随笔分类 - pytorch
摘要:1、transforms结构及用法:(transforms也就是一个.py的python文件) 首先导入transforms: from torchvision import transforms 这个就是你输入图片,然后他处理后返回给你一个满足要求的 这个库里面,主要用到的是ToTensor类,把
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摘要:1、add_image() 参数:add_image(self,tag,img_tensor,global_step=None,walltime=None,dataformats='CHW‘) tag:(string)Data identifier数据标签; img_tensor:(必须是torch
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摘要:对应在pytorchcode文件夹里的test_tensorboard.py 导入类:from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 创建实例:writer=SummaryWriter("logs") 主要用到两个方法:add_image() 和
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摘要:1、首先从包中导入dataset类(from torch.utils.data import Dataset) 2、定义一个子类去继承dataset类,可以重写里面的方法 (1)__init__(self):初始化方法(必写,因为创建一个实例的时候必须要进行初始化) (2)__getitem__(s
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摘要:1、Dataset: 提供一种方式去获取数据及其label值 ******实现的功能: (1)如何获取每一个数据及其label (2)告诉我们总共有多少的数据(因为神经网络经常会对一个数据迭代多次,只有知道总共有 多少数据才可以在后面的训练过程知道训练多少次,才能把整个数据集迭代完进行下一次的迭代。
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摘要:1、pycharm: 在pytharm中有两个写程序的地方:写一个.py的python文件然后右键运行,这个是整个文件都运行; 或者在下面的python console控制台里写按回车,这个控制台里也是以块的形式执行,写一条执行一条。 2、jupyter: 在开始菜单找到anaconda promp
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摘要:1、dir(): 可以提供打开操作,让你看到里面有什么东西 例子: 查看torch下面会有哪些函数使用 dir(torch),会出来函数名字,如果想细看函数里面是否还有东西可以使用 dir(torch.函数名字)会发现出来的结果前后会有下划线,双下划线是一种规范,说明该函数变量名不可随意更改, 2、
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摘要:1、pycharm 首先创建一个新的项目,下边会有解释器的选择,因为已经创建了pytorch的conda环境,所以可以直接选择已存在的pytorch环境下的python文件 2、点击python console(python的控制台,工作台) (1)输入import torch回车,不报错则说明py
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摘要:1、下载anaconda,这个里面会提供很多包,所以不用下载多余的软件的,比如python 2、一定要记住安装路径,后面选项都是默认,下载好之后测试一下,打开anaconda prompt界面,如果左侧括号里显示base表示安装成功。 3、配置环境,每个项目可能以来的环境是不一样的所以最好每个环境起
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