我正在使用Pytorch为CIFAR10做一些分类任务,对于每一次迭代,我必须对每一批进行一些预处理,然后才能前馈到模型中。以下是每个批次上预处理部分的代码:
S = torch.zeros((batch_size, C, H, W))
for i in range(batch_size):
img = batch[i, :, :, :]
for c in range(C):
U, _, V = torch.svd(img[c])
S[i, c] = U[:, 0].view(-1, 1).matmul(V[:,
有关pytorch的CIFAR10教程可以在这里找到:
本教程将介绍如何使用pytorch为CIFAR 10数据集创建简单的卷积神经网络。在接近尾声时,它略微介绍了如何在GPU上实现上述代码。
本质上的区别是,我们创建了设备=torch.device(' gpu '),并在使用它们进行计算之前将所有张量发送到gpu设备。因此,本质上,我们希望在每次进行计算之前将网络对象、输入和标签张量发送到gpu设备。
所以我回去加了一句:
net.to(device)
在计算的循环中:
with torch.no_grad():
for data in testloader:
我已经实现了一个本地工作的PyTorch Dataset (在我自己的桌面上),但是当在AWS SageMaker上执行时,它会中断。我的Dataset实现如下。
class ImageDataset(Dataset):
def __init__(self, path='./images', transform=None):
self.path = path
self.files = [join(path, f) for f in listdir(path) if isfile(join(path, f)) and f.endswith(
我是深度学习和PyTorch的新手。我在cifar10上的火炬视觉模块中使用resnet-50模型.我从火炬视觉导入了CIFAR-10数据集。测试的准确性很低,我试过配置分类层,但精度没有变化。我的密码有什么问题吗?我在计算准确度时犯了错误吗?
import torchvision
import torch
import torch.nn as nn
from torch import optim
import os
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
impor
我正在尝试使用tensorflow中的以下代码库为CIFAR10训练一个resnet模型:https://github.com/stanford-futuredata/dawn-bench-models/tree/master/tensorflow/CIFAR10/resnet。尽管自述文件中提到了TensorFlow1.2,但我在尝试安装时得到了一个Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==1.2,所以我改用TensorFlow1.15。我也在使用Python 3.7.6,并在Mac上运行。当我尝
我对PyTorch和一般的神经网络都很陌生。我试图在CIFAR-10数据集上实现来自torchvision的resnet-50模型。
import torchvision
import torch
import torch.nn as nn
from torch import optim
import os
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np
from collections import OrderedDict
import
TLDR --从ResNet提取功能地图时认为最佳实践是什么?
我正在尝试通过CIFAR10提供整个ResNet18数据集,以提取一个新的数据集,该数据集包含CIFAR10中每个样本的一些非输出激活。我已经实现了生成这个数据集的代码,但是运行时间太长了(超过了Google的空闲RAM访问权限,这是相当多的RAM)。我实现的代码基于一个名为中间激活( Intermediate )的 --前向挂钩。
activation = {}
def get_activation(name):
"""
when given as input to register_
我以非管理员身份开始在Linux上使用Caffe框架,Caffe是在我的帐户上安装的。我转到usr/local/caffe路径并开始运行./create_cifar10.sh.But的cifar10示例,我得到了这个错误:
./create_cifar10.sh: 12: ./create_cifar10.sh: ./build/examples/cifar10/convert_cifar_data.bin: not found
我已经检查了构建目录,那里有一个名为convert_cifar_data.bin的文件。我该怎么解决它呢?
我在用CIFAR10数据集训练我的CNN。我提取了50,000张维度(32 X 32 X 3)的图像,并在列表中读取它们。我将它们转换为numpy数组,并将其存储在列表中。我对我的训练和测试的标签也做了同样的处理。
然后,我在pytorch中构建了两层和一个FC的CNN。在此之前,我创建了自己的自定义数据加载器。在这样做的同时,我输入的图像的尺寸正在发生变化。尺寸(32 X 32 X 3)正在更改为(3 X 32 X 32),并且我无法训练我的神经网络。
tensor_x = torch.stack([torch.Tensor(i) for i in train_images])
tensor
我正在使用,并注意到在模块cifar10_input.py和cifar10.py中有两个名为distorted_inputs的函数。cifar10_train.py模块通过以下行使用__init__.py导入:
# Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
...
==============================================================================
"""Makes helper libraries available
我想使用CIFAR-10数据集,但我只需要青蛙、狗、猫、马和鸟类,到目前为止,我使用了以下代码:
# Plot ad hoc CIFAR10 instances
from keras.datasets import cifar10
from matplotlib import pyplot
from scipy.misc import toimage
# load data
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
# create a grid of 3x3 images
for i
我试图在A100图形处理器上使用我当前的代码,但是我得到了这个错误:
---> backend='nccl'
/home/miranda9/miniconda3/envs/metalearningpy1.7.1c10.2/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py:104: UserWarning:
A100-SXM4-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation.
The curre