pytorch基本
pytorch主要分為以下幾個模組來訓練模型:
tensor:tensor為基本結構,可以直接建立,從list建立以及由numpy陣列得到,torch還提供一套運算以及shape變換方式。
Variable:自動求導機制,利用Variable包裝tensor後,便可以使用其求導的功能了,有點像個裝飾器。
nn:nn模組是整個pytorch的核心,自己設計的Net(),繼承nn.Model後可以提取模型引數,進行前向forward()運算(自己設計),以及後向運算(自動),nn提供基本網路結構單元,例如nn.Linear(),nn.Conv2d()等,還提供基本損失函式nn.CrossEntropyLoss等。
torch.optim:該模組提供自動求導更新引數等功能,用它封裝模型引數nn.parameter()後,loss求導後,可以用.step來更新整個引數。
torch.utils.data.DataSet:該模組提供載入資料初始化的方式,完善好getitem和len的介面後,便可以利用DataLoader多程序載入資料。
參考:
相關推薦
[ pytorch ] ——基本使用:(5) 模型並聯
模型並聯要注意的是:即使並聯的模組是一樣的,也要用不同的變數來定義,不然model.parameters裡面只會出現一次該模組,而不是並聯的全部模組。 class MyModel(nn.Module): # Resnet50 + Encoder_Decoder def __ini
[ pytorch ] ——基本使用:(3) finetune凍結層操作 + 學習率超引數設定
1、凍結層不參與訓練方法: ######### 模型定義 ######### class MyModel(nn.Module): def __init__(self, feat_dim): # input the dim of output fea-map
pytorch基本
pytorch主要分為以下幾個模組來訓練模型: tensor:tensor為基本結構,可以直接建立,從list建立以及由numpy陣列得到,torch還提供一套運算以及shape變換方式。 Variable:自動求導機制
[ pytorch ] ——基本使用:(5) 計算模型引數量
################ ### 模型定義 # ------------- class MyModel(nn.Module): def __init__(self, feat_dim): # input the dim of output fea-
[ pytorch ] ——基本使用:(2) 訓練好的模型引數的儲存以及呼叫
1、儲存與呼叫 def modelfunc(nn.Module): # 之前定義好的模型 # 由於pytorch沒有像keras那樣有儲存模型結構的API,因此,每次load之前必須找到模型的結構。 model_object = modelfunc # 匯入模
PyTorch基本用法(十)——卷積神經網路
文章作者:Tyan 部落格:noahsnail.com | CSDN | 簡書 本文主要是關於PyTorch的一些用法。 import torch import torchvision
PyTorch基本用法(三)——啟用函式
文章作者:Tyan 部落格:noahsnail.com | CSDN | 簡書 本文主要是關於PyTorch的啟用函式。 import torch import torch.nn.fu
pytorch系列 ---5以 linear_regression為例講解神經網路實現基本步驟以及解讀nn.Linear函式
本文主要講述最簡單的線性迴歸函式: y = w
pytorch的基本使用
需要特別注意的一點 很多部落格或非官方教程中提到了pytorch中的tensor基本上和numpy中的array是一樣的,可以直接通過函式相互轉化,同時pytorch中有variable變數,varia
pytorch中對影象的基本操作
Pytorch提供了一個torchvision.transforms的包,可以使用transforms進行如下操作: 1、PIL.image / numpy. ndarray 與Tensor相互轉化 2、進行歸一化 3、對PIL.image進行裁剪、縮放等操作 一、PIL.ima
pytorch:基本操作
import torch import numpy as np %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt pytorch中有兩種變數型別,一個是Tensor,一個是Variable。 Tens
pytorch和tensorflow的愛恨情仇之基本資料型別
自己一直以來都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新開一個系列:pytorch和tensorflow的愛恨情仇(相愛相殺。。。) 無論學習什麼框架或者是什麼程式語言,最基礎的就是其基本的資料型別了,接下來我們就一一看看吧。 pytorch版本:0.4.1,準備之後換成1.x版本的。
Struts2框架(二) Web.xml, Struts.xml, Action.Java 基本配置
str web.xml images ava img ima blog XML ges Struts2框架(二) Web.xml, Struts.xml, Action.Java 基本配置
[Linux] Linux 中的基本命令與目錄結構(初稿)
展開 src 文件名 auto 使用 bin target editor 提示符 Linux 中的基本命令與目錄結構 目錄 一、Linux 基本目錄結構 二、基本命令 三、瀏覽目錄 四、中間命令 五、更改密碼 六、環境變量和 shell 變量 七、命令路
[Linux] Linux 中的基本命令與目錄結構(待移除)
head 命令 存在 壓縮 下載 創建文件 name 批處理 targe 簡化 Linux 中的基本命令與目錄結構 目錄 一、Linux 基本目錄結構 二、基本命令 三、瀏覽目錄 四、中間命令 五、更改密碼 六、環境變量和 shell 變量 七、命令路徑
JavaScript基本數據類型
null script 引號 進制 數字類型 所有 ava def fin JavaScript語言中有五大基本數據類型: 數字; 字符串; 布爾值; undefined; null; 任何不屬於基本數據類型的東西都屬於對象。
幾種基本排序算法總結
子序列 system aop 大於等於 != pri i++ index 元素移動 以下均采用從小到大排序: 1.選擇排序算法 個人覺得選擇排序算法是容易理解的排序算法,即從n個元素中選擇最小的一個元素與第一個元素交換,再將除第一個元素之外的n-1個元素找到最小的一
EntityFramework之數據庫以及表基本創建(一)
令行 代碼 client 建數據庫 通過 ted ble 另一個 www 前言 之前有學過EF一段時間那時EF才4.0似乎還不太穩定,而現在EF都已7.0版本,同時AspNet Identity都與此大有關聯,看來是大勢所趨於是開始學習EF,在學EF過程中也遇到一些小問題,
TestNG基本註解(一)
tor 參數 ner runt ring exc 劃分 .org cal TestNG基本註解 註解描述 @BeforeSuite 註解的方法將只運行一次,運行所有測試前此套件中。 @AfterSuite 註解的方法將只運行一次此套件中的所有測試都運行
Pycharm 的基本操作
har span .com 分享 setting 9.png 單擊 安裝 大小 下載:https://www.jetbrains.com/pycharm/ 安裝:隨意安裝在那個目錄都可以 註冊:可以采用 激活碼 或者激活服務器,並對應在選項下面填入激活碼或者激活服務器URL