pytorch | 易学教程

Install PyTorch from requirements.txt

阅读更多关于 Install PyTorch from requirements.txt

问题 Torch documentation says use pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html to install the latest version of PyTorch. This works when I do it manually but when I add it to req.txt and do pip install -r req.txt , it fails and says ERROR: No matching distribution . Edit: adding the whole line from req.txt and error here. torch==1.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html torchvision==0.5.0+cpu -f https://download

print exact value of tensor(floating point precision) with pytorch

阅读更多关于 print exact value of tensor(floating point precision) with pytorch

问题 I'm trying to print torch.FloatTensor like a = torch.FloatTensor(5,5) print(a) this way I can got a value like 0.0000e+00 0.0000e+00 3.2286e-41 9.4448e+21 4.3346e-38 1.2412e-40 1.2313e+00 1.6751e-37 3.1138e-40 9.4460e+21 2.6801e-36 3.5873e-41 9.4463e+21 4.9653e-35 3.9963e-40 9.4454e+21 2.6801e-36 1.2771e-40 9.4460e+21 1.7153e-34 7.7056e-40 9.0090e+15 4.1877e-38 2.9775e-41 1.5695e-43 But I want to get more accurate value, like 10 decimal point 0.1234567891+01 in python, I could got it print('{

When should I use nn.ModuleList and when should I use nn.Sequential?

阅读更多关于 When should I use nn.ModuleList and when should I use nn.Sequential?

问题 I am new to Pytorch and one thing that I don't quite understand is the usage of nn.ModuleList and nn.Sequential . Can I know when I should use one over the other? Thanks. 回答1: nn.ModuleList does not have a forward method, but nn.Sequential does have one. So you can wrap several modules in nn.Sequential and run it on the input. nn.ModuleList is just a Python list (though it's useful since the parameters can be discovered and trained via an optimizer). While nn.Sequential is a module that

Papers With Code新增数据集检索功能：3000+经典数据集，具备多种过滤功能

阅读更多关于 Papers With Code新增数据集检索功能：3000+经典数据集，具备多种过滤功能

机器之心报道作者：陈萍转载自：机器之心原文链接： Papers With Code新增数据集检索功能：3000+经典数据集，具备多种过滤功能 mp.weixin.qq.com Papers with Code 现在已经集成了 3044 个机器学习数据集，点点鼠标就能检索需要的数据集。在机器学习中，数据集占据了重要的一部分。研究人员除了需要开发先进的算法外，其实数据集的建立才是最基础也是最重要的部分。在过往的研究中，机器学习从业者也建立了许多可用的数据集。在哪里可以找到比较好的数据集呢？近日，查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code 官网发布，Datasets 已经实现了 3044 个机器学习数据集的汇总，并且按照不同的类型进行归类，还具有过滤功能，值得一看。我们现在正在索引 3000 + 来自机器学习的数据集。使用者可以按照任务分类和模式进行数据集查找，还可以按照时间比较数据集的使用情况、浏览基准等要素进行查找。网站地址： https://www. paperswithcode.com/data sets 覆盖范围众多的数据集在这 3044 个机器学习数据集里，不乏我们常用的经典数据集，例如，ImageNet、COCO、CIFAR-10、MNIST 等。快速检索如果你想搜索指定的数据集，该网站也具备检索功能，例如从事计算机视觉的研究者

Deriving the structure of a pytorch network

阅读更多关于 Deriving the structure of a pytorch network

问题 For my use case, I require to be able to take a pytorch module and interpret the sequence of layers in the module so that I can create a “connection” between the layers in some file format. Now let’s say I have a simple module as below class mymodel(nn.Module): def __init__(self, input_channels): super(mymodel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(input_channels, input_channels) def forward(self, x): out = self.fc(x) out += x return out if __name__ == "__main__": net = mymodel(5) for mod in

Deriving the structure of a pytorch network

阅读更多关于 Deriving the structure of a pytorch network

计算机视觉中的注意力机制

阅读更多关于计算机视觉中的注意力机制

点击上方 “ 机器学习与生成对抗网络 ”，关注"星标" 获取有趣、好玩的前沿干货！作者：HUST小菜鸡 https://zhuanlan.zhihu.com/p/146130215 文仅交流，未经允许不得转载之前在看DETR这篇论文中的self_attention，然后结合之前实验室组会经常提起的注意力机制，所以本周时间对注意力机制进行了相关的梳理，以及相关的源码阅读了解其实现的机制一、注意力机制（attention mechanism） attention机制可以它认为是一种资源分配的机制，可以理解为对于原本平均分配的资源根据attention对象的重要程度重新分配资源，重要的单位就多分一点，不重要或者不好的单位就少分一点，在深度神经网络的结构设计中，attention所要分配的资源基本上就是权重了视觉注意力分为几种，核心思想是基于原有的数据找到其之间的关联性，然后突出其某些重要特征，有通道注意力，像素注意力，多阶注意力等，也有把NLP中的自注意力引入。二、自注意力（self-attention）参考文献：Attention is All you Need 参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221 GitHub：https://github.com/huggingface/transformers

深度学习框架PyTorch的技巧总结

阅读更多关于深度学习框架PyTorch的技巧总结

1.在训练模型时指定GPU的编号设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为"/gpu:0"， os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" ; 设置当前使用的GPU设备为0，1两个设备，名称依次为"/gpu:0","/gpu:1"， os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1" ;根据顺序优先表示使用0号设备，然后使用1号设备；同样，也可以在训练脚本外面指定， CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py ,注意，如果此时使用的是8卡中的6和7， CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7 python train.py ，但是在模型并行化的时候，仍然指定0和1， model=nn.DataParallel(mode, devices=[0,1] ; 在这里，需要注意的是，指定GPU的命令需要放在和网络模型操作的最前面； 2.查看模型每层的输如输出详情 1.需要安装torchsummary或者torchsummaryX(pip install torchsummary); 2.使用示例如下： from torchvision import models vgg16 = models . vgg16 ( ) vgg16 = vgg16 . cuda ( ) # 1

How to customize pytorch data

阅读更多关于 How to customize pytorch data

问题 I am trying to make a customized Dataloader using pytorch. I've seen some codes like (omitted the class sorry.) def __init__(self, data_root, transform=None, training=True, return_id=False): super().__init__() self.mode = 'train' if training else 'test' self.data_root = Path(data_root) csv_fname = 'train.csv' if training else 'sample_submission.csv' self.csv_file = pd.read_csv(self.data_root / csv_fname) self.transform = transform self.return_id = return_id def __getitem__(): """ TODO """ def

RuntimeError: size mismatch, m1: [4 x 3136], m2: [64 x 5] at c:\a\w\1\s\tmp_conda_3.7_1

阅读更多关于 RuntimeError: size mismatch, m1: [4 x 3136], m2: [64 x 5] at c:\a\w\1\s\tmp_conda_3.7_1

问题 I used python 3 and when i insert transform random crop size 224 it gives miss match error. here my code what did i wrong ? 回答1: Your code makes variations on resnet: you changed the number of channels, the number of bottlenecks at each "level", and you removed a "level" entirely. As a result, the dimension of the feature map you have at the end of layer3 is not 64: you have a larger spatial dimension than you anticipated by the nn.AvgPool2d(8). The error message you got actually tells you

订阅 pytorch