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qianzhu

 
 

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2024年9月3日

PyTorch调用迁移学习
摘要: PyTorch中有modelzoo还有一些训练好的权重参数可以直接使用,在迁移学习中就很方便 torchvision.models - PyTorch中文文档 (pytorch-cn.readthedocs.io) 看看上面中文文档就知道怎么调用模型了,要使用 torchvision.models 阅读全文
posted @ 2024-09-03 13:22 千主 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)
 
PyTorch使用GPU进行训练
摘要: 要确保有GPU对应的CUDA版本下载好 直接按照下图模块测测试调用GPU就好了 这是测试GPU是否能使用。 如果显示了可以使用后续使用操作如下: 将实例化的模型传入GPU中: 直接看一个训练的示例代码: 要在GPU中处理使用都要传入GPU中才能用。 阅读全文
posted @ 2024-09-03 11:59 千主 阅读(78) 评论(0) 推荐(0)
 

2024年9月2日

PyTorch构建模型训练模块
摘要: 前面几篇分别是数据导入模块,模型类的构建模块,损失函数模块,优化器模块,上述模块搭建好后建立训练模块,将上述几个模块在训练模块中调用完成训练。 这个不太好解释直接看模块示例: 上面是训练模块,分别传入训练总轮次steps,实例化模型model,损失函数loss_func,但是下面训练的时候它将损失函 阅读全文
posted @ 2024-09-02 22:03 千主 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)
 
PyTorch使用优化器
摘要: 优化器使用就很简单了基本上直接设置优化器直接调用就行,在训练的时候把优化器传入训练模型模块中 优化器使用每次要清空不然会一直堆叠,在进行反向传播后更新参数也是调用优化器 再来段文心生成的代码看看优化器什么时候使用: 阅读全文
posted @ 2024-09-02 21:49 千主 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
 
Pytorch损失函数模块
摘要: 直接调用定义就好了要使用的损失函数,但是nn.functional和nn.Module中都有损失函数,至于从哪个包中调用损失函数看你的需求,和图中所说一样,如果没有需要学习的参数就用nn.functional,如果有要学习更新的参数就用nn.Module。 虽然是这样说,但是我看这个代码下面使用的就 阅读全文
posted @ 2024-09-02 21:44 千主 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
 
PyTorch自定义模型类
摘要: 使用Pytorch自己建立一个模型类: 继承初始 建立一个模型的类,一定要继承nn,Module父类, 初始化: def __init__(self): super(self).__init__(): 如果不这样操作就使用不了继承中初始化,也使用不了继承的一些函数。 建立自己的网络层 图中初始化后的 阅读全文
posted @ 2024-09-02 21:12 千主 阅读(68) 评论(0) 推荐(0)
 
PyTorch导入数据
摘要: 先导入数据: 将要处理的文件数据导入x_train,y_train,x_valid,y_valid中,转换为张量。 使用PyTorch中的数据模块,将上面转换为张量的数据使用TensorDataset函数转换为数据集。 之后使用DataLoader来加载数据集,DataLoader包相当于一个派发器 阅读全文
posted @ 2024-09-02 20:42 千主 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)
 

2024年8月3日

图像金字塔
摘要: 参考学习: (三)图像的放大和缩小_图像缩放原理-CSDN博客 【OpenCV学习笔记】之图像金字塔(Image Pyramid)_图像金字塔进行向下采样,是对图像进行-CSDN博客 你真正了解图像金字塔吗?详细介绍拉普拉斯金字塔和高斯金字塔(pyrDown() and pyrUp()),参考《Op 阅读全文
posted @ 2024-08-03 20:13 千主 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)
 

2024年7月22日

Batch Normalization(批量归一化BN)
摘要: 学习参考: 【精读AI论文】YOLO V2目标检测算法_哔哩哔哩_bilibili 如何解决sigmoid函数饱和区问题_sigmoid函数趋于饱和怎么办-CSDN博客 先理解函数饱和区的问题,函数饱和区就是其函数斜率很缓慢接近于0的情况,例如sigmoid函数两边情况,左图为其图像,右图为其导数图 阅读全文
posted @ 2024-07-22 20:57 千主 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)
 

2024年7月20日

NMS(non maximum suppression)非极大值抑制
摘要: 参考学习:算法精讲-预测阶段后处理-NMS非极大值抑制_哔哩哔哩_bilibili 以YOLOv1的模型来讲,预测阶段后处理就是把每个bounding box中的每个种类的值算出全概率,再对比bounding box中同种类物品,先设定一个阈值,把bounding box中同种类全概率低于阈值的算为 阅读全文
posted @ 2024-07-20 14:33 千主 阅读(67) 评论(0) 推荐(0)
 
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