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pytorch常用数据操作函数

image.png 博主的研究方向是目标检测，深度学习框架使用Pytorch，在日常的使用过程中经常会碰到一些问题，因此整理一下pytorch的一些常用接口和使用技巧。...6, 7, 3]) 6、张量的切片方式*：假设，现在有一个形状为(6, 4, 5, 7, 10)的张量，现在要根据一个随机生成的形状为(6, 4, 5, 7, 3)的索引张量，将最后一个维度的一部分数据提取出来...7, 1) >> x[batch_number, channel_number, seg_number, word_number, keep] 7、广播机制：在计算过程中使用广播机制，需要保持两个操作数张量的维数一致

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Pytorch 使用 nii数据做输入数据的操作

使用pix2pix-gan做医学图像合成的时候，如果把nii数据转成png格式会损失很多信息，以为png格式图像的灰度值有256阶，因此直接使用nii的医学图像做输入会更好一点。...先来了解一下pytorch中读取数据的主要途径——Dataset类。在自己构建数据层时都要基于这个类，类似于C++中的虚基类。...return ConcatDataset([self, other]) 根据自己的需要编写CreateNiiDataset子类：因为我是基于https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix...seg_name).get_data() seg = np.array(seg) np.save(saveseg_path + str(seg_name).split('.')[0] + '.npy 以上这篇Pytorch...使用 nii数据做输入数据的操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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PyTorch数据和NumPy数据之间的互操作

说明,由于Python的缓存协议,只要PyTorch的数据是在cpu上,不是在GPU上,那么torch.Tensor类型的数据和numpy.ndarray的数据是共享内存的,相互之间的改变相互影响.This...working with the Python buffer protocol (https://docs.python.org/3/c-api/buffer.html).numpy转为torch:(ssd4pytorch1..._2_0) C:\Users\chenxuqi>(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020...1999751313328>>> id(points)1999751939640>>> id(points_cuda)1999804358072>>>>>> ^ZtorchGPU转为numpy:(ssd4pytorch1...1.], [ 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32)>>>torchCPU转为numpy:(ssd4pytorch1

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Pytorch数据拼接与拆分操作实现图解

1、cat：拼接直接合并数据 ? 2、stack拼接：与cat不同的是，stack创建了一个新的维度，在拼接的同时，给数据增加了类别。并且stack的所有数据维度必须一致。 ?...3、split拆分：通过数据长度进行拆分 ? 4、chunk拆分：与split不同的是：chunk是指定拆分的个数，将数据拆分为指定个数。 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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【Pytorch基础】线性模型

线性模型一般流程准备数据集（训练集，开发集，测试集）选择模型（泛化能力，防止过拟合）训练模型测试模型例子学生每周学习时间与期末得分的关系 x(hours) y(points) 1 2 2...设计模型观察数据分布可得应采用线性模型: \hat y = x * w + b 其中 \hat y 为预测值，不妨简化一下模型为: \hat y = x* w 我们的目的就是得到一个尽可能好的...使模型的预测值越接近真实值，因此我们需要一个衡量接近程度的指标 loss，可用绝对值或差的平方表示单 g 个样本预测的损失为(Training Loss)： loos = (\hat y - y...因此，对于多样本预测的平均损失函数为(Mean Square Error)： MSE = \frac{\sum_{i=0}^{n}(\hat y_i - y_i)^2}{n} # 定义模型函数 def...mse_list.append(loss_sum / len(x_data)) 具体实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据集

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【colab pytorch】模型定义

其实只是模型的话还是很好弄的，按照别人的模型，舔砖加瓦。...torch.nn.functional.normalize(X) # L2 normalization 3、多卡同步BN 当使用 torch.nn.DataParallel 将代码运行在多张 GPU 卡上时，PyTorch...的 BN 层默认操作是各卡上数据独立地计算均值和标准差，同步 BN 使用所有卡上的数据一起计算 BN 层的均值和标准差，缓解了当批量大小（batch size）比较小时对均值和标准差估计不准的情况，是在目标检测等任务中一个有效的提升性能的技巧...model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model.children() 只会遍历模型下的一层。...# 取模型中的前两层 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2] # 如果希望提取出模型中的所有卷积层，可以像下面这样操作： for layer

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【colab pytorch】张量操作

1、在pytorch中，有以下9种张量类型 ?...(tensor.dim()) torch.Size([3, 4, 5]) torch.FloatTensor 3 3、命名张量张量命名是一个非常有用的方法，这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作...3,4,1,2,names=('C', 'N', 'H', 'W')) # 使用align_to可以对维度方便地排序 tensor = tensor.align_to('N', 'C', 'H', 'W') 4、数据类型转换...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 PIL.Image转换为tensor from PIL import Image import numpy...不支持tensor[::-1]这样的负步长操作，水平翻转可以通过张量索引实现 # 假设张量的维度为[N, C, H, W]. tensor = tensor[:,:,:,torch.arange(tensor.size

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pytorch中读取模型权重数据、保存数据方法总结

pytorch中保存数据策略在长时间的深度训练中有很大的作用，我们可以通过保存训练好的权重，然后等到下次使用的时候再取出来。另外我们也可以通过迁移学习使用别人训练好的数据进行训练。...pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件，t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式。而pth文件是python中存储文件的常用格式。...pytorch读取数据 pytorch读取数据使用的方法和我们平时使用预训练参数所用的方法是一样的，都是使用load_state_dict这个函数。下方的代码和上方的保存代码可以搭配使用。...读取的方法汇总，但是要注意，在使用官方的预处理模型进行读取时，一般使用的格式是pth，使用官方的模型读取命令会检查你模型的格式是否正确，如果不是使用官方提供模型通过下面的函数强行读取模型(将其他模型例如...pytorch模型([0-255,BGR])，我们可以使用： model_dir = '自己的模型地址' model = VGG() model.load_state_dict(torch.load(model_dir

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PyTorch 实战（模型训练、模型加载、模型测试）

本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型自定义数据集参考我的上一篇博客：自定义数据集处理数据加载...好吧，还是简单的说一下吧：我们在做好了自定义数据集之后，其实数据的加载和MNSIT 、CIFAR-10 、CIFAR-100等数据集的都是相似的，过程如下所示： * 导入必要的包import torch...from torch import optim, nn import visdom from torch.utils.data import DataLoader加载数据可以发现和MNIST 、CIFAR...pytorch保存模型的方式有两种：第一种：将整个网络都都保存下来第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有

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PyTorch模型微调实例

__version__ Out[1]: '1.0.0' Fine tuning 模型微调在前面的介绍卷积神经网络的时候，说到过PyTorch已经为我们训练好了一些经典的网络模型，那么这些预训练好的模型是用来做什么的呢...PyTorch里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据，如果我们的数据训练数据不够，这些数据是可以作为基础模型来使用的。为什么要微调 1....新数据集比较小和原始数据集合差异性比较大，那么可以使用从模型的中部开始训练，只对最后几层进行fine-tuning 3....新数据集比较小和原始数据集合差异性比较大，如果上面方法还是不行的化那么最好是重新训练，只将预训练的模型作为一个新模型初始化的数据 4....固定层的向量导出 PyTorch论坛中说到可以使用自己手动实现模型中的forward参数，这样看起来是很简便的，但是这样处理起来很麻烦，不建议这样使用。

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【colab pytorch】保存模型

保存模型总体来说有两种：第一种：保存训练的模型，之后我们可以继续训练（1）保存模型 state = { 'model': model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict...(), 'epoch': epoch } torch.save(state, path) model.state_dict()：模型参数 optimizer.state_dict()：优化器 epoch...：保存epoch，为了可以接着训练（2）恢复模型 checkpoint = torch.load(path) model.load_state_dict(checkpoint['model']) optimizer.load_state_dict...(checkpoint['optimizer']) start_epoch = checkpoint['epoch']+1 第二种：保存测试的模型，一般保存准确率最高的（1）保存模型这时我们只需要保存模型参数就行了...torch.save(model.state_dict, path) （2）恢复模型 model.load_state_dict(torch.load(path))

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pytorch tensor 基础操作

pytorch tensor 基础操作 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe: @Evn

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PyTorch张量操作详解

定义张量数据类型默认张量数据类型是 torch.float32，这是张量运算最常用的数据类型。 1....定义张量时指定数据类型： x = torch.ones(2, 2, dtype=torch.int8) print(x) print(x.dtype) 更改张量的数据类型我们可以使用 type() ...方法更改张量的数据类型： 1. ...更改张量数据类型： x=x.type(torch.float) print(x.dtype) 将张量转换为 NumPy 数组我们可以非常方便地将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组。...然后，我们将 PyTorch 张量转换为 NumPy 数组，然后进行相反的转换操作。同时，我们还介绍了如何使用 type() 方法更改张量数据类型。

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【小白学习PyTorch教程】一、PyTorch基本操作

「@Author：Runsen」什么是 PyTorch？ PyTorch是一个基于Python的科学计算包，提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台。...], [2.2087e-01, 6.6702e-01, 5.1910e-01], [1.8414e-01, 2.0611e-01, 9.4652e-04]]) 直接从数据构造张量...张量运算在下面的示例中，我们将查看加法操作： y = torch.rand(5, 3) print(x + y) 输出： tensor([[0.5429, 1.7372, 1.0293],...和 NumPy的转换 NumPy 是Python 编程语言的库，增加了对大型、多维数组和矩阵的支持，以及对这些数组进行操作的大量高级数学函数集合。...接下来在这个 PyTorch 教程博客上，让我们看看PyTorch 的 AutoGrad 模块。 AutoGrad 该autograd包提供自动求导为上张量的所有操作。

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pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()

这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。...生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法需要的库 import torch 使用方法这里以MNIST举例 train_dataset = dsets.MNIST(root...补充知识：Pytorch学习之torch—-随机抽样、序列化、并行化 1. torch.manual_seed(seed) 说明：设置生成随机数的种子，返回一个torch....torch.load('tensors.pt', map_location={'cuda:1':'cuda:0'}) 11. torch.get_num_threads() 说明：获得用于并行化CPU操作的...OpenMP线程数 12. torch.set_num_threads() 说明：设定用于并行化CPU操作的OpenMP线程数以上这篇pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler(

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pytorch加载和保存模型

方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))使用这种方法，我们需要自己导入模型的结构信息...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...state_dict'])print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))获取模型中某些层的参数对于恢复的模型

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Pytorch实现线性回归模型

使用PyTorch实现线性回归模型不仅可以帮助初学者理解模型的基本概念，还可以为进一步探索更复杂的模型打下坚实的基础。...⚔️ 在接下来的教程中，我们将详细讨论如何使用PyTorch来实现线性回归模型，包括代码实现、参数调整以及模型优化等方面的内容~ 我们接下来使用Pytorch的API来手动构建一个线性回归的假设函数损失函数及优化方法...由于每个批次的数据都是随机抽取的。这样可以增加模型的泛化能力，避免过拟合。分批次训练可以提高学习的稳定性。...我们将这批数据每次分成16份训练，并且这样重复训练epochs次，可以更深入地学习数据中的特征和模式，有助于防止模型快速陷入局部最优解，从而提高模型的泛化能力，而且适当的epoch数量可以在欠拟合和过拟合之间找到平衡点...PyTorch的data.DataLoader：这是PyTorch中负责数据装载的类，它支持自动批处理、采样、打乱数据和多进程数据加载等功能。DataLoader可以高效地在一个大数据集上进行迭代。

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Pytorch-张量形状操作

reshape 函数 transpose 和 permute 函数 view 和 contigous 函数 squeeze 和 unsqueeze 函数在搭建网络模型时，掌握对张量形状的操作是非常重要的...网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接，确保数据能够顺利地在网络中流动，接下来我们看看几个常用的函数方法...reshape 函数 reshape 函数可以在保证张量数据不变的前提下改变数据的维度，将其转换成指定的形状，在后面的神经网络学习时，会经常使用该函数来调节数据的形状，以适配不同网络层之间的数据传递。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。...函数使张量在内存中连续存储 contiguous_tensor = tensor.contiguous() 使用 transpose 函数修改形状或者 permute 函数的处理之后，就无法使用 view 函数进行形状操作

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3 | PyTorch张量操作：基本操作、索引、命名

在PyTorch中都是使用张量的概念和数据结构来进行运算的。搞过机器学习的朋友可以知道，并不是只有PyTorch是处理多维数组的唯一库，像常用的科学计算库NumPy，都是以处理多维数组为基础的。...而PyTorch可以与NumPy无缝衔接，这使得它可以很方便的与scikit-learn等库进行集成。...#这里看到了，最后一个变成了2，这些操作跟列表操作基本没啥区别 3.张量的本质书上的这一小段我没太看明白，就文字描述来说，大意是列表中的元素在实际内存的存储中使用的是随机区块，而PyTorch中的张量使用的往往是连续内存区块...考虑我们现在有一幅彩色图像，通常都是由RGB三通道构成的，那么我们在随机生成一组数据，假装它是一幅图像的数据。...这个tensor数据有三个维度，一个是channels表示rgb通道，另外两个是rows和columns表示图上点信息。

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PyTorch模型转TVM模型全流程记录

在这篇文章中，将介绍如何把一个EAST文本检测的PyTorch模型经ONNX转化为TVM模型的过程。...PyTorch转ONNX PyTorch转ONNX代码参考: https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html 在模型的转换过程中的难点在于不常用算子的转换，所以如果选择...使用runtime之后，tvm模型的推理速度变成了1.1s，虽然还是不如有mkl加持的pytorch速度快，但差距不算大。...接下来我们将尝试使用autotvm对模型进行优化，看看优化之后的模型速度能否达到pytorch的同等水平。 4....至此PyTorch到TVM模型的转换工作就全部完成了。下一步将尝试将模型部署起来。

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