用plt实现pytorch图像的显示 - 腾讯云开发者社区

本库用 PyTorch 实现了全局/局部一致图像补全（Globally and Locally Consistent Image Completion ）。...Requirements Python 3 PyTorch NumPy OpenCV pyamg（可选，但需要进行后期处理） scipy（可选，但需要进行后期处理）这段代码不用 GPU 可以运行下载预训练模型...python inpaint.py --input --mask 下面的 mask 是一张黑白图片，白色完全是 reagion，并且 mask 的大小应该和输入的图像一样...其他选项： --gpu：用 GPU 计算，可能不会变快。默认为 False。 --postproc：可以进行后期处理（泊松融合）。...默认为 False，这个泊松融合脚本是从这个（https://github.com/parosky/poissonblending）库分出的。

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PyTorch +ResNet34实现图像分类

其中W是卷积操作，用来调整x的channel维度。在计算机视觉里，网络的深度是实现网络好的效果的重要因素，输入特征的“等级”随增网络深度的加深而变高。...，conv2_x，conv3_x，conv4_x，conv5_x，之后的其他论文也会专门用这个称呼指代ResNet50或者101的每部分。...本文在这里介绍：首先，看看 Kaggle 卫星图像分类。使用预训练的 PyTorch ResNet34 模型进行卫星图像分类。在训练保存训练好的模型后，对来自互联网的图像进行推理。...test_data 子目录包含互联网的图像，在训练模型后用于推理。这些是全新的图像，在经过训练的 PyTorch ResNet34 模型中是看不到的。...PyTorch版本 1.9.0 使用 PyTorch ResNet34 的卫星图像分类从这里开始编码部分。有五个 Python 文件。

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利用pytorch实现图像识别demo

1.下载和安装PyTorch，以及所需的其他依赖项。...2.准备数据集，并将其转换为适合PyTorch使用的格式（例如，利用 torchvision 库中的 transform 处理图像数据，并将其转换为 tensor）。...3.创建一个神经网络模型，可以使用 torch.nn 模块中提供的各种层构建模型。4.定义损失函数（如交叉熵损失函数）和优化器（如随机梯度下降优化器或 Adam 优化器）。...6.使用训练好的模型进行预测，可以用模型对新的图片进行分类。...下面是一个简单的示例代码，它使用CNN模型对图像数据集进行分类import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvision.datasets

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实战 | 手把手教你用PyTorch实现图像描述（附完整代码）

的变量 ▌Autograd autograd 是PyTorch 核心的包，用于实现前面我们提到的自动梯度算法。...我们下面会实现如图5.19的卷积网络，因为之前已经详细的介绍了理论的部分，我们这里只是简单的介绍怎么用PyTorch 来实现。...绘图把所有的损失都绘制出来可以显示学习的过程。...我们就像实现一个普通的前馈神经网络一样实现RNN，因为我们在for 循环里复用同一个全连接层，因此PyTorch 会自动帮我们展开从而实现BPTT。...现在下面的例子里将使用PyTorch提供的GRU 模块，这比我们自己“手动”实现的版本效率更高，也更容易复用。我们下面会简单的介绍PyTorch 中的RNN 相关模块。

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c#利用Halcon的图像显示控件显示图像

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我用plt.contour()怎么把颜色棒区间显示区间设定为0~17呀？

一、前言前几天在Python白银交流群【王者级混子】问了一个matplotlib作图的问题，问题如下：大佬们，我用plt.contour()怎么把颜色棒区间显示区间设定为0~17呀？...二、实现过程这里【论草莓如何成为冻干莓】给了一个指导，如下所示：这个是指旁边的颜色条吧，你搜一下都是一样的设置。【王者级混子】：我搜了，都没达到我想要的要求。...import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm # 创建一个新的图像和坐标轴，这次将颜色条显示在右侧 fig, ax = plt.subplots...fig.colorbar(sm, ax=ax, orientation='vertical', label='Data Value', ticks=levels) # 显示图像...【王者级混子】：那个黄色的其实对应的就是17，我把之前绘制的图片搞成了gif，对比一下发现，颜色条都显示在那一半的地方；我查了一下，网上说plt.contour()它没法固定住。

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pytorch基础笔记pytorch的windoows下安装pytorch的使用Dynamic Computation Graph用pytorch实现线性回归

pytorch的windoows下安装 Step1：通过百度云下载安装包 Amazon Cloud(py36)或者百度云(py36)或百度云(py35) Step2：构建虚拟环境（打开CMD命令提示符窗口...install --offline path/to/tar/pytorch-0.1.12-py3X_0.1.12cu80.tar.bz2 conda install nb_conda Step4：打开...pytorch在64位Windows下的conda安装包 pytorch的使用 api的介绍https://pytorch.org/docs/master/tensors.html 特点优点...tensor 和tensorflow中的张量一样 ? tensor的创建 ? 矩阵的乘法 ? ?...以上过程可以看作是三个复合函数的运算直接调用z.backward()可进行反响传播求导数 ? 用pytorch实现线性回归 1.构建原始数据 ? 2.写出损失函数，和反向传播函数 ?

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Github 项目推荐 | 用 PyTorch 实现 OpenNMT

这是一个用 PyTorch 实现的 OpenNMT 的库，OpenNMT 是一个神经机器翻译系统。 ?...Github： https://github.com/mattiadg/SR-NMT 快速开始一些有用的工具：下面的例子使用了 Moss tokenizer (http://www.statmt.org.../moses/) 来准备用于评估的数据和 moses BLEU 脚本。...data/multi30k/test.de.atok < multi30k.test.pred.atok 预训练模型：以下预训练模型可以下载并与 translate.py 一起使用（这些训练有较旧版本的代码...onmt_model_en_de_200k：基于 OpenNMT / IntegrationTesting 中 200k 句子数据集的英德翻译模型。 Perplexity：21。

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Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network

本库用 Pytorch 实现的 Capsule Network 基于以下论文： Dynamic Routing Between Capsules by Sara Sabour, Nicholas Frosst...and Geoffrey Hinton https://arxiv.org/abs/1710.09829 官方用 TensorFlow 实现的 Capsule Network 的论文地址如下： https...运行要获取关于该项目的详细信息，请运行： python main.py --hel 重构的图像与原始图像对比： ?...安装需求 PyTorch (http://www.pytorch.org) NumPy (http://www.numpy.org/) GPU 默认的超参数（和论文的类似） Per-GPU batch_size

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使用opencv读入并显示一幅彩色图像,灰度化并显示，用canny算子得到图像边缘并显示

要求步骤： 1.读入彩色图像,并显示; 2.将彩色图像灰度化,并显示; 3将灰度图像，用Canny边缘算子得到图像边缘,并显示。...并且大小可调节 cv2.resizeWindow("img", 400, 480) #设置窗口大小 cv2.imshow("img",img1) cv2.waitKey(0) #该函数等待任何键盘事件指定的毫秒...(121),plt.imshow(img2,cmap = 'gray') plt.title('yuan tu'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot...(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray') plt.title('Canny bianyuanjiance'), plt.xticks([]), plt.yticks([...]) plt.show() #群970353786 结果：

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昇腾910-PyTorch 实现 Alexnet图像分类

PyTorch 实现 Alexnet图像分类本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的Alexnet小模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。...Alexnet网络代码实现分析网络总共分为两大组成部分：5个卷积层（池化）与3个全连接层。...```pythonimport torch_npufrom torch_npu.contrib import transfer_to_nputorchvision模块中集成了一些当今比较流行的数据集、模型架构和用于计算机视觉的常见图像转换功能...，这些图像是32\*32，分为10个类，每类6000张图。...测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。

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基于FPGA的图像显示

基于FPGA的图像显示作者：lee神这几天一直在调试FPGA的图像显示系统，今天终于成功，图像不在闪烁，也不再边框缺失。...基于FPGA的图像处理的第一课应该是基于FPGA的图像显示，只有图像正常显示，才能进行图像的处理演示。基于FPGA的图像显示模型: ? ? ?...上面三个都是基本的图像处理系统，今天我们利用图2所示系统进行图像显示。 FPGA内部模块： ? 如上所示，FPGA模块包括串口驱动模块，读写FIFO，SDRAM驱动，以及LCD驱动。今天先写到这里。...展示一下调试过程，以及显示效果。 ? 串口传图工具 ? 图片生成16进制文件工具 ? 图片16进制文件 ? 实验图1 ? 试验图二 ?...试验图3 通过显示可以很明显的看出显示图片正常，无缺边，无闪烁。

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昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch 实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。...其主要作用是怎样用密集成分来近似最优的局部稀疏结构。...GoogleNet网络是由若干个Inception模块堆叠而成，此外由于此处是10分类任务且LRN操作对分类任务无明显提升效果，因此本实验在实现时只搭建了input-\> softmax2主通路网络(没有实现的部分均在图中用...网络通过实现定义GoogLeNet类实现，整个网络结构被分成了5个阶段，经过5阶段后通过一个Fc层得到预测10个类别信息。...测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。

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MATLAB的图像显示方法

(2)单位阶跃序列 (3)正弦序列 (4)指数序列 (5)复指数序列 MATLAB的图像显示方法 1.图像的读 2.图像显示 (1)图像显示 (2)同屏显示多个图像 3.数字图像处理中常用到的MATLAB...1.用 MATLAB 编制程序, 分别产生长度为 (由输入确定) 的序列: (1)单位冲击响应序列可用 MATLAB 中 zeros 函数来实现; t=-20:1:20; X=zeros(size...^n; plot (n,x); (5)复指数序列用 exp 函数实现 K_{0} e^{(a+j b) n} , 并给出该复指数序列的实部、虚部、幅值和相位的图形。...pi; N=40; n=-N:1:N; x=A0*sin(2*pi*f*n+K0); plot(n,x) MATLAB的图像显示方法 1.练习图像读写和显示函数的使用方法 2.掌握MATLAB支持的五类图像显示方法...%显示图像的大小 (2)同屏显示多个图像可用subplot(m,n)将图形窗分为m*n个子窗口，然后取第一、第二…子窗口显示不同的图像，实现同屏显示多个图像。

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Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 WaveNet-Vocoder

本库是用 Pytorch 实现的 WaveNet-Vocoder。安装需求： cuda 8.0 python 3.6 virtualenv 推荐使用内存大于 10GB 的 GPU。.../run.sh 如果你的服务器上安装了 slurm，你可以用 slurm 来运行 recipe。.../run.sh 最后，你可以在 exp / train _ * / wav_restored 中获取生成的 wav 文件。...使用预先训练的模型来解码数据为了合成你的数据，你需要以下东西： - checkpoint-final.pkl (model parameter file) - model.conf (model configuration...0.5 \ --inv false \ --n_jobs 1 最后，你可以在 si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up / wav_restored 中找到生成的

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轻松学Pytorch-使用torchvision的transforms实现图像预处理

Transforms包介绍 Pytorch中的图像预处理都跟transforms这个工具包有关系，它是一个常用的图像变换工具包，主要支持方式有两中： Compose方式，支持链式处理，可以集合多个transforms...(), // 像素值转换为0~1 ]) Scriptable transforms方式，通过即时运行的脚本方式实现图像变换。...官方说明上述两种变换方式均支持PIL图像对象与Tensor对象，输入的图像格式必须为以下： (C、H、W) 一张图像变换或者 (B、C、H、W) 多张图像变换其中C表示图像通道数、H表示图像高度、W...此外还这支持单独的功能函数相关的方法，通过torchvision.transforms.functional实现支持。...运行上述的测试代码，我没有使用PIL库，而是使用OpenCV完成了图像读取与处理显示，代码如下： import torch import cv2 as cv import numpy as np import

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PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

你好，我是郭震在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。...以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在 PyTorch 中的应用示例。传统卷积 (nn.Conv2d) 用途传统卷积通常用于特征提取。...在处理图像时，通过应用卷积核（也称为滤波器）来扫描输入图像或特征映射，可以有效地识别图像中的局部特征（如边缘、角点、纹理等）。...这在自动编码器、生成对抗网络（GANs）以及任何需要从压缩特征映射中重构高分辨率图像或特征的场景中非常有用。它可以被视为传统卷积的逆过程。...工作原理转置卷积通过在每个输入数据点周围插入空白（通常是零填充），然后应用卷积核，以此来“扩展”数据的空间尺寸。这种操作可以通过调整卷积核的大小、步幅和填充等参数来实现对输出尺寸的精确控制。

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Siamese-pytorch孪生网络实现评价图像相似度

什么是孪生神经网络简单来说，孪生神经网络（Siamese network）就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。...所谓权值共享就是当神经网络有两个输入的时候，这两个输入使用的神经网络的权值是共享的（可以理解为使用了同一个神经网络）。...很多时候，我们需要去评判两张图片的相似性，比如比较两张人脸的相似性，我们可以很自然的想到去提取这个图片的特征再进行比较，自然而然的，我们又可以想到利用神经网络进行特征提取。...孪生神经网络的实现思路一、预测部分 1、主干网络介绍孪生神经网络的主干特征提取网络的功能是进行特征提取，各种神经网络都可以适用，本文使用的神经网络是VGG16 这是一个VGG被用到烂的图，但确实很好的反应了...实现代码如下：二、训练部分 1、数据集的格式本文所使用的数据集为Omniglot数据集。其包含来自 50不同字母（语言）的1623 个不同手写字符。

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【图像分类】基于Pytorch的多类别图像分类实战

欢迎大家来到图像分类专栏，本篇基于Pytorch完成一个多类别图像分类实战。作者 | 郭冰洋编辑 | 言有三 1 简介 ?...实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤： 1、选择开源框架目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、caffe、pytorch、mxnet等； 2、构建并读取数据集根据任务需求搜集相关图像搭建相应的数据集...3、框架搭建选择合适的网络模型、损失函数以及优化方式，以完成整体框架的搭建 4、训练并调试参数通过训练选定合适超参数 5、测试准确率在测试集上验证模型的最终性能本文利用Pytorch框架，按照上述结构实现一个基本的图像分类任务...Pytorch中封装了相应的数据读取的类函数，通过调用torch.utils.data.Datasets函数，则可以实现读取功能。 ?...需要特别强调的是对图像进行去均值处理，很多同学不明白为何要减去均值，其主要的原因是图像作为一种平稳的数据分布，通过减去数据对应维度的统计平均值，可以消除公共部分，以凸显个体之间的特征和差异。

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基于Pytorch的MLP实现基于Pytorch的MLP实现

基于Pytorch的MLP实现目标使用pytorch构建MLP网络训练集使用MNIST数据集使用GPU加速运算要求准确率能达到92%以上保存模型实现数据集：MNIST数据集的载入 MNIST...数据集是一种常用的数据集，为28*28的手写数字训练集，label使用独热码，在pytorch中，可以使用torchvision.datasets.MNIST()和torch.utils.data.DataLoader...提供了两种保存网络的方法，分别是保存参数和保存模型保存参数：仅仅保存网络中的参数，不保存模型，在load的时候要预先定义模型保存模型：保存全部参数与模型，load后直接使用 # only save.../pytorch_model/mlp/model/mlp_model.pt") /home/sky/virtualpython/pytorch0p2/lib/python3.5/site-packages...Variable目前没查到转为numpy的方法，考虑Variable中的数据保存在一个torch.Tensor中，该Tensor为Variable.data，直接将其转为numpy即可 GPU产生的转换问题

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