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当我们在训练深度学习模型时,有时会遇到这样的错误消息:Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size。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。
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原标题:CNN Output Size Formula - Bonus Neural Network Debugging Session
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大家在训练深度学习模型的时候,经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag,可能有人会感到比较陌生。在一般场景下,只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True,就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇,为什么 PyTorch 不将其默认设置为 True?它的适用场景是什么?为什么使用它可以提升效率?答案就在本文之中。
当然在 PyTorch 中,转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。
深度学习框架学起来还是 pytorch 更舒服,简洁易懂,个人觉得比 tensorflow 学起来更轻松,并且目前学术界大多用的也都是 pytorch 来复现代码,所以这篇博客就记录一下我学习的过程中的笔记。
这些天无论是还是私信,很多人希望看到更多关于深度学习基础内容,这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。
全连接层是网络里参数比重最高的地方(参数=输入通道*高*宽*输出通道*高*宽),尤其是卷积后的第一个全连接层。而卷积层参数就小得多。所以用卷积层替代全连接层,参数会更少。
1. 数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。
https://github.com/fengdu78/machine_learning_beginner/tree/master/PyTorch_beginner
在本系列的最后几篇文章中,我们已经开始构建CNN,我们做了一些工作来理解我们在网络构造函数中定义的层。
批量归一化可以解决深层网络中梯度消失和收敛慢的问题,通过固定每个批次的均值和方差来加速收敛,一般不改变模型精度。批量规范化已经被证明是一种不可或缺的方法,它适用于几乎所有图像分类器。
六月份初开启了我神经网络相关内容的学习,眨眼间一个月过去了,是时候来总结下自己这个月的学习心得了。
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在使用pytorch进行深度学习任务时,经常会用到view()函数来改变张量的形状(shape)。然而,在使用view()函数时,有时候可能会遇到以下错误信息:
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
最近在看PointNet论文,其主要思想为利用MLP结构学习点云特征,并进行全局池化(构造一个对称函数,symmetric function),实现无序点集输入时特征提取的不变性。
增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1,因此张量中的元素并没有发生改变,仅仅改变了张量的理解方式。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 。
让我们聚焦于神经网络局部:如图左侧所示,假设我们的原始输入为x,而希望学出的理想映射为f(x)(作为上方激活函数的输入)。左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x),而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)−x。 残差映射在现实中往往更容易优化。 以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x),我们只需将右图虚线框内上方的加权运算(如仿射)的权重和偏置参数设成0,那么f(x)即为恒等映射。 实际中,当理想映射f(x)极接近于恒等映射时,残差映射也易于捕捉恒等映射的细微波动。右图是ResNet的基础架构–残差块(residual block)。 在残差块中,输入可通过跨层数据线路更快地向前传播
切片其实也是索引操作,所以切片经常被称为切片索引,为了更方便叙述,本文将切片称为切片索引。索引和切片操作可以帮助我们快速提取张量中的部分数据。
在语义分割的预测过程中,我们需要对每个像素进行目标检测,那就出现一个问题,我们先是对输入的图像通过二维卷积神经网络进行不断的高宽减半的压缩,最后得到一个预测,但我们如果需要对每个像素进行识别,就要通过预测反推每个像素里面的类别。举个例子,我们对猫狗识别时,我们不仅仅要识别猫在哪,还要将关于猫的每个像素给识别出来,这时就要求我们需要用到转置卷积。转置卷积可以使得图像不断变大,使得我们生成的图像和原始图像具有相同大小,那么我们就能够狠方便的进行语义分割。
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本文是翻译自官方版教程--DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ,一份 60 分钟带你快速入门 PyTorch 的教程。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1781616
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包,她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。(张量是一个n维数组或者是一个n-D数组)PyTorch是一个张量库,她紧密地反映了numpy的多维数组功能,并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
本小节主要介绍 PyTorch 中的基本数据类型,先来看看 Python 和 PyTorch 中基本数据类型的对比。
LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。
这是快速入门 PyTorch 的第三篇教程也是最后一篇教程,这次将会在 CIFAR10 数据集上简单训练一个图片分类器,将会简单实现一个分类器从网络定义、数据处理和加载到训练网络模型,最后测试模型性能的流程。以及如何使用多 GPUs 训练网络模型。
本节介绍循环神经网络,下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量
本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络,其基本结构backbone+fpn+head也是目前目标检测算法的标准结构。RetinaNet凭借结构精简,清晰明了、可扩展性强、效果优秀,成为了很多算法的baseline。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。
从左至右起,32表示训练集batch_size大小,3是图像通道数,288是图像高度,144是图像宽度,图像尺寸 288*144,维度个数是4。很多博客在介绍论文时候,没有准确表达这些参数名称,往往出现张冠李戴,导致读者后续使用过程中被老师ma
在上一篇文章中介绍了VGG网络结构,VGG在2014年ImageNet 中获得了定位任务第1名和分类任务第2名的好成绩,而同年分类任务的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构,之所以叫“GoogLeNet”,是为了向“LeNet”致敬,有兴趣的同学可以看下原文Going Deeper with Convolutions。
到目前为止,我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题,使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制,而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的,图 5.2(这里重复为图 6.1),了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数,然后通过对损失的梯度更新这些参数,无论底层模型是什么,这个过程都是相同的。
近日在搞wavenet,期间遇到了一维卷积,在这里对一维卷积以及其pytorch中的API进行总结,方便下次使用
在这篇文章中,我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。
在使用PyTorch进行深度学习任务时,我们经常会使用view()函数来改变张量的形状。然而,有时候在使用view()函数时可能会遇到如下错误:
这个教程将带你了解深度强化学习的基础知识。最后,你将实现一个能够自己玩游戏的 AI 马里奥(使用双深度 Q 网络)。
本章开始了一段旅程,我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容,但这一次我们将更加密切地关注实现细节,而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
在实际的工作中,常见的机器学习处理的数据大概分成三种,一种是图像数据,图像数据通常是RGB三通道的彩色数据,图像上的每个像素由一个数值表示,这个其实比较容易处理;一种是文本数据,文本数据挖掘就是我们通常说的自然语言处理,文本数据首先是非结构化的,同时我们需要把文本数据表示成数值,这得花一些功夫;还有一种就是结构化的数据,结构化数据比如说一张excel数据表,每一列代表一个特征,具体到它的值可能是数值也可能是文本,可能是连续的也可能是非连续的,这种数据我们也需要进行转化,但是通常来说比自然语言好处理一点。
下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列,预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量
在上一章中,我们了解到张量是 PyTorch 中数据的构建块。神经网络将张量作为输入,并产生张量作为输出。事实上,神经网络内部的所有操作以及优化过程中的所有操作都是张量之间的操作,神经网络中的所有参数(例如权重和偏置)都是张量。对于成功使用 PyTorch 这样的工具,对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识,随着您在本书中的学习过程中,您对张量的灵活性将会增长。
处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近
实例分割一般有两种做法,一种是top-down,既先检测 bbox,后在每个bbox中进行mask的分割,例如Mask R-CNN。第二种为bottom-up做法,先分割出每一个像素,再进行归类。本文介绍的两篇论文另辟蹊径, 直接分割实例 mask,属于box-free的做法。正如YOLO大神Joseph Redmon所说“Boxes are stupid anyway though, I’m probably a true believer in masks except I can’t get YOLO to learn them“。本文就是摒弃了boxes进行实例分割,因此有必要对该论文进行深入分析。
Splits the tensor into chunks. Each chunk is a view of the original tensor.
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
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