随笔分类 - PyTorch
摘要：squeeze只能删除是1的维度，因此对不是1的维度先切片为1，然后再删除 input_torch=torch.randn([1,5,1,2]) print(input_torch[:, :, :1, :1].squeeze(dim=(2, 3)).shape) #先切片为[1,5,1,1]，再删除
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摘要：YOLO依赖opencv，所以需要在VS2017中配置opencv。YOLO使用的是COCO数据集，感兴趣的可以移步官网。 【配置opencv】属性表方式 新建opencv3410_release_x64.txt，粘贴如下内容后，改为opencv3410_release_x64.props。注意黄色
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摘要：【安装pycocotools】 由于pip install pycocotools会出错，所以本地安装1、下载源码https://github.com/philferriere/cocoapi，解压放到任意位置（如D盘）2、cmd中输入 pip install "D:\cocoapi-master\
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摘要：注意vs2013版本过低，建议用新版本vs 1、解压libtorch 进入lib查看拥有的lib文件 2、添加系统环境（一般是bin，但是libtorch的dll都在lib目录里） 3、VS新建项目，属性管理器窗口新建自己的属性表 双击属性表 4、解决提醒std冲突问题，项目——属性（注意不是双击属
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摘要：1、train 从ultralytics目录里找到yolov8.yaml，拷贝到项目路径里。把其中的nc改为自己的类别数。 新建个yoloData.yaml，用于指定样本目录和具体类别，内容如下 train: /home/aaa/datasets/detect/dst/images/train va
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摘要：1、各网络比较 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1419006 2、卷积神经网络之AlexNet
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摘要：state_dict()函数可以返回所有的状态数据。load_state_dict()函数可以加载这些状态数据。 推荐使用： #保存 t.save(net.state_dict(),"net.pth") #加载 net2=Net() net2.load_state_dict(t.load("net.
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摘要：用代码看下各层信息（以ResNet18为例） model=models.resnet18(weights=models.ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1) #初始化模型 print(model) #查看模型层信息 summary(model,(1,3,224,224))
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摘要：torchvision是PyTorch的一个视觉工具包，提供了很多图像处理的工具。 datasets使用ImageFolder工具（默认PIL Image图像），获取定制化的图片并自动生成类别标签。如裁剪、旋转、标准化、归一化等（使用transforms工具）。 DataLoader可以把datas
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摘要：学习PyTorch，推荐“慢行厚积”的博客。pytorch常用损失函数 pytorch专栏 https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/category/1418462.html
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摘要：与其他教程不一样的地方是加载的本地已下载数据（代码中下载速度太慢）。关于数据集的说明点击此链接。 1、下载数据集，复制此链接到迅雷下载 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 2、解压到E:/data目录中， 3、jupyter中
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摘要：深度学习之PyTorch实战（1）——基础学习及搭建环境 深度学习之PyTorch实战（2）——神经网络模型搭建和参数优化 深度学习之PyTorch实战（3）——实战手写数字识别 推荐“战争热诚”的博客
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摘要：本博客参考 http://studyai.com/pytorch-1.4/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html + 《PyTorch入门与实践》 torch.nn最核心的类是nn.Module，一个 nn.Module 包含若干 layers, 和
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摘要：x经过某些运算得到1个y，那么就出现了dy/dx，以及x→y的映射（y是如何由x运算得到的）。 dy/dx的获得需两步：y.backward() 、x.grad，即反向传播、求出梯度 x→y的映射，是Tensor对象的一个属性grad_fn：y.grad_fn 注意，反向传播会累加梯度，所以反向传播
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摘要：原位操作(in-place)，带“_”尾巴的都是原位操作，如x.add_(y) ，x被改变。 1、加法 import torch as t x=t.Tensor([[10,11],[20,21]]) #Tensor得到的是浮点型 #x=t.tensor([[10,11],[20,21]],dtype
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摘要：tensor（张量）是PyTorch的一种数据类型，可以是标量、一维向量、多维矩阵等。 官网已经有介绍，总结如下： 上图中types可以不同（dtype不设定就是同类型），并没有严格界限，不过最好按推荐的情况去使用。 tensor.*中tensor就是带有数据的具体对象了，如下述案例中x、y等。 1
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摘要：案例源码链接 http://studyai.com/pytorch-1.2/beginner/fanshionmnist_tutorial.html PyTorch环境配置，Pycharm使用参考我博客。 1、打开PyCharm，创建项目，新建python文件，hello.py 从上到下依次粘贴链接
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摘要：【转载】 https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/89815661
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摘要：1、下载安装python，勾选添加到环境，选择自定义安装，选择路径，其他默认。安装完成后，pip也安装完毕（包含在python中）。以管理员身份运行cmd，输入：pip --version，查看pip版本，有版本号则说明安装成功。 2、更换源，win+R 输入%HOMEPATH%，在此目录下创建 p
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