卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中,我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围,加快模型训练过程的收敛速度,并提升模型对输入变动的抗干扰能力。
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时,数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor,它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数,帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
LRN 最早应该是出现在 2012 年的 AlexNet 中的,其主要思想是:借鉴“侧抑制”(Lateral Inhibitio)的思想实现局部神经元抑制,即使得局部的神经元产生竞争机制,使其中相应值较大的将变得更大,响应值较小的将变得更小。此外,作者在论文中指出使用 LRN 能减少其 AlexNet 在 ILSVRC-2012 上的 top-1 错误率 1.4% 和 top-5 错误率 1.2%,效果较为显著。
知乎专栏 - 张俊林 - 深度学习中的Normalization模型 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897
transforms属于torchvision模块的方法,它是常见的图像预处理的方法 在这里贴上别人整理的transforms运行机制:
机器学习领域有个很重要的假设:独立同分布假设,即假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。我们知道:神经网络的训练实际上就是在拟合训练数据的分布。如果不满足独立同分布假设,那么训练得到的模型的泛化能力肯定不好。
还记得英伟达在 GTC 2019 披露的令人惊叹的图像生成器 GauGAN 吗?仅凭几根线条,草图秒变风景照,自动生成照片级逼真图像的技术堪比神笔马良。
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作,并说明其作用,接着使用这些操作实现归一化操作的算法,如BN,GN,LN,IN等!
pytorch读取图像数据转成opencv格式方法:先转成numpy通用的格式,再将其转换成opencv格式。
选自GitHub 机器之心编译 参与:杨洁湫、李亚洲 在前一段时间,Han Zhang 和 Goodfellow 等研究者提出添加了自注意力机制的生成对抗网络,这种网络可使用全局特征线索来生成高分辨率细节。本文介绍了自注意力生成对抗网络的 PyTorch 实现,读者也可以尝试这一新型生成对抗网络。 项目地址:https://github.com/heykeetae/Self-Attention-GAN 这个资源库提供了一个使用 PyTorch 实现的 SAGAN。其中作者准备了 wgan-gp 和 wgan
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当然,如果你有喜欢的二次元老婆,想看她穿越到现实会是什么样子,也没有问题。只要输入一张她的头像:
内容包含:BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm
近日,机器之心在 GitHub 上看到了一个非常有意义的项目 PyTorch-StudioGAN,它是一个 PyTorch 库,提供了条件 / 无条件图像生成的代表性生成对抗网络(GAN)的实现。据主页介绍,该项目旨在提供一个统一的现代 GAN 平台,这样机器学习领域的研究者可以快速地比较和分析新思路和新方法等。
BN于2015年由 Google 提出,Google在ICML论文中描述的非常清晰,即在每次SGD时,通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作,使得结果(输出信号各个维度)的均值为0,方差为1。最后的“scale and shift”操作则是为了训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入,从而保证数据中有用信息的留存。
首先,eval模式和train模式得到不同的结果是正常的。我的模型中,eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单,在train时会丢弃一部分连接,在eval时则不会。Batch Normalization,在train时不仅使用了当前batch的均值和方差,也使用了历史batch统计上的均值和方差,并做一个加权平均(momentum参数)。在test时,由于此时batchsize不一定一致,因此不再使用当前batch的均值和方差,仅使用历史训练时的统计值。
紧接着 TensorFlow 更新到 2.1 版之后,PyTorch 在今天也更新到了 1.4 版本。
正值PyTorch 1.7更新,那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源:用PyTorch进行语义分割。
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data下载数据。数据集包含25,000张猫和狗的图片。在实现算法前,预处理数据,并对训练、验证和测试数据集进行划分是需要执行的重要步骤。数据下载完成后,可以看到对应数据文件夹包含了如图3.6所示的图片。
学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性(Cyclical)学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。之后,fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推广。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示:
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 很久没给大家带来教程资源啦。 正值PyTorch 1.7更新,那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源:用PyTorch进行语义分割。 △图源:stanford 该教程是基于2020年ECCV Vipriors Chalange Start Code实现了语义分割,并且添加了一些技巧。 友情提示:教程中的所有文件均可以在文末的开源地址获取。 预设置 在开始训练之前,得首先设置一下库、数据集等。 库准备 pip install
本文介绍在使用 PyTorch 高效训练深度学习模型的 17 种方法。该文所提方法,都是假设你在 GPU 环境下训练模型。关于pytorch-GPU的介绍可以参考文章:深度学习GPU环境配置及建模(Python)
近日,GAN的大家族又出一位重量级新成员U-GAT-IT,图像转换效果提升明显,原作者开源代码这两天登顶Github趋势榜,引起极大关注。
【前言】:你已经了解了如何定义神经网络,计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样?
近日,Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN,文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。
PyTorch 的关键数据结构是张量,即多维数组。其功能与 NumPy 的 ndarray 对象类似,如下我们可以使用 torch.Tensor() 创建张量。如果你需要一个兼容 NumPy 的表征,或者你想从现有的 NumPy 对象中创建一个 PyTorch 张量,那么就很简单了。
PyTorch在学术界和工业界的应用研究中都获得了很多关注。它是一个具有很大灵活性的深度学习框架,使用了大量的实用工具和函数来加快工作速度。PyTorch的学习曲线并不是那么陡峭,但在其中实现高效和干净的代码可能会很棘手。在使用它超过2年之后,以下是我最喜欢的PyTorch功能,我希望我一开始学习它就知道。
回想一下,在本系列文章的第一篇中,我们学习了为什么需要载入预训练网络以及如何载入预训练网络,同时我们演示了如何将预训练网络的分类器替换为我们自己的分类器。在本篇推文中,我们将学习如何训练自己的分类器。
0.说在前面1.准备工作1.1 transform1.2 ToTensor1.3 Normalize1.4 datasets1.5 DataLoader1.6 GPU与CPU2.Barebones PyTorch2.1 Flatten Function2.2 Two-Layer Network2.3 Three-Layer ConvNet2.4 Initialization2.5 Check Accuracy2.6 Training Loop2.7 Train a Two-Layer Network2.8 Training a ConvNet3.PyTorch Module API3.1 Three-Layer ConvNet3.2 Train a Three-Layer ConvNet4.PyTorch Sequential API4.1 Three-Layer ConvNet5. CIFAR-10 open-ended challenge
机器学习,作为人工智能学科内的一块瑰宝,其核心精髓在于利用复杂的算法体系,从众多数据中抽丝剥茧,提炼出隐含的规律与模式,从而使计算机系统无需详细的手动指令,即可自主地实现对未来结果的预测及对复杂决策问题的解决。简言之,此领域致力于赋予机器如同学生般的学习能力,使之能基于现有数据自我进化,掌握执行任务的技巧。
CW,广东深圳人,毕业于中山大学(SYSU)数据科学与计算机学院,毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群(TEG)从事Devops工作,期间在AI LAB实习过,实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。
上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新。
今天将分享Covid-19感染百分比估计完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
最近用keras跑基于resnet50,inception3的一些迁移学习的实验,遇到一些问题。通过查看github和博客发现是由于BN层导致的,国外已经有人总结并提了一个PR(虽然并没有被merge到Keras官方库中),并写了一篇博客,也看到知乎有人翻译了一遍:Keras的BN你真的冻结对了吗
今天将分享下丘脑,海马体及子区域分割完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
刚刚,清华自研的深度学习框架,正式对外开源。“贵系”计算机系的图形实验室出品,取名Jittor,中文名计图。
BatchNorm(2015年)、LayerNorm(2016年)、InstanceNorm(2016年)、GroupNorm(2018年); 将输入的图像shape记为[N,C,H,W],这几个方法主要区别是:
torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类,具备参数管理功能。
最近在研究深度学习中图像数据处理的细节,基于的平台是PyTorch。心血来潮,总结一下,好记性不如烂笔头。
翻译自:Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10934 论文代码:https://github.com/AlexeyAB/darknet
程序主要通过深度学习实现一个分类任务。编程与debug过程全部在windows10系统,Pycharm2018v1.4的IDE下完成,主要框架为pytorch 1.2.0。复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。训练过程中输出信息如下:
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