随笔分类 - pytorch
摘要:pytorch, retinanet,目标检测
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摘要:github地址:https://github.com/Lextal/pspnet-pytorch/blob/master/pspnet.py PSP模块示意图如下 代码如下 此外,我基于自己的工作稍加修改,也给出一个3D版本。改动有几处,一是3d卷积和池化,二是上采样由双线性插值切换为trilin
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摘要:GCN模块的实现比较简单,在giuhub上看到两种实现,轻微不同 实现一:https://github.com/ycszen/pytorch-segmentation/blob/master/gcn.py 实现二:https://github.com/ogvalt/large_kernel_matt
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摘要:整体的流程分为以下几步: 读取原始数据(.mhd文件)——> 生成mask ——> 对数据预处理 ——> 执行检测 ——> 对检测结果进行分类 ——>可视化 懒一点,不贴代码了,直接截图吧,反正就是记录一下。 可视化结果图 现在整合的这个东西以后要放到网上去,检测结果还好,分类效果一般。
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摘要:pytorch resnet
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摘要:迁移学习包含两种:微调和特征提取器。 微调:对整个网络进行训练,更新所有参数 特征提取器:只对最后的输出层训练,其他层的权重保持不变 当然,二者的共性就是需要加载训练好的权重,比如在ImageNet上训练过的vgg,resnet等等。 那么,不管是微调还是特征提取器,大致都要遵从四个步骤。
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摘要:环境 ubuntu 16.04, anaconda3, python 2.7 将pytorch升级为0.4.1后,import torch报错 undefined symbol: _ZN4thpp10THCSTensorIlEC1EP8THCStateP14THCSLongTensor 在谷歌中查了
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摘要:从官网拷贝过来的,就是做个学习记录。版本 0.4 tensor to numpy 输出 进行转换 输出 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 numpy to tensor 输出 除chartensor外所有tensor都可以转换为numpy
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摘要:pytorch,squeezenet
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摘要:depthwise convolution
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摘要:contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用 即使用transpose或permute进行维度变换后,调用contiguous,然后方可使用view对维度进行变形。 具体原因我还没搞清,看到网上有两种说法,一种是维度变换后tensor在内存中不再是连续存储的,而vi
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摘要:利用pytorch加载mnist数据集的代码如下 第一次使用mnist,需要下载,具体方法就是设置download=True,然而我运行的时候报错了。 错误:not gzip file 可是明明是.gz文件啊,查了几篇博客也没有说清楚原因的,于是自行下载了四个文件(训练集,测试集以及各自的标签),放
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摘要:转自pytorch中文教程网
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