随笔分类 -  深度学习

优化器和损失函数是如何关联起来的
摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/rizero/article/details/104185046 绝绝子，这个博主写的真的太棒了 原样搬过来，怕少一点就理解不明白 ，，，先不搬了 阅读全文
posted @ 2021-09-08 10:18 清心lh 阅读(309) 评论(0) 推荐(0)
argparse.add_argument中的action=‘store_true’什么意思
摘要：关于parser.add_argument()记录一个特殊的情况：action 栗子1：self.parser.add_argument('--lr_use', action='store_true', default=False, help='if or not use lr_loss') 当在终 阅读全文
posted @ 2021-04-26 11:27 清心lh 阅读(1371) 评论(0) 推荐(0)
4 pytorch基础
摘要：书《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》第六章 这次主要记录三部分内容： 自动梯度 向后传播自动化 自定义传播函数 重写向前传播和向后传播 模型搭建和参数优化 自动梯度 实现对模型中后向传播梯度的自动计算，后向传播自动化（loss.backward） torch.autograd实现后向传播中的 阅读全文
posted @ 2020-08-27 11:10 清心lh 阅读(179) 评论(0) 推荐(0)
3 pytorch基础
摘要：pytorch中的Tensor与Numpy的数组具有极高的相似性。 Tensor的数据类型 import torch torch.FloatTensor()用于生成数据类型为浮点型的Tensor,参数可以是一个列表，也可以是一个维度值 torch.IntTensor()用于生成数据类型为整型的Ten 阅读全文
posted @ 2020-08-11 10:40 清心lh 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)
2 python基础
摘要：看的一本书：深度学习之PyTorch实战计算机视觉。怕以后找不到，所以先放在这里。 Matplotlib绘画库 在Notebook中演示 线性图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline np.rand 阅读全文
posted @ 2020-08-11 09:47 清心lh 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)
1 python基础
摘要：看的一本书：深度学习之PyTorch实战计算机视觉。怕以后找不到，所以先放在这里。 列表 [] list1 = list2; 元组 () 元组内的元素不能重新赋值。也被成为只读列表 字典 {} dict_info={"name":"tang", "num":7227, "city":"GL"} 算数 阅读全文
posted @ 2020-08-10 15:42 清心lh 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
pytorch实现优化optimize
摘要：代码： #集中不同的优化方式 import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pypl 阅读全文
posted @ 2020-02-12 17:34 清心lh 阅读(687) 评论(0) 推荐(0)
pytorch实现批训练
摘要：代码： #进行批训练 import torch import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE = 5 #每批5个数据 if __name__ == '__main__': x = torch.linspace(1, 10, 10) #x是从1到10共10个数据 阅读全文
posted @ 2020-02-12 17:32 清心lh 阅读(1137) 评论(0) 推荐(0)
pytorch实现网络的保存和提取
摘要：代码如下： #实现网络的保存和提取 import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt #设置随机种子实现结果复现,在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。 # 不同的初始化参数往往会导致 阅读全文
posted @ 2020-02-12 17:30 清心lh 阅读(1854) 评论(0) 推荐(0)
pytorch实现分类
摘要：完整代码 #实现分类 import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.optim as opti 阅读全文
posted @ 2020-02-10 14:48 清心lh 阅读(4490) 评论(0) 推荐(0)
pytorch实现回归任务
摘要：完整代码： import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.optim as optim #生成 阅读全文
posted @ 2020-02-10 13:54 清心lh 阅读(2203) 评论(0) 推荐(0)
语义分割标注labelme图片处理过程
摘要：过程（前提是labelme已经安装好）： 1在终端输入： 2点击左侧Open Dir选择需要标注的数据文件夹。 3制作图像分割的数据，选择多边形，点击左侧的 create polygons ，回到图片，按下鼠标左键会生成一个点，完成标注后会形成一个标注区域，同时弹出labelme的框，键入标签名字， 阅读全文
posted @ 2020-01-21 17:28 清心lh 阅读(5566) 评论(0) 推荐(0)