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小白学PyTorch | 8 实战之MNIST小试牛刀

训练集42000个片,每个784个素(所以变成话需要将784素变成 ),样本总共10个类别,也就是0到9。测试集中28000个样本。 需要注意是,转成PIL之前数据是numpy格式,所以数据应该是 形式,因为这里是单通道,所以数据shape为:(72000,28,28,1).(72000为样本数量) 是旋转、缩放等增强方法在训练集中才会使用 ,这是增强模型训练难操作,让模型增加鲁棒性;在测试集中常规情况是不使用旋转、缩放这样增强方法。 这时候我大概可以猜到,因为我们这个片是片,是单通道,可能这个RandomRotate函数要求输入片是3个通道(这个官方API上也没细说),怎么办呢? 然后是在EDA中那样,抽取测试集8个数字,看看和预测结果匹配情况 from torchvision.utils import make_grid random_sel = np.random.randint

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轻松学Pytorch-Pytorch可视化

在进行模型训练时,训练进行可视化可以帮助我们更直观查看模型训练情况,从而更容易发现。这篇文章将分享在模型训练过程中用到可视化方法,本文用到方法为tensorboard可视化方法。 数据分布可视化 数据分布可视化可以查看数据分布情况,用于可训练参数和可训练参数 时可以排查梯消失和梯爆炸情况。 可视化 add_image(tag,img_tensor,global_step,dataformat) 参数 说明 tag 标签名,唯一标识 img_tensor 数据,注意:如果数据在 b_img,b_label=iter(train_data).next() # b_img:batch image,4:把分成4行 ,normalize=True进行了标准化 gimg=make_grid 使用可视化模型输出特征进行可视化 这里我们需要用到pytorchhook函数机制,通过注册hook函数获取特征并进行可视化。

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    【生成模型】浅析玻尔兹曼机原理和实践

    这一期将介绍另一种生成模型—玻尔兹曼机,虽然它现在已经较少被提及和使用,但其概率密函数处理方式能加深我们生成模型理解。 考虑到二分特殊结构,发现在隐藏变量已知时,可见变量之间彼此独立;当可见变量已知时,隐藏变量之间也彼此独立,即 ? 以及 ? 进一步地,可得到离散概率具体表达式: ? ? 可以看出,RBM明确定义了可见变量概率密函数,但它并不易求解,因为计算配分函数 Z 需要可见变量v和隐藏变量h求积分,所以数似然log p(v)也无法直接求解,故无法直接使用极大似然思想训练模型 但是,若跳过数似然函数求解而直接求解数似然函数,也可完成模型训练。于其中权值、偏置参数: ? 分析其梯表达式,其中不易计算部分在于可见变量v期望计算。 玻尔兹曼机依赖马尔可夫链来训练模型或者使用模型生成样本,但是这种技术现在已经很少被使用了,很可能是因为马尔可夫链近似技术不能被适用于ImageNet生成

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    使用Pytorch进行多类分类

    训练中大约14k,测试中3k,预测中7k。 挑战 这是一个多类分类。目是将这些更准确地分类为正确类别。 先决条件 基本了解python,pytorch和分类。 定义一些实用程序功能来执行各种任务,以便可以保持代码模块化。 加载各种预先训练模型,并根据我们其进行微调。 为每个模型尝试各种超参数。 减轻模型重量并记录指标。 继续回答一些。 a)数据集中多少张片? 答: ? 这意味着14034张用于训练,3000张用于测试/验证以及7301张用于预测。 b)你能告诉我尺寸? 答: ? 这意味着大小为150 * 150,具三个通道,其标签为0。 c)您可以打印一批训练? 答:创建数据加载器后将给出此答案,因此请等待并继续下面给出下一个标。 pred_dl = DataLoader(pred_ds, batch_size, num_workers=4, pin_memory=True) 接下来,创建一个数据加载器,该数据加载器可用于打印上述中要求一批

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    【他山之石】13个你一定要知道PyTorch特性

    一个内置方式来加载这类数据集,不管你数据是,文本文件或其他什么,只要使用'DatasetFolder就可以了。 例子,你想要在分类层之前从一个预训练过ResNet50获取表示。 (或者一般来说:p范数)时,请记住torch.cdist。 (F.interpolate) 当我学习PyTorch时,我惊讶地发现,实际上可以在前向传递中调整(或任何中间张量),并保持梯流。 (torchvision.utils.make_grid) 当使用PyTorch和torchvision时,不需要使用matplotlib或一些外部库来复制粘贴代码来显示网格。

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    13个你一定要知道PyTorch特性

    一个内置方式来加载这类数据集,不管你数据是,文本文件或其他什么,只要使用'DatasetFolder就可以了。 例子,你想要在分类层之前从一个预训练过ResNet50获取表示。 Pairwise distances: torch.cdist 下次当你遇到计算两个张量之间欧几里得距离(或者一般来说:p范数)时,请记住torch.cdist。 在网络中进行插值 (F.interpolate) 当我学习PyTorch时,我惊讶地发现,实际上可以在前向传递中调整(或任何中间张量),并保持梯流。 将做成网格 (torchvision.utils.make_grid) 当使用PyTorch和torchvision时,不需要使用matplotlib或一些外部库来复制粘贴代码来显示网格。

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    使用 Pytorch 进行多类分类

    训练中大约 14k ,测试中 3k,预测中 7k。 挑战 这是一个多类分类,目标是将这些以更高分类到正确类别中。 探索性数据分析 (EDA) 作为 EDA 一部分,让我们在这里回答一些,但这里并未广泛涵盖 EDA。 让我们继续回答一些。 a) 数据集中多少张片? 回答 : 这意味着 14034 张用于训练,3000 张用于测试/验证,7301 张用于预测。 b) 你能告诉我大小? 回答: 这意味着大小为 150 * 150,具三个通道,其标签为 0。 c) 你能打印一批训练? 回答:此答案将在创建数据加载器后给出,因此请等待并继续下面给出下一个标。 ,尽管它具良好验证精 (val_acc),而 ResNet 给出了正确预测,但我们不能说它会在每张上预测正确。

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    「深学习一遍过」必修15:PyTorch模型分析

    本专栏用于记录关于深学习笔记,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学习相关,并提供一些微不足道人工神经网络模型设计思路。 模型速与计算量分析 2.1 模型速分析工具——Pytorch自带API 2.2 模型参数量分析工具——flops-counter 3 Pytorch 模型可视化 3.1 权重与特征可视化 3.2 卷积层可视化 ---- 1 Pytorch 模型结构分析 1.1 工具1:pytorch-summary 可以每一层参数量和输入输出形状进行分析 可以查看每一层类型、形状和参数量 模型整体参数量和模型大小 ( )是一种针机器学习所涉及开放式文件格式,用于存储训练好模型。它使得不同人工智能框架(如 , )可以采用相同格式存储模型数据并交互。 2.1 模型速分析工具——Pytorch自带API torch.autograd.profiler # 分析每个算子 torch.autograd.profiler.profile(enabled

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    【小白学PyTorch】7.最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

    ) – True就是让扩大片,让片可以包括所内容(片旋转话,四个角信息其实是旋转到了外面,这个是扩大素尺寸,如果True在后面还要接一个resizetransforms); 就是把片转换成。 【参数】 num_output_channels (int) – 正常情况下片是单通道,但是这里你可以设置成3,这样话,会输出3个通道片(三个通道特征值相同),这样话,你就不用修改 2.8 概率随机(常用) 增强:变成,镜,翻转,平移,旋转等。 值得注意是,如果输入时Tensor,那么维应该是 C x H x W ,如果是numpy话,是 H x W x C。 (这是一个一般不会出现,但是一旦出现很难想到。)

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    【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

    ) – True就是让扩大片,让片可以包括所内容(片旋转话,四个角信息其实是旋转到了外面,这个是扩大素尺寸,如果True在后面还要接一个resizetransforms); 就是把片转换成。 【参数】 num_output_channels (int) – 正常情况下片是单通道,但是这里你可以设置成3,这样话,会输出3个通道片(三个通道特征值相同),这样话,你就不用修改 2.8 概率随机(常用) 增强:变成,镜,翻转,平移,旋转等。 值得注意是,如果输入时Tensor,那么维应该是 C x H x W ,如果是numpy话,是 H x W x C。 (这是一个一般不会出现,但是一旦出现很难想到。)

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    【小白学PyTorch】5.torchvision预训练模型与数据集全览

    翻译过来就是:torchvision包由流行数据集、模型体系结构和通用计算机视觉转换组成。 ; train:True话,数据集下载是训练数据集;False话则下载测试数据集(真方便,都不用自己划分了) transform:这个是进行处理transform,比方说旋转平移缩放,输入是 PIL格式(不是tensor矩阵); target_transform:这个是标签进行处理函数(这个我没用过不太确定,也许是做标签平滑那种处理?) ,后台回复【torchvision】获取,下载出现请务必私戳我) ? 结果中,16表示一个batch16个样本,1表示这是单通道片,28表示MNIST数据集片是 大小,然后每一个一个label。

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    小白学PyTorch | 5 torchvision预训练模型与数据集全览

    翻译过来就是:torchvision包由流行数据集、模型体系结构和通用计算机视觉转换组成。 ; train:True话,数据集下载是训练数据集;False话则下载测试数据集(真方便,都不用自己划分了) transform:这个是进行处理transform,比方说旋转平移缩放,输入是 PIL格式(不是tensor矩阵); target_transform:这个是标签进行处理函数(这个我没用过不太确定,也许是做标签平滑那种处理?) ,后台回复【torchvision】获取,下载出现请务必私戳我) ? 结果中,16表示一个batch16个样本,1表示这是单通道片,28表示MNIST数据集片是 大小,然后每一个一个label。

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    PyTorch 中Datasets And DataLoaders使用 | PyTorch系列(十二)

    在这篇文章中,我们目标是熟悉如何使用dataset 和 data loader 象,并我们训练集一个初步了解。 从高层次来看,我们学习项目仍处于数据准备阶段。 探索数据 要查看我们训练集中多少,我们可以使用Python len()函数检查数据集: > len(train_set) 60000 这个60000数字是意义,基于我们在 [Fashion-MNIST 类别不平衡是一个常见,但在我们例子中,我们刚刚看到Fashion-MNIST数据集确实是平衡,所以我们项目不需要担心这个。 要了解更多关于在深学习中减轻不平衡数据集方法,请看这篇论文:卷积神经网络中类不平衡系统研究。 我们在张量第一维看到1原因是因为需要表示通道数量。与3个颜色通道RGB相反,一个颜色通道。这就是为什么我们一个1×28×28张量。我们一个颜色通道,大小是28x28。

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    【动手学深学习笔记】之分类数据集(Fashion-MNIST)

    1.分类数据集(Fashion-MNIST) 这一章节需要用到torchvision包,为此,我重装了 这个数据集是我们在后面学习中将会用到形分类数据集。 它内容相较于手写数字识别数据集MINIST更为复杂一些,更加便于我们直观观察算法之间差异。 这一节主要使用torchvision包,主要用来构建计算机视觉模型。 且位于[0,0,1.0]Tensor C代表通道数,通道数为1 PIL片是python处理标准 注意:transforms.ToTensor()函数默认将输入类型设置为uint8 # 训练集和测试集都10个类别,训练集中每个类别数为6000,测试集中每个类别数为1000,即:训练集中60000个样本,测试集中10000个样本。 ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] #labels是一个列表 #数值标签转文本标签 下面是一个可以在一行里画出多张应标签函数

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    学习中数据简介 | PyTorch系列(十)

    可能意外后果? 数据集是否偏差? 数据集是否存在伦理? 实际上,获取和访数据通常是深学习中最困难部分,所以在研究这个特定数据集时要记住这一点。注意我们在这里看到一般概念和思想。 当我们回顾介绍数据集论文时,我们将看到更多关于如何收集信息,但是首先,让我们回答另一个隐藏。 What’s MNIST about a fashion dataset? 由于这个原因,Fashion数据集被设计成尽可能地镜原始MNIST数据集,同时由于拥比手写更复杂数据,因此在训练中引入了更高。 - mnist是一个新数据集,包含了来自10个类别70000个时尚产品28 * 28张,每个类别7000张。 我们将在下一篇中访fashion - mnist,通过一个名为torchvisionPyTorch vision库,并建立我们第一个神经网络,它可以准确地预测给定输入时尚输出类。

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    小白学PyTorch | 14 tensorboardX可视化教程

    参考目录: 1 安装 2 标量可视化 3 权重直方 4 特征可视化 5 模型可视化 6 卷积核可视化 本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深学习中一些内容,主要可视化内容包括 这也是因为MNIST数据集中是28尺寸输入片,于Imagenet片一般都蚕蛹224或者448输入,就会好一些。 总之这是特征展示。 5 模型可视化 这个非常简单: model = Net().to(device) writer.add_graph(model, torch.rand([1,3,28,28])) 这里呢一个 目前在网上搜索过但是没比较好解决方案,所以这里就不作模型可视化了。于部分官方提供模型是可以可视化,下面展示是官方可视化效果: ? 其实个人感觉,这个模型结构可视化结果也不是非常好看。而且于模型可视化结果还其他办法,所以不用tensorboard也罢。tensorboard来可视化loss,特征功能也足够了。

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    老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络自动着色实战(原文附PyTorch代码)

    照片承载了很多人在某个时刻记忆,尤其是一些老旧黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间流逝,记忆中当时颜色印象也会慢慢消散,这确实些可惜。但随着科技发展,这些已不再是比较难。 在这篇文章中,将带领大家领略一番深学习强大能力——将转换为彩色。文章使用PyTorch从头开始构建一个机器学习模型,自动将转换为彩色,并且给出了相应代码及效果。 简介 在着色任务中,我们目标是在给定输入情况下生成彩色。这个是具一定挑战性,因为它是多模式——单个可能应许多合理彩色 我们是要从中推断出每个素(亮、饱和和色调)具3个值全色而言,每个素仅具1个值(仅亮)。 由于多形式性,上述损失函数于着色一点小。例如,如果一件衣服可能是红色或蓝色,而模型若选择错误颜色时,则会受到严厉惩罚。

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    .net下模式在创建Graphics时出现:无法从带索引素格式创建graphics解决方案。

    在.net下,如果你加载了一副8位,然后想向其中绘制一些线条、或者填充一些矩形、椭圆等,都需要通过Grahpics.FromImage创建Grahphics象,而此时会出现:无法从带索引素格式创建 但是个特列,那就是,严格说,完全符合索引格式,可以认为是索引一种特例。 但是我也可以认为他不属于索引一类:即他数据总值可以认为就是其颜色值,我们可以抛开其调色板中数据。所以在photoshop中把索引模式和模式作为两个模式来待。       真是这个特殊性,一些画线、填充路径等等过程应该可以在中予以实现,单GDI+为了规避过多判断,未该模式进行特殊处理。       但是,在一些特殊场合,进行上述操作很用途和意义。比如:在高级设计中,着选区概念,而选区实质上就是一副,如果我们创建一个椭圆选区,设计上就是在上填充了一个椭圆。

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    最便捷神经网络可视化工具之一--Flashtorch

    可视化输入应类别贡献最大区域(在后面更多关于显著内容) 。 作者报告说,通过计算目标类相于输入,我们可以可视化输入区域,这些区域该类预测值影响。 事实上,FlashTorch支持所torchvision推出模型,所以我鼓励您也尝试其他模型! ? 该Backprop类核心就是创建显著。 如果你确实要下载数据集,请使用最新版本中提供ImageNet类torchvision==0.3.0。 现在,我们输入和目标类索引(24),所以我们准备计算梯什么方法可以改善这一点 通过引导反向传播来改善 答案是肯定

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    【Pytorch 】笔记八:Tensorboard 可视化与 Hook 机制

    tag 表示标签名,唯一标识,就是 scaler_value 表示要记录标量,可以理解为 y 轴,global_step 表示 x 轴。 「2 add_histogram()」功能:统计直方与多分位数直线, 这参数分布以及梯分布非常用 ? global_step: x轴 dataformats: 数据形式, CHW,HWC,HW() 下面用一组代码来演示一下这个add_image()方法使用: writer = SummaryWriter 强大可视化功能,学习了于标量可视化,尤其是绘制模型学习曲线,这个还是非常重要,因为学习曲线这个东西可以看出模型究竟是过拟合还是欠拟合。 然后学习了可视化方式,add_graph, add_image,还make_grid等 函数。

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