件中读取数据，并使用读取到的每一行来更新模型，其实也就相当于批次大小为1的随机梯度下降法。如果遇到换行字符，或者读入的单词数量超过允许的行最大数量，则会截断该行的后续输入。...通过计算这个损失函数，可以在前向传播的过程中设置权重，然后又一路将影响反向传播传递到输入层的向量。

1.3K30

pytorch中retain_graph参数的作用

但是在这个代码中，我们设置了retain_graph=True，这个参数的作用是什么，官方定义为： retain_graph (bool, optional) – If False, the graph...大意是如果设置为False，计算图中的中间变量在计算完后就会被释放。但是在平时的使用中这个参数默认都为False从而提高效率，和creat_graph的值一样。...正文 其实retain_graph这个参数在平常中我们是用不到的，但是在特殊的情况下我们会用到它： 假设一个我们有一个输入x，y = x **2, z = y*4，然后我们有两个输出，一个output_......: output2.backward() 有两个输出的时候就需要用到这个参数，这就和之前提到的风格迁移中Content Loss层为什么使用这个参数有了联系，因为在风格迁移中不只有Content...Loss层还有Style Loss层，两个层都公用一个神经网络的参数但是有两个loss的输出，因此需要retain_graph参数为True去保留中间参数从而两个loss的backward()不会相互影响

4.3K51

Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记（4）-- 浅层神经网络

关于输出层对应的权重 和常数项 ，W[2]W^{[2]}的维度是（1,4），这里的1对应着输出层神经元个数，4对应着输出层神经元个数。常数项 的维度是（1,1），因为输出只有一个神经元。...之前也介绍过，这里顺便提一下， 的维度是（4,3）， 的维度是（4,1）， 的维度是（1,4）， 的维度是（1,1）。这点需要特别注意。 4....对于隐藏层，选择ReLU作为激活函数能够保证z大于零时梯度始终为1，从而提高神经网络梯度下降算法运算速度。但当z小于零时，存在梯度为0的缺点，实际应用中，这个缺点影响不是很大。...如果权重 和 都初始化为零，即： 这样使得隐藏层第一个神经元的输出等于第二个神经元的输出，即 。经过推导得到 ，以及 。...如果W较大，得到的|z|也比较大，附近曲线平缓，梯度较小，训练过程会慢很多。 当然，如果激活函数是ReLU或者Leaky ReLU函数，则不需要考虑这个问题。

1K00

RPN网络

1、一个图片从由p*q大小，变为m*n大小（600*1000），进入网络，经过13个conv，13个relu，4个pooling。得到feature maps（40*60*256）。...以vgg16为例，13个conv参数为kernelsize为3*3，pad为1，4个pooling为2*2，stride为2，一个图形进去网络出来后大小为m/16 ,n/16的feature maps。...同理回归是需要四个值定框，分别为左上右下，4个维度，所以为4k，为W*H*36。虽然文章里面有些到，但是其实在程序里面没有这样的内容，找不到所谓的框和所谓框的四个维度。...对于regression，不需要这样的操作，那么他的36个通道是不是也是如上面18个通道那样呢？即第一个9通道为dx,第二个为dy,第三个为dw，第五个是dh。...最终将上面四个loss相加，得到总的loss（还需要加上regularization_loss）。 至此，损失构造完毕。

79630

PyTorch的简单实现

批大小可以是以下三种之一： batch 模式：批大小等于整个数据集，因此迭代和 epoch 值一致； mini-batch 模式：批大小大于 1 但小于整个数据集的大小。...我们将使用 torch.nn 库中的多个模块： 线性层：使用层的权重对输入张量执行线性变换； Conv1 和 Conv2：卷积层，每个层输出在卷积核（小尺寸的权重张量）和同样尺寸输入区域之间的点积； Relu...self.fc1 = nn.Linear(320,50) #输入的向量大小和输出的大小分别为320和50 self.fc2 = nn.Linear(50,10) def forward...as e: "你不能将GPU张量转换为numpy数组，你必须将你的权重tendor复制到cpu然后得到numpy数组" print(type(t.cpu().data.numpy())...as e: "你不能将GPU张量转换为numpy数组，你必须将你的权重tendor复制到cpu然后得到numpy数组" print(type(t.cpu().data.numpy()))

1.8K72

Tensorflow入门教程（四十九）——UXNet

但是3D医学图像中异常大小，形状，位置的巨大变化通常需要来自多级特征表示的信息才能实现鲁棒且密集的预测。但是目前文献中，许多研究表明，多级特征的聚集可以解决异常巨大变化问题，从而实现更准确的分割。...直观地，合并从不同层提取的高级和低级特征有助于丰富语义表示并捕获详细信息。但现有的方法都是基于固定模式在相邻或所有层之间执行特征融合，这可能会丢失有用的信息或涉及无用的信息。...特征图被输入到SBB中，该SBB对各种卷积和池化运算符（例如，图3中的黄色椭圆形）可以进行组合，以进行转换。 MSSA汇总多尺度信息，以帮助分割各种大小的器官区域。MSSA包括几个阶段。...此外，由于SBB保留了有用的信息，MSSA可以通过消除每个阶段不必要的最低分辨率特征图（例如N1,4和N2,3）来简化搜索过程，同时产生更好的分割结果。...3.2、参数设置 在学习网络权重时，使用Adam优化器，其初始学习率为0.0003，其beta范围为0.9至0.99。alpha和beta的初始值设置为1和0。

84430

吴恩达深度学习笔记 3.1~3.11 浅层神经网络

关于输出层对应的权重W[2] 和常数项b [2] ，W [2]   的维度是（1,4），这里的1对应着输出层神经元个数，4对应着隐藏层神经元个数。...i),n为输出层个数,b[2]的维度为(n,1),Z[2]的维度为(n,m),n为输出层个数 A[2]的维度为(n,m) ps:输入层X也可用A[0]表示 Activation Function: ?...对于隐藏层，选择ReLU作为激活函数能够保证z大于零时梯度始终为1，从而提高神经网络梯度下降算法运算速度。但当z小于零时，存在梯度为0的缺点，实际应用中，这个缺点影响不是很大。...因此，这样的结果是隐藏层两个神经元对应的权重行向量W [1] 1  W1[1] 和W [1] 2  W2[1] 每次迭代更新都会得到完全相同的结果， W1[1] 始终等于W [1] 2  W2[1] ，...如果W较大，得到的|z|也比较大，附近曲线平缓，梯度较小，训练过程会慢很多。 当然，如果激活函数是ReLU或者Leaky ReLU函数，则不需要考虑这个问题。

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