首先我们知道VGG19所有层的权重大小加起来大约是548M(这个数值来源于Pytorch官方提供的VGG19权重文件大小)，我们将上面报告打印的Tensor-Memory也都加起来算下来也差不多551.8Mb...是不是报告出什么问题了。 这样，我们再加点Tensor试一下。 ......是不是模型的权重信息占得显存就稍微多一点？ 这样，我们将载入VGG19模型的代码注释掉，只对后面的三个Tensor进行检测。 ......# 特征提取器 cnn = models.vgg19(pretrained=True).features.to(device) # 采取VGG19 input_features = []...Mb 上表中4*2个是提取出的特征图，其他的则是模型的权重值，但是发现，所有的值加起来
本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils，这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。...通过Pytorch-Memory-Utils工具，我们在使用显存的代码中间插入检测函数，这样就可以输出在当前行代码时所占用的显存。...首先我们知道VGG19所有层的权重大小加起来大约是548M(这个数值来源于Pytorch官方提供的VGG19权重文件大小)，我们将上面报告打印的Tensor-Memory也都加起来算下来也差不多551.8Mb...Pytorch在开始运行程序时需要额外的显存开销，这种额外的显存开销与我们实际使用的模型权重显存大小无关。...这个额外的显存Pytorch的开发者也对此进行说明了，这部分释放后的显存可以用，只不过不在Nvidia-smi中显示，所以我们无需关注。
如果在 WordNet 中将图像附加到单词上不是很好吗？这就是 ImageNet 的起源。ImageNet 将成百上千的图像与 WordNet 中的同义词集相关联。...PyTorch 或 TensorFlow 都非常适合 GPU 计算。 PyTorch 在其库中包含了许多预训练模型。从这个长长的 Pytorch 模型列表中选择一个预训练模型。...可以将其打印出来以查看其架构，如下所示： 如前所述，VGG-16 在 ImageNet 挑战赛中使用了 1,000 个类别和 120 万张图像的训练。...输出是包含 1,000 个 ImageNet 同义词集的 1,000 个值的列表。 第 6 行：将 1,000 个值转换为概率。...VGG-16 模型将图像识别为“鹰”的概率为 0.9969。
准备好数据集之后，我们需要用PyTorch来读取并制作可以用来训练和测试的数据集。...for i in range(len(img_list)): if not img_list[i].endswith('jpg'): # 若不是...num_classes=2，输出层也是两个神经元，不是原来的1000个神经元。FC4096由原来的4096个神经元分别改为500、20个神经元。...#prob是2个分类的概率 print("概率：",prob) value, predicted = torch.max(output.data, 1) predict = output.argmax...(dim=1) pred_class = classes[predicted.item()] print("预测类别：",pred_class) 输出： 概率： tensor([[7.6922e
1.局部性 对于一个图片而言，要对图片进行分类，就要获取图片的特征；通常情况下，这些特征不是由整张图片决定的，而是由一些局部区域来决定的。...卷积操作可以看成以下四个步骤： 在图像的某个位置上覆盖滤波器； 将滤波器中的值与图像中的对应像素的值相乘； 把上面的乘积加起来，得到的和是输出图像中目标像素的值； 对图像的所有位置重复此操作。...案例应用三：再一次猫狗分类——迁移学习，从VGG16模型开始 7.1 创建和探索VGG16模型 PyTorch在torchvision库中提供了一组已经训练好的模型，这些模型可以通过设置其参数pretrained...若P ( x ) 和Q ( x ) 是连续概率分布，则他们的KL散度定义为 ? 举个例子，假设有两个分布A 和B，它们出现0和1的概率分别为 ? ...（likehood function）为其联合概率密度函数P ( D ∣ θ )，可以理解为在参数为θ 的条件下D = { x 1 , x 2 , . . . , x n } 发生的概率（数据样本服从独立同分布
在进行风格迁移任务时，我们只需要提取其中几个比较重要的层，所以我们对 pytorch 自带的预训练 VGG16 模型稍作了一些修改： ?...训练 那么风格迁移的目标就很简单了，直接将两个 loss 按权值加起来，然后对图片优化 loss，即可优化出既有内容图像的内容，也有风格图像的风格的图片。代码如下： ?...这里写的就不是函数，而是一个类，因为它内部包含许多层，而且并不是简单的自上而下的结构（Sequential），而是有了跨层的连接（self.conv(x) + x），所以我们需要继承 nn.Module...那么我们知道风格图像经过 VGG16 输出的 relu1_2、relu2_2、relu3_3、relu4_3 尺寸是很大的，假设图像的尺寸是 (256, 256)，那么卷积层输出的尺寸分别是 (64,...因为这篇论文的作者用的是 caffe，VGG16 的预训练权值与 pytorch 差异比较大，所以我这里的 tv_weight 没有设置为论文中的10，而是选择了 1e-4。
属于哪个类别（20 个类 + 背景） FC 84 用来回归位置（21 个类，每个类都有 4 个位置参数） 2.4.2 训练 前面讲过，RPN 会产生大约 2000 个 RoIs，这 2000 个 RoIs 不是都拿去训练...2.4.3 生成预测结果 测试的时候对所有的 RoIs（大概 300 个左右) 计算概率，并利用位置参数调整预测候选框的位置。...RoI 不是单纯的从 anchor 中选取一些出来作为候选框，它还会利用回归位置参数，微调 anchor 的形状和位置。...最早 PyTorch 实现的 Faster R-CNN 有 longcw/faster_rcnn_pytorch（http://t.cn/RJzfpuS ）和 fmassa/fast_rcn（http:...由于 torchvision 中有预训练好的 VGG16，而 caffe 预训练 VGG 要求输入图片像素在 0-255 之间（torchvision 是 0-1），BGR 格式的，标准化只减均值，不除以标准差
模型在全连接层之后，得到了每一类的输出概率，但此时概率是没有经过归一化的，我们通过一个softmax层，将概率归一化到1，更加易于数据处理。而交叉熵损失函数计算公式如下： ?...在 softmax回归中，我们通过归一化的概率的大小解决多分类问题，类标y可以取k个不同的值（而不是 2 个）。...不同的是，SVM将输出为每个分类评分，然后再选择得分最高的类；与SVM不同，Softmax分类器是一个logistic分类器面对多个分类的归纳，其归一化的分类概率更加直观,其概率总和为1。...然后将得到的概率取平均，最大的输出分类即为对应表情，这种方法有效地降低了分类错误。 4.3 在FER2013数据集的实验效果 ? 表1: 在FER2013数据集下VGG19的结果 ?...代码已在GitHub上发布： https://github.com/WuJie1010/Facial-Expression-Recognition.Pytorch 参考文献 【1】Jeon, J., Park
PyTorch 1: How to use data in pytorch 文章首发于：WangW Blog，转载请注明出处。...Pytorch系列： PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列...(四) - PyTorch网络设置 参考： PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码，接着介绍了在数据处理中的具体应用； 其主要目录如下： 1...给定概率（权重）。...不需要加起来为1 num_samplers (int) - 要采样数目 replacement (bool) - 1.4 Distributed DistributedSampler class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler
PyTorch作为三大主流框架之一，以其简单易用的特点，成为初学者们的首选。相比其他框架，PyTorch更像是一门易学的编程语言，让我们专注于实现项目的功能，而无需深陷于底层原理的细节。...就像我们使用汽车时，更重要的是了解如何驾驭，而不是花费过多时间研究轮子是如何制造的。我将以一系列专门针对深度学习框架的文章，逐步深入理论知识和实践操作。...下图给出了VGG16的具体结构示意图： 根据VGG16进行具体分析，包含：13个卷积层（Convolutional Layer）3个全连接层（Fully connected Layer）5个池化层（Pool...二、PyTorch网络搭建我们参考上述网络结构，利用pytorch进行网络搭建，首先我们可以先搭建输出层，根据我上述提供的每一层具体的parameters搭建即可：def __init__(self,...num_classes=1000): super(VGG,self).
原文：https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列： PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch...系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考： PyTorch documentation PyTorch...码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码，接着介绍了在数据处理中的具体应用； 其主要目录如下： 1 PyTorch数据预处理以及源码分析 (torch.utils.data) torch.utils.data...， 给定概率（权重）。...不需要加起来为1 num_samplers (int) - 要采样数目 replacement (bool) - 1.4 Distributed DistributedSampler class torch.utils.data.distributed.DistributedSampler
Facebook 首席 AI 科学家Yann LeCun 兼图灵奖图灵奖得主Yann LeCun发表 Twitter强烈推荐，使用PyTorch Hub，无论是ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN...0, squeezenet1_1 10from torchvision.models.vgg import vgg11, vgg13, vgg16, vgg19, vgg11_bn, vgg13_bn,...6... 7'vgg16', 8'vgg16_bn', 9'vgg19', 10 'vgg19_bn'] 值得注意的是，PyTorch Hub 还允许辅助接入点（除了预训练模型）。...1print(torch.hub.help('pytorch/vision', 'deeplabv3_resnet101')) 2model = torch.hub.load('pytorch/vision...因此，一些开发者会在其他分支上推送稳定的模型，而不是在 mater 分支上推送，这样能够保证代码的稳定性。例如，pytorch_GAN_zoo 在 hub 分支上提供稳定的版本。
我们首先将所有的预测框按照得分从高到低进行排序（因为得分越高的边框其对于真实物体的概率往往越大），然后从高到低遍历预测框。...生成器迭代的序列可以不是完整的，从而可以节省出大量的内存空间。 有多种创建迭代器的方法，最简单的是使用生成器表达式，与list很相似，只不过使用()括号。...2.1.3 Tensor的组合与分块 image.png 组合操作是指将不同的Tensor叠加起来，主要有torch.cat()和torch.stack()两个函数。...在训练的中后期，梯度会在局部极小值周围震荡，此时gt接近于0，但动量的存在使得梯度更新并不是0，从而有可能跳出局部最优解。...2.4.1 网络模型库：torchvision.models 以VGG模型为例，在torchvision.models中，VGG模型的特征层与分类层分别用vgg.features与vgg.classifier
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。...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...def vgg19(pretrained=False, **kwargs): """VGG 19-layer model (configuration "E") Args:...'])) return model 假如我们有从caffe模型转过来的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 + 'vgg_conv.pth')) 也就是pytorch的读取函数进行读取即可。
它的主要思想是通过一个S形曲线（通常是Sigmoid函数）将输入特征映射到0和1之间的概率值，然后根据这些概率值进行分类决策。在逻辑回归中，我们使用一个线性模型和一个激活函数来实现这个映射。...p（0）、p（1）…而且十个概率值和为1，我们的目标就是根据输入得到这十个分类对于输入的每一个的概率值，哪个大就是我们需要的。...“torchvision” 提供了许多预训练的视觉模型（例如，ResNet、VGG、AlexNet等），可以用于迁移学习或作为基准模型。此外，它还包括了用于图像预处理、转换和可视化的函数。...上图已经清楚的显示了，这个库包含了一些自带的数据集，但是并不是我们安装完这个库就有了，而且需要进行调用的，类似在线下载，root指定下载的路径，train表示你需要训练集还是测试集，通常情况下就是两个一个训练...0到1的概率了。
铜灵 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 暑假即将到来，不用来充电学习岂不是亏大了。.../rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-alexnet-cifar10.ipynb 关于VGG模型，你可能需要了解VGG...ipynb/cnn/cnn-vgg16.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb.../cnn/cnn-vgg16.ipynb 在CelebA上训练的VGG-16性别分类器： PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob.../master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-vgg16-celeba.ipynb VGG19网络架构： PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models
铜灵 发自 凹非寺 量子位 出品 暑假即将到来，不用来充电学习岂不是亏大了。.../rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-alexnet-cifar10.ipynb 关于VGG模型，你可能需要了解VGG...ipynb/cnn/cnn-vgg16.ipynb PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb.../cnn/cnn-vgg16.ipynb 在CelebA上训练的VGG-16性别分类器： PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob.../master/pytorch_ipynb/cnn/cnn-vgg16-celeba.ipynb VGG19网络架构： PyTorch版 https://github.com/rasbt/deeplearning-models
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