PyTorch nn.Transformer学会复制目标 - 腾讯云开发者社区

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【实践】Pytorch nn.Transformer的mask理解

pytorch也自己实现了transformer的模型，不同于huggingface或者其他地方，pytorch的mask参数要更难理解一些（即便是有文档的情况下），这里做一些补充和说明。...（顺带提一句，这里的transformer是需要自己实现position embedding的，别乐呵乐呵的就直接去跑数据了） >>> transformer_model = nn.Transformer...2维矩阵形状要求：（L, S）；也支持3维矩阵输入，形状要求：（N*num_heads, L, S）其中，N是batch size的大小，L是目标序列的长度(the target sequence length...黄色是看得到的部分，紫色是看不到的部分，不同位置需要mask的部分是不一样的而pytorch的nn.Transformer已经有了帮我们实现的函数： def generate_square_subsequent_mask

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Pytorch张量（Tensor）复制

tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。cloneclone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。

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PyTorch 多目标跟踪

今天介绍一份PyTorch实现的多目标跟踪的开源库，在Github 上搜索 MOT tracking ，该份代码排名第一位，目前已经有505颗星。...该代码实现的是广为人知的deep sort多目标跟踪算法，算法原作者的实现是基于TensorFlow的，作者用PyTorch实现了RE-ID（目标重识别）模块，并将目标检测模型从Faster RCNN...作者在视频中跑的结果：效果看起来还是蛮好的，大家也可以玩试试～代码地址： https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch ----

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半小时学会 PyTorch Hook

本文将结合代码，由浅入深地介绍 pytorch 中 hook 的用法。...#12331 · pytorch/pytorch） 1.形状 1.1在卷积层中，weight 的梯度和 weight 的形状相同 1.2在全连接层中，weight 的梯度的形状是 weight 形状的转秩...梯度大的部分，反映了输入图片该区域对目标输出的影响力较大，反之影响力小。...借此，我们可以了解到神经网络作出的判断，到底是受图片中哪些区域所影响，或者目标 feature map 提取的是输入图片中哪些区域的特征。...这很好理解，因为我们希望的是，找到输入图片中对目标输出有正面作用的区域，而不是对目标输出有负面作用的区域。其公式如下： ?

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正式支持Transformer与TensorBoard，PyTorch 1.2新鲜出炉

PyTorch 作为 Facebook 开发和维护的一个开源框架，近来的发展势头相当强劲。...正式支持 Transformer 与 TensorBoard 基于论文《Attention is All You Need》，PyTorch 1.2 版本加入了标准的 nn.Transformer 模块...nn.Transformer 模块完全依赖注意机制描述输入和输出之间的全局依赖关系。nn.Transformer 模块的组件是单独设计的，以便于被分开使用。...例如，没有更大的 nn.Transformer 的情况下，nn.TransformerEncoder 可被自身使用。...参考链接：https://github.com/pytorch/pytorch/releases

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正式支持Transformer与TensorBoard，PyTorch 1.2新鲜出炉

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新版PyTorch发布！新增TorchScript API，扩展ONNX导出……4大功能更新值得关注

operator，还能对其进行自定义改进bug~ nn.Transformer模块在PyTorch 1.2.0版本中，包含了一个标准的nn.Transformer模块，这个模块完全依赖于注意机制来理清输入和输出之间的全局依赖关系...例如，nn.TransformerEncoder可以单独使用，不需要更大nn.Transformer。...新API包括： nn.Transformer nn.TransformerEncoder和nn.TransformerEncoderLayer nn.TransformerDecoder和nn.TransformerDecoderLayer...传送门 PyTorch介绍： https://pytorch.org/blog/pytorch-1.2-and-domain-api-release/ GitHub地址： https://github.com.../pytorch/pytorch/releases — 完 —

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新版 PyTorch 1.2 已发布：功能更多、兼容更全、操作更快！

我们的核心目标在于通过不断向 PyTorch 中添加新功能来支持更多的研究和生产，其中也包括通过 TorchScript 来将程序与 PyTorch 连接起来。...NN.TRANSFORMER 在 PyTorch 1.2 中，我们现在包含一个标准的 nn.Transformer 模块（https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?...nn.Transformer 模块完全依赖注意力机制来构建输入和输出之间的全局依赖关系；该模块的各个组件经过精心设计，可以独立使用。...例如，模块中的 nn.TransformerEncoder 组件可以在无需 nn.Transformer 的情况下单独使用。...我们希望在 PyTorch 中处理视频数据尽可能简单，并且不会影响性能。因此，我们去掉了需要事先重新编码视频的步骤，因为它会涉及到：一个预处理步骤，该步骤将复制数据集并且重新编码它。

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PyTorch入门笔记-复制数据repeat函数

「对于非单维度上的复制操作，expand 函数就无能为力了，此时就需要使用 input.repeat(*sizes)。」...input.repeat(*sizes) 可以对 input 输入张量中的单维度和非单维度进行复制操作，并且会真正的复制数据保存到内存中。...[6o6llcntsx.png] input.repeat(*sizes) 函数中的 *sizes 参数分别指定了各个维度上复制的倍数，对于不需要复制的维度需要指定为 1。...（在expand函数中对于不需要(或非单维度)进行复制的维度，对应位置上可以写上原始维度的大小或者直接写 -1） [wxvfp2nevf.gif] 对单维度上的数据进行复制，repeat 函数和 expand...，简单来说就是对非单维度的所有元素整体进行复制。」

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PyTorch入门笔记-复制数据expand函数

PyTorch 中常用于张量数据复制操作有 expand 和 repeat。...，「其中 *sizes 分别指定了每个维度上复制的倍数，对于不需要（或非单维度）进行复制的维度，对应位置上可以写上原始维度的大小或者直接写 -1。」...} 通过 b.expand([2, -1])（或者b.expand(2, 3)）即可在 dim = 0 维度复制 1 次，在 dim = 1 维度不复制。...，因此只要张量中有单维度，就可以通过 expand 函数对相应的单维度进行复制操作。...比如复制 10 份形状为 [28, 28, 3] 的图片张量，最后图片张量的形状为 [10, 28, 28, 3]。「expand 函数中融合了插入批量维度并在新插入的批量维度上复制数据的操作。」

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睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台

睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台学习前言什么是SSD目标检测算法源码下载 SSD实现思路一、预测部分 1、主干网络介绍 2、从特征获取预测结果 3、预测结果的解码 4、...找到真实框对应的先验框 b、真实框的编码 2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss 训练自己的SSD模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测学习前言一起来看看SSD的Pytorch...什么是SSD目标检测算法 SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样...源码下载 https://github.com/bubbliiiing/ssd-pytorch 喜欢的可以点个star噢。...nn.ModuleList(layers) if pretrained: state_dict = load_state_dict_from_url("https://download.pytorch.org

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pytorch 1.2 与 Tensorflow 2.0 谁优谁劣？

2.Pytorch简介而来自于Facebook的pytorch是最新的深度学习框架之一，于 2017 年在 GitHub 上开源。...PyTorch更于简洁、易于使用、支持动态计算图而且内存使用很高效，因此越来越受欢迎。 ? 从近年来的pytorch使用热度来看，逐渐升高。...③增加nn.Transformer模块，同时增加了的API。...nn.Transformer nn.TransformerEncoder 和 nn.TransformerEncoderLayer nn.TransformerDecoder 和 nn.TransformerDecoderLayer...3.两者异同点相同点首先两者的主要应用范围构建神经网络，而用于解决手写数字识别、识别汽车注册车牌、目标检测、图像语义分割等简单的分类问题。目前两者在该领域均具有较好的表现。

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轻松学 Pytorch – 使用DCGAN实现数据复制

下面是DCGAN的代码实现与，训练与基于生成者实现人脸数据的复制。...# save model netG.eval() torch.save(netG, 'generate_model.pt') 请大家原谅我，因为我比较懒，就直接把pytorch...官方教程中的代码，经过一番粘贴复制然后一通猛改就成了这个例子了！

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一文学会Pytorch版本BERT使用

一、前言 NLPers最最最最最最常用的Pytorch版本的BERT应该就是这一份了吧： https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT...要求Python 3.5+, PyTorch 1.0.0+ 或 TensorFlow 2.0.0-rc1 2....首先安装TensorFlow 2.0 and/or PyTorch （本文PyTorch）安装PyTorch可访问网址：https://pytorch.org/get-started/locally/...#start-locally 在该网址上选择对应的安装环境，可以直接得到如下安装命令：例如： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c...pytorch 由于博主本机的cuda不支持1.4的torch，所以重新安装torch版本。

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Pytorch：YOLO-v5目标检测（下）

我采用的数据集目标过于靠近边界，因此标签不能完全显示，但仍然能够判别出来是能成功识别到红灯red。

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Pytorch：YOLO-v5目标检测（上）

在目标检测方面比较流行的是yolo和ssd两种算法。本篇内容就记录如何使用YOLO-v5进行目标检测。...卷积神经网络处理图像时，需要将用卷积核对图像进行逐行扫描，而YOLO则是将一张图片分成无数个方格，通过机器来判断每个方格出现目标的可能性。具体的理论比较复杂，想要了解原理，我推荐看下面两个视频。...Python: 3.8、PytorchGPU版使用git bash下载yolov5源码： git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 或者也可以复制该连接下载...9.参考资料 YOLO v5 实现目标检测

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PyTorch官方教程大更新：增加标签索引，更加新手友好

标签索引：哪里不会点哪里如果你是PyTorch 24K纯萌新，PyTorch官方一如既往地向你推荐他们最受欢迎的教程之一：60分钟入门PyTorch（Start 60-min blitz）。...当然，除了交互体验上的更新，教程内容方面，PyTorch官方也增加了新的「食用指南」，比如： PyTorch数据加载（LOADING DATA IN PYTORCH） CAPTUM的模型可解释性（MODEL...PyTorch入门教程：60分钟闪电战图像/视频篇（CV） TorchVision目标检测微调教程计算机视觉迁移学习教程对抗示例生成 DCGAN教程音频篇 torchaudio教程文本篇（NLP...）用nn.Transformer和TorchText实现 Sequence2Sequence 建模从零开始NLP：使用字符级 RNN 进行名字分类从零开始NLP：使用字符级 RNN 生成名字从零开始...传送门 PyTorch官方教程： https://pytorch.org/tutorials

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一文学会 Pytorch 中的 einsum

GiantPandaCV导语：本文主要内容是关于如何理解 Pytorch 中的爱因斯坦求和（einsum），并结合实际例子讲解和 Pytorch C++实现代码解读，希望读者看完本文后可以掌握 einsum...torch.randn(2,3,5,7,9) # i = 7, j = 9 b = torch.einsum('...ij->...ji', [a]) 实际例子解读接下来将展示13个具体的例子，在这些例子中会将 Pytorch...einsum 与对应的 Pytorch 张量接口和 python 简单的循环展开实现做对比，力求让读者看完之后都能轻松掌握 einsum 的基本用法。...Pytorch einsum 实现简要解读 C++ 代码解读： github 代码链接：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/53596cdb7359116e8c8ae18ffef06f2677ad1296...文中对于 Pytorch C++实现代码的解析是基于我自己的理解，如果觉得有误或者不理解的地方欢迎讨论。参考资料 https://www.youtube.com/watch?

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睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台

睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台学习前言源码下载 yolo3实现思路一、预测部分 1、主题网络darknet53介绍 2、从特征获取预测结果 a、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取...4、loss的计算过程训练自己的YoloV3模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测学习前言一起来看看yolo3的Pytorch实现吧，顺便训练一下自己的数据。...源码下载 https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch 喜欢的可以点个star噢。...a、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取在特征利用部分，YoloV3提取多特征层进行目标检测，一共提取三个特征层。...这一部分基本上是所有目标检测通用的部分。其对于每一个类进行判别： 1、取出每一类得分大于self.obj_threshold的框和得分。 2、利用框的位置和得分进行非极大抑制。

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从零开始，半小时学会PyTorch快速图片分类

本文的目标是能够让你可以在任何图像数据集上构建和训练图像识别器，同时充分了解底层模型架构和培训过程。...目标读者：任何研究图像识别、或对此领域感兴趣的初学者教程目录：数据提取数据可视化模型训练结果解释模型层的冻结和解冻微调教程所使用的Jupyter notebook： https://github.com

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【实践】Pytorch nn.Transformer的mask理解

Pytorch张量（Tensor）复制

PyTorch 多目标跟踪

半小时学会 PyTorch Hook

正式支持Transformer与TensorBoard，PyTorch 1.2新鲜出炉

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