+中，加强特征提取网络可以分为两部分： 在Encoder中，我们会对压缩四次的初步有效特征层利用并行的Atrous Convolution，分别用不同rate的Atrous Convolution进行特征提取...在Decoder中，我们会对压缩两次的初步有效特征层利用1×1卷积调整通道数，再和空洞卷积后的有效特征层上采样的结果进行堆叠，在完成堆叠后，进行两次深度可分离卷积块。...训练前将图片文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的JPEGImages中。...训练前将标签文件放在VOCdevkit文件夹下的VOC2007文件夹下的SegmentationClass中。...下采样因子可以在8和16中选择。 之后就可以开始训练了。 四、训练结果预测 训练结果预测需要用到两个文件，分别是deeplab.py和predict.py。
初始学习率 —beta1 使用Adam优化算法中的β1β1\beta_1参数值 —cuda 指定使用GPU进行训练 —netG 指定生成网络的检查点文件（保存的生成网络的权值文件） —netD 指定判别网络的检查点文件...（保存的判别网络的权值文件） —outf 模型输出图片以及检查点文件的保存路径 —manualSeed 指定生成随机数的seed 下面说一下我自己认为比较重要的一些细节点： 数据预处理 我以CIFAR10...这些操作在DataLoader每次迭代过程中计算，而不是直接作用在Dataset原始数据集上面 生成网络 生成网络中主要使用了5个逆卷积层将原始的噪音数据扩展成64×6464×6464 \times 64...在这个过程中有一个细节，就是第215行，输入到判别网络中的fake张量使用了detach()方法，该方法使得在训练判别网络的时候，生成网络保持冻结，不会记录用于autograd的operations。...在训练生成网络的时候，使用前面产生的fake张量传递到判别网络中进行反向传播，网络权重优化。
deeplab官方提供了多种backbone，通过train.py中传递参数， --model_variant="resnet_v1_101_beta" \ 可以更改backbone。...在feature_extractor.py中307行开始就是在改参数，举个例子： if 'resnet' in model_variant: arg_scope = arg_scopes_map...所以，在我自己的bash文件中，我也要改 --weight_decay=0.0001 \ 于是我完整的bash文件就是： python "${WORK_DIR}"/train.py \ --logtostderr...网络结构中在bottleneck上的参数设置，与checkpoint训练的网络结构不一样。同时，resnet在论文中提及的时候，作者说自己改过了。...因为在代码中，aspp是否使用是通过参数空置的（model.py 397行： model_options.aspp_with_batch_norm ），decode是否使用也是通过参数控制的（ decoder_output_stride
每个模型都给出了对应的论文和 TF-Sim 写的模型代码，这些模型代码都来自 TensorFLow 中的 models 子项目。...此外，这些准确度都是在单个图像 crop 下评估的，也有一些学术论文使用多个 crops 在不同规模上有更好的准确度。...如下展示了经典 Inception_V3 模型的一个 Inception 模块，卷积层都是使用 TensorFlow-Slime 实现，因此我们可以在一行中实现一个卷积层的前向传播算法。...我们测试了 inception_V1 预训练模型，它完成特征计算后会输出一个包含特征的 pkl 文件。...我们发现其它如 Inception V3 会报错说权重文件中名为 InceptionV3/AuxLogits/Conv2d_2a_3x3/BatchNorm/beta 的张量没有定义，Inception
深度分解卷积中各通道相互独立，卷积核维度较小，输出特征中只有较少的输入特征，再加上ReLU激活函数，使得输出很容易变为0，难以恢复正常训练，因此在训练时部分卷积核容易被训练废掉。...对于全局的网络结构搜索，研究人员使用了与Mnasnet中相同的，基于RNN的控制器和分级的搜索空间，并针对特定的硬件平台进行精度-延时平衡优化，在目标延时(~80ms)范围内进行搜索。...在尽量优化模型延时的同时保持精度，减小扩充层和每一层中瓶颈的大小。 2. 网络结构改进：将最后一步的平均池化层前移并移除最后一个卷积层，引入h-swish激活函数。...c图是带有降采样的ShuffleNet单元，在旁路中使用了步长为2的3×3平均池化进行降采样，在主路中3×3卷积步长为2实现降采样。...ShuffleNet系列更进一步，在分组卷积的思想上提出了通道混洗操作，避免了大量1×1卷积的操作，可谓经典。 通常情况下，将这几种轻量化网络应用到检测框架中，在速度上均可以得到不同程度的提升。
在dmlc-core/include/dmlc下, #include // mxnet的参数头文件, 在dmlc-core/include/dmlc下, 定义参数的...是算法中的beta. aux_states[batchnorm::kMovingMean]即aux_states[0]拉成1维的张量, moving_mean. aux_states[batchnorm...BN层的输入data是4维的张量, 输出也是4维的张量. 1>BN层前为conv层, 设卷积层特征图的个数是n个, 那么mean和var是n维的向量, 与特征图的个数是相对应的; 然后再计算 xi^(^..., 因此在反向传播中, 其残差也是1维的张量. in_grad[batchnorm::kGamma]即in_grad[1], 损失J关于gamma的残差, 是1维的张量. in_grad[batchnorm...在测试的前向传播过程中, 利用 moving_mean和moving_var来代替整个测试集的均值和方差.
Conv+BN\longrightarrow Conv 在神经网络的推理阶段，可以将BatchNorm层的操作与卷积层融合，以加速模型推理。...假设卷积层的参数为 \omega 和 b ，BatchNorm层的参数为 \gamma,\sigma,\epsilon,\beta 。...\quad\hat{b}= \beta+\gamma\cdot\frac{b-\mu}{\sqrt{\sigma^{2}+\epsilon}} \tag{4} Conv/FC+Conv/FC\longrightarrow...对于非块中的归一化层，用带BatchNorm层替换，否则无需做任何事情。最后，将在块的末尾插入一个带有BatchNorm层的激活层。...MobileNetV2。对于MobileNetV2的剪枝实验，采用DepthShrinker中的三种剪枝配置。作者跳过超网络训练和子网络搜索阶段，获得三个相同的子网络。
ops_diff: 获取已被以下操作符和内核删除的操作符和内核： 添加到测试追踪中并在控制追踪中不存在 从测试追踪中删除并存在于控制追踪中 在测试追踪中增加并存在于控制追踪中 在测试追踪中减少并存在于控制追踪中...代码转换与 FX （beta）在 FX 中构建一个卷积/批量归一化融合器 原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/fx_conv_bn_fuser.html 译者...这是因为在上述两种情况中，张量的内存格式是模糊的，即大小为N1HW的连续张量在内存存储中既是contiguous又是通道最后的。...我们可以使用前向模式自动微分来计算方向导数，方法是在执行前向传递之前，将我们的输入与另一个表示方向导数方向（或等效地，雅可比向量积中的 v）的张量相关联。...在执行前向传递时，如果任何输入张量是双张量，则会执行额外的计算以传播函数的“敏感性”。
本文提出Coordinate Attention，CA，可以插入到Mobile Network中，可以使MobileNetV2、EfficientNet等网络涨点，性能优于SE、CBAM等注意力模块，同时还可以提高检测...本文所提的Coordinate注意力很简单，可以灵活地插入到经典的移动网络中，例如MobileNetV2，MobileNeXt和EfficientNet，而且几乎没有计算开销。...实验结果表明，Coordinate Information Embedding在图像分类中，可以在保证参数量的情况下提升精度。...对于CBAM与SE注意相比，似乎在Mobile Network中没有提升。然而，当使用本文所提出的CA注意力时，取得了最好的结果。...4.3 Stronger Baseline 为了检验所提CA注意力在EfficientNet上的表现，作者简单地用CA注意力代替SE。对于其他设置遵循原始文件。结果如表5。
在计算图中忽略它们将迫使 PyTorch 在任何出现这些值的地方重新计算，从而降低了整体计算速度。 因此，梯度检查点是计算机科学中折衷的一个经典例子，即在内存和计算之间的权衡。...梯度检查点首次发表在2016年的论文 《Training Deep Nets With Sublinear Memory Cost》 中。...基本上，任何在重新运行时表现出非幂等（non-idempotent ）行为的层都不应该应用检查点(nn.BatchNorm 是另一个例子)。...解决方案是重构模块，这样问题层就不会被排除在检查点片段之外，这正是我们在这里所做的。 其次，你会注意到我们在模型中的第二卷积块上使用了检查点，但是第一个卷积块上没有使用检查点。...在 PyTorch 文档（https://pytorch.org/docs/stable/checkpoint.html#）中还讨论了 RNG 状态以及与分离张量不兼容的一些其他细节。
预测时加载和保存模型 加载和保存一个通用的检查点(Checkpoint) 在同一个文件保存多个模型 采用另一个模型的参数来预热模型(Warmstaring Model) 不同设备下保存和加载模型 1....模型的状态字典只包含带有可学习参数的网络层（比如卷积层、全连接层等）和注册的缓存（batchnorm的 running_mean）。...加载模型的示例代码如上述所示，和加载一个通用的检查点也是一样的，同样需要先初始化对应的模型和优化器。同样，保存的模型文件通常是以 .tar 作为后缀名。 5....CPU 上加载在 GPU 上训练的模型，必须在调用 torch.load() 的时候，设置参数 map_location ，指定采用的设备是 torch.device('cpu')，这个做法会将张量都重新映射到...GPU 上训练和加载模型，调用 torch.load() 加载模型后，还需要采用 model.to(torch.device('cuda'))，将模型调用到 GPU 上，并且后续输入的张量都需要确保是在
, conv = Conv2D(input_channel, output_channel, filter_size=3, stride=1) BatchNorm 这是批量归一化层，paddle中bn层的使用与其他框架不太一样...运算 x = fluid.layers.sigmoid(x) concat 让一组张量在某一维度上进行连结 - input 输入，由多维tensor构成的列表 - axis 连结维度 from paddle...numpy格式 print("hardloss is", loss.numpy()) 输出为: hardloss is [1.0498221] 关于参数初始化 我们可以在层中对权重进行初始化，使用到的模块是...as fluid from paddle.fluid.dygraph import Conv2D, Pool2D, Linear, BatchNorm, Sequential class SELayer...=1) self.bn1 = BatchNorm(out_channels, act='relu') self.conv2 = Conv2D(out_channels,
在 Python 中，我们用torch.nn.Parameter类包装张量，而在 C++中，我们必须通过register_parameter方法传递张量。...注意 关于在 C++前端将选项传递给内置模块如Conv2d的简短说明：每个模块都有一些必需的选项，比如BatchNorm2d的特征数量。...C++前端中的每个模块都有一个相关的选项结构，称为ModuleOptions，其中Module是模块的名称，如Linear的LinearOptions。这就是我们上面对Conv2d模块所做的事情。...要检查我们训练过程的中间输出，我们添加了代码以定期将图像样本保存到"dcgan-sample-xxx.pt"文件中，我们可以编写一个小的 Python 脚本来加载张量并使用 matplotlib 显示它们...在这种情况下，我们需要为 Conv2D 和 BatchNorm2D 分别实现反向传播公式。
在进行初始化时，往往会出现两种情况： (a) 待初始化的层键值和预训练模型是匹配的。 新模型和baseline模型的键值匹配。 (b) 二者键值不匹配，在键值名称上有少许差异。...新模型和baseline模型的键值名称上存在差异， 比如由module.layers.0.conv1.weight 改为 modulelist.layers.0.conv1.weight，...5. state_dict变量： 在pytorch中，torch.nn.Module模块中的state_dict变量存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数， state_dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成...tensor张量， 需要注意的是torch.nn.Module模块中的state_dict只包含卷积层和全连接层的参数， 当网络中存在batchnorm时，例如vgg网络结构，torch.nn.Module...模块中的state_dict也会存放batchnorm's running_mean。
sess.graph.as_default() tf.import_graph_def(graph_def, name='') print(sess.run('Variable_1:0')) 补充知识：如何从已存在的检查点文件...CheckpointReader中有几个非常有用的方法： get_variable_to_shape_map() – 提供具有变量名称和形状的字典 debug_string() – 提供由检查点文件中所有变量组成的字符串...has_tensor(var_name) – 允许检查变量是否存在于检查点中 get_tensor(var_name) – 返回变量名称的张量 为了便于说明，我将定义一个函数来检查路径的有效性，并为您加载检查点读取器...fire9/squeeze1x1/kernels: [1, 1, 512, 64] reader.has_tensor(var_name) 返回bool值 这是一种方便的方法，允许您检查ckeckpoint中是否存在相关的变量.../expand1x1/kernels/Momentum: True fire9/squeeze1x1/kernels: True reader.get_tensor(tensor_name) 返回包含检查点的张量值的
torch.from_numpy(ndarray.copy()).float() # If ndarray has negative stride torch.Tensor与PIL.Image转换 PyTorch中的张量默认采用...这在训练时统计loss的变化过程中特别有用。...Synchronized-BatchNorm-PyTorch https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch 现在PyTorch官方已经支持同步...函数中要使用原地（inplace）操作给滑动平均赋值。...= torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha) for images, labels in train_loader: images, labels
但是，在同一个设备上，应该保证可复现性。具体做法是，在程序开始的时候固定torch的随机种子，同时也把numpy的随机种子固定。...Torch.tensor与PIL.Image转换 # pytorch中的张量默认采用[N, C, H, W]的顺序，并且数据范围在[0,1]，需要进行转置和规范化 # torch.Tensor -> PIL.Image...value = torch.rand(1).item() 张量形变 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理， # 相比torch.view，torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况...用下面方法可以把另一个模型的相同的部分导入到新的模型中。...= torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha) for images, labels in train_loader: images, labels
首先还是在谷歌colab中的目录如下： ?...print(train_data.imgs) #返回从所有文件夹中得到的图片的路径以及其类别 print(test_data.classes) #根据分的文件夹的名字来确定的类别 print...print(test_data.imgs) #返回从所有文件夹中得到的图片的路径以及其类别 """ return train_loader,test_loader,train_data,test_data...然后在train.py中就可以定义模型并进行训练了。...中，我们一步步来解析： import sys #为了避免找不到相应目录下的文件，将该目录加入到path中 sys.path.append("/content/drive/My Drive/colab notebooks
在本教程中，我们将在PyTorch中构建一个简单的DCGAN，并在手写数据集上对它进行训练。...解压缩文件并将mnist_png目录放入数据目录中。你的项目目录应该是这样的: ? 我们的项目目录，包括图像文件和Python脚本。0/、1/等中的数千个图像文件没有显示。...我们将看到,这个12554长度张量被重新塑造为a(256,7,7)的“图像”张量(通道×高×宽)。在pytorch中,通道在空间维度之前。 一个一维的指定的的批处理模块。 ReLU模块。...其他简单的PyTorch操作也可以在前传过程中应用，比如将一个张量乘以2,PyTorch不会眨眼睛。 注意forward方法中的if语句。...结论 本教程中描述的DCGAN显然非常简单，但它应该足以让您开始在PyTorch中实现更复杂的GANs。 在我做一个关于GAN的教程之前，你能修改这个脚本来制作一个条件GAN吗?
张量的概念和生成 张量和Numpy中ndarrays的概念很相似，有了这个作为基础，张量也可以被运行在GPU上来加速计算，下面直接可以感受下张量的创建与Numpy有什么样的区别。...6.2 图像相关操作 对于图像处理中，主要包括卷积层（Conv）、池化层（Pool）等，这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维（3D），池化方式又分为平均池化（AvgPool）、最大值池化...在Pytorch中，有直接可以用的全连接函数！...在训练过程中，如果随机初始化，那么可能导致每次训练的结果不一样。...文件存储 5. 异常处理 6. 面向对象 [AICAMP——Linux入门]：Linux入门 11. 关于我 ? 欢迎加我微信，每天16个小时在线
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