04 2021 档案

torch
摘要：torch.view torch.split() F.interpolate torch.contiguous() torch.argmax 阅读全文
posted @ 2021-04-18 11:03 临近边缘 阅读(100) 评论(0) 推荐(0)
torch.nn.unfold && torch.nn.Fold
摘要：torch.nn.unfold 提取滑动窗口patches 1 inputs = torch.randn(1, 2, 4, 4) 2 print(inputs.size()) 3 print(inputs) 4 unfold = torch.nn.Unfold(kernel_size=(2, 2), 阅读全文
posted @ 2021-04-18 10:43 临近边缘 阅读(1018) 评论(0) 推荐(0)
Conv2D
摘要：Padding ：Same && Valid 阅读全文
posted @ 2021-04-18 09:37 临近边缘 阅读(68) 评论(0) 推荐(0)
训练模型的剩余时间
摘要：1 import time 2 import datetime 3 prev_time = time.time() #epoch循环之外 4 # epoch训练循环之内 5 batches_done = (epoch - start_iter + 1) * len(data_loader) + _ 阅读全文
posted @ 2021-04-16 20:10 临近边缘 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
保存训练过程中的修复图
摘要：1 damaged_images = ground_truths * masks + (1 - masks) 2 outputs_comps = ground_truths * masks + outputs * (1 - masks) 3 if count % 1000 == 0: 4 sizes 阅读全文
posted @ 2021-04-16 20:08 临近边缘 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)
可视化loss和metrics
摘要：tensorboard 可视化 1 from tensorboardX import SummaryWriter 2 writer = SummaryWriter(args.log_dir) 3 G_loss, G_loss_list = generator_loss(input_images, m 阅读全文
posted @ 2021-04-16 20:02 临近边缘 阅读(234) 评论(0) 推荐(0)
Pytorch 断点继训
摘要：pytorch 模型的断点继训 pytorch 模型断点继训 1 checkpoint = { "model_state_dict": net.state_dict(), 2 "optimizer_state_dict": optimizer.state_dict(), 3 "epoch": epo 阅读全文
posted @ 2021-04-16 09:04 临近边缘 阅读(102) 评论(0) 推荐(0)
分割CelebA数据集为训练集，验证集，测试集
摘要：总共数据是202599张图片，在这里的分了训练集162770（比例0.8），验证集19867（比例0.098），测试集19962（比例0.096） 这里是采用建立连接的方式 1 rel_link = os.path.relpath(in_file, out_dir) # 得到从out_file到in 阅读全文
posted @ 2021-04-07 11:21 临近边缘 阅读(571) 评论(0) 推荐(0)