我已经训练了一个vgg16模型来预测102类花。然而，现在我正在尝试理解它的一个预测，我觉得它的行为不正常。模型布局在单个镜像上测试考虑到我是如何在单个图像上测试它的(该模型像往常一样被批量训练和测试，它返回的预测矩阵似乎没有标准化或加起来不是1 )。
浏览 17提问于2018-12-17得票数 1
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根据PyTorch文档，CrossEntropyLoss()是LogSoftMax()和NLLLoss()函数的组合。来自PyTorch的交叉熵:张量(2.3573)来自Manual_PyTorch_NNLoss的交叉熵:张量(1.0137) return loss
if __name__ == '__main__':
浏览 0提问于2023-04-27得票数 0
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\\vgg11\\vgg16.pt'
#image = r'C:\Userspreds = torch.argmax(probs, dim=1) return preds']
2021-04-08 12:
浏览 3提问于2021-04-08得票数 3
我已经训练了一个vgg16模型来预测102类花。然而，现在我正在尝试理解它的一个预测，我觉得它的行为不正常。= models.vgg16(pretrained=True)
for param in vgg16.features.parametersn_epochs+1):
train_loss = 0.0
浏览 6提问于2018-12-11得票数 1
fill(16) "Constant_1134" => fill(1.0) "Constant_3896" => fill(1.0) "Constant_148" => fill(1</em
浏览 3提问于2021-10-13得票数 0
然而，在我总共15个标签中，有14个是独立的，但从技术上讲，“没有发现”的标签与其余的14个标签是相关的-->“没有发现”和有疾病的概率应该加起来是1，但有什么疾病的概率应该是独立的。此外，我的输出是一个浮点数(概率)列表，每一列都是一个标签。 y_true: [0. 0. 0. ... 0. 0. 1.] ...
[0. 0. 0. ...
浏览 29提问于2020-12-23得票数 1
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因此，我一直致力于Pytorch中的神经样式转换，但我被困在这样一个点上，即我们必须通过有限数量的层来运行输入图像，并将样式损失降至最低。长话短说，我想在Pytorch中找到一种方法来评估架构不同层的输入(我使用的是vgg16)。我已经看到这个问题在keras中得到了非常简单的解决，但我想看看pytorch中是否也有类似的方法。from keras.applications.vgg16 import VGG16
model = Mode
浏览 29提问于2021-02-05得票数 1
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目前，我使用以下代码加载预培训的火炬视觉模型：torchvision.models.resnet101(pretrained=True)model_name = 'resnet101'有什么方法可以用一种相当简单的方式实现这一点吗？
浏览 5提问于2021-05-09得票数 3
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我正在使用pytorch构建一个简单的模型，比如VGG16，并且我已经在模型中重载了函数forward。我发现每个人都倾向于使用model(input)而不是model.forward(input)来获取输出，我对它们之间的区别很感兴趣。我尝试输入相同的数据，但结果不同。我很困惑。vgg = VGG() for layer in vgg.modules():
if isinstance(layer,torch.nn.Li
浏览 193提问于2019-03-25得票数 10
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我想根据prob为给定行指定的概率分布随机选择样本点。然而，我在np.random.choice中得到的错误是概率加起来不等于1。这非常奇怪，因为我首先使用L1范数对各行进行归一化，然后如果值小于阈值1e-6，则定义一个均匀分布。import numpy as np
prob = F.normalize(outputs, p=1, dim=1).clone().data.cpu().nu
浏览 26提问于2019-09-09得票数 1
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我使用的是预先训练的VGG模型。在下面给定的代码中，我尝试从模型中提取特定的层，以便通过它们传递我的图像。但我在x=layer(x)上一直有个错误 layers= { '5': 'conv2_1','10': 'conv3_1',
'19':
浏览 27提问于2022-01-23得票数 0
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我使用mmdnn将两个模型(vgg16和resnet50)从带有TensorFlow后端(来自as model.save文件)的Keras转换为PyTorch。这是通过以下方式完成的：这应该是有原因的吗？据我所知，它们应该
浏览 4提问于2021-06-16得票数 6
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end += 1__all__ = [ 'vgg19_bn', '
浏览 3提问于2020-05-23得票数 5
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预训练vgg16模型及其类的分类
、、、、
我用pytorch的预先训练的vgg16模型编写了一个图像vgg分类模型。model param.requires_grad = False
url, filename = ("https:/
浏览 2提问于2020-06-20得票数 0
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计算感知损失VGG特征的正确方法
、、、、
在计算VGG Perceptual loss时，虽然我还没有见过，但我觉得将GT图像的VGG特征的计算包装在torch.no_grad()中是很好的。所以基本上我觉得下面这些都是可以的， with torch.no_grad():
# Now compute L1 loss 或者人们应该使用
浏览 184提问于2021-10-12得票数 3
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我是pytorch的新手，我正在尝试获得1*4096格式的预训练模型VGG16特征向量的输出，该输出是由最后一层之前的层返回的。我发现keras中也有类似的特性。在pytorch中有没有什么直接的命令来做同样的事情？as Ffrom torch.autograd import Variable
image1= Image.open(r"C:\Users\user\Pictures\use
浏览 38提问于2019-11-23得票数 0
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我正在尝试将pytorch脚本转换为tensorflow，并且我需要从分类分布中获取日志概率。但是，即使使用相同的种子，tensorflow计算的对数概率也与pytorch的对数概率不同。import Categoricalimport tensorflow_probability as tfp
m
浏览 16提问于2019-11-07得票数 3
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我使用vgg16提取图像特征向量。我想从第二层到最后一层得到1_1_4096矢量。def get_model(): model1_1000向量。Traceback (most recent call last):
File "/mnt/c/Users/sunji/
浏览 1提问于2020-10-24得票数 0
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我正在尝试打印出所有已知的类及其概率值。第一个值是概率最高的类。到目前为止，我的代码如下：from keras.preprocessing.image import load_imgfrom keras.applications.vgg16 import decode_predictions
##output Num
浏览 2提问于2017-11-23得票数 1
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并且可以方便地加载预先训练好的模型，如VGG19。但我发现使用pytorch不是这样的，因为conv2d()不接受显式的内核，而是接受内核大小。所以我想知道，我们是否可以通过简单地将权重传递给像conv2d()这样的方法来重用VGG19中的权重。任何回复都将不胜感激。
浏览 4提问于2017-09-18得票数 1
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