我正在处理一个使用图形数据的节点分类问题。通过简单地将网络应用于单个节点(例如，忽略图形结构)，我使用了PyTorch对节点进行分类，并使用PyTorch几何方法应用GNN (例如GCN)对节点进行分类。是否可以将PyTorch中的模型作为PyTorch几何中的最后一层？我对这将如何工作感到有点困惑，因为对torch.nn.Module的输入是一个用于GNN情况的图，而对于MLP情况则是一个特征向量。我想把一个PyTorch模
浏览 0提问于2022-12-16得票数 1
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VGG16预测中的随机性
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我正在使用pytorch中提供的VGG-16网络来预测一些图像索引。我发现对于同一个输入文件，如果我多次预测，我会得到不同的结果。在我看来，这似乎有悖于直觉。一旦预测了权重(因为我使用的是预训练模型)，任何步骤都不应该有任何随机性，因此使用相同的输入文件多次运行将返回相同的预测。data.unsqueeze(0)), dim=1).argmax().item()VGG16_predict(image) 这是图片
浏览 6提问于2019-06-07得票数 2
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我正在使用现有的PyTorch-YOLOv3 3体系结构，并通过google对其进行培训，以识别自定义数据集作为研究手稿。基本上，我想使用对象检测算法来计算图像中两个类的对象数。有人告诉我，为了我的目的，我应该为模型生成验证/训练曲线，并创建一个混淆矩阵来评估训练模型的分类器元素。我有一个想法，修改培训脚本，以便在培训期间将培训指标输出到csv文件中，但我不熟悉如何创建一个混淆矩阵来评估经过培训的模型。
此外，在计算机视觉领域，应该为手稿生成什么样的度量&#x
浏览 0提问于2019-12-10得票数 0
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多类语义分割模型评价
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我已经制定了一个模型，输出相当下降分割图像通过减少损失值。但是，我不能用度量来评估模型的性能，例如meanIoU或Dice系数。在二值语义分割的情况下，只需将阈值设置为0.5，将输出作为目标或背景进行分类，但对于多类语义分割则不起作用。请告诉我如何获得上述指标的模型性能好吗？任何帮助都将不胜感激！顺便说一下，我使用的是PyTorch框架和CamVid数据集。
浏览 14提问于2020-06-19得票数 3
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我不知道如何评估分类器，特别是它的敏感性、特异性、AUC值、...etc。
我在TensorFlow文档(和)中找到了它们，但不知道如何将其与本文中显示的代码一起使用。
浏览 13提问于2018-01-27得票数 0
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我使用以下功能将一个经过预先训练的tf模型转换为pytorch。print("Save PyTorch model to {}".format(pytorch_dump_path))一些PyTorch模型TFAlbertModel的权值或缓冲区不是从Tf2.0模型中初始化的，而是新初始化的：“谓词.Layer
浏览 3提问于2020-08-29得票数 0
我正在使用英特尔Pytorch扩展(参考https://github.com/amitrajitbose/cat-v-dog-classifier-pytorch)开发狗-猫分类器。我想减少我的模型的训练时间。如何在代码中启用混合精度？参考了这个github(https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch)来训练我的模型。
浏览 74提问于2021-10-01得票数 0
我正在使用Pytorch进行图像分类。我正在寻找在ImageNet以外的数据集上预先训练的CNN模型，我找到了一个指向".ckpt“文件的链接。我还找到了使用Tenserflow加载此文件的教程，但没有使用pytorch。如何从".ckpt“文件中使用Pytorch加载预先训练好的模型？
浏览 295提问于2019-11-25得票数 1
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我使用pytorch作为训练框架和官方的示例，用我的自定义数据集训练图像分类模型。
我的自定义数据集有两个不同的标签(好的和坏的)，以及100多万张图像。我的模型在训练阶段平均获得99%的训练acc，在验证阶段获得近99%的val acc。在测试阶段，模型得到99%的测试结果。然而，当我使用我的模型来评估整个数据集(数据集中的所有图像)时，acc只得到90%，这是相当奇怪的，因为我的模型在训练阶段更新了它的参数。该模型应能达到较高的精
浏览 0提问于2021-09-24得票数 1
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火把预测与飞镖，欢迎体验
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我想知道在pytorch ()和省道()之间使用哪个包。我一直在尝试这两种方式，看起来飞镖更像是滑雪板--就像它的写作和风格，而火把的预测使用了不同的数据类。
任何将两者进行比较的评论都将受到欢迎。
浏览 3提问于2022-03-03得票数 1
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我有一个倾斜的数据集(5,000,000个正样本和只有8000个负二进制分类)，因此，我知道，准确性不是一个有用的模型评估指标。当我在所有数据上训练模型时，我获得了99%的总体准确率，但对反面示例的准确率为0% (即。将一切都归类为积极的)。我已经使用criterion = nn.CrossEntropyLoss()和optimiser = optim.Adam()在Pytorch中构建了我当前的模型。所以，我的问题是，我如何在训练中实现精确度和召回率，以产生尽可能好的模型</e
浏览 5提问于2018-07-19得票数 3
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我使用的是本教程中预先训练好的模型。https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html#defining-your-model 该模型是pytorch的更快的RCNN 50fpn模型。有人知道分类损失、损失和客观性损失函数是什么吗(即交叉熵或？)。提前谢谢你，Sriram A。
浏览 56提问于2021-07-30得票数 0
我已经使用pytorch训练了一个图像分类模型。我正在考虑使用TensorFlow扩展。我非常怀疑我是否能够在TensorFlow扩展管道中使用我的PyTorch训练模型(我可以将训练模型转换为ONNX，然后转换为Tensorflow兼容格式)。有没有可能或者有更好的方法来生产PyTorch训练过的模型？
浏览 6提问于2020-11-13得票数 2
我想使用预先训练的分类模型(使用pytorch和ResNet50作为模型)。所有的pytorch模型的3个渠道，尽管。那么，问题是：如何使用3通道预训练模型来处理4通道数据？我下一种方式是加载模型：resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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有没有什么办法可以将"FrontalFaceCART“和"ProfileFace”这样的两个分类模型组合成一个，以获得更好的结果？
谢谢。
浏览 5提问于2016-02-28得票数 1
我正在使用PyTorch进行图像分类。经过最多的训练后，我想保存经过训练的模型。我不明白这是什么意思这行代码由PyTorch网站()提供。
浏览 4提问于2018-09-22得票数 3
我已经搜索了使用列表或数组输入数据来训练DQN代码的代码。但我找不到任何密码。我想知道如何将图像输入数据更改为列表或数组输入数据。
浏览 3提问于2019-08-30得票数 0
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基于10幅图像的训练目标检测模型
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我正在尝试训练一个以Resnet50为骨干的蒙克-RCNN对象检测模型。我正在使用来自PyTorch火炬视觉库的预训练模型。我只有10个图像，我可以用来训练。在相同的10张图片中，我使用了3张图片进行验证。对于评估，我使用COCO中使用的评估方法，它也作为TorchVision的github存储库中的.py脚本提供。为了有足够的样本进行训练，我对相同的10幅图像进行了100倍的过度采样，即我最终得到了1000幅图像，我可以用来训练我的模型。类似地，我最
浏览 0提问于2020-10-23得票数 1
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如果我在单独建模的图像上训练一个模型，它是否可以选择图像中所有这些出现的位置-例如。有5个人的图像，所有5个人都被单独检测到了吗？
浏览 24提问于2020-06-26得票数 0
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我正在训练一个物体检测模型(SSD300)来检测和分类热图像中的人体姿势。现在，我想在一个无偏的数据集上评估模型。我尝试了这两种方法，但正如预期的那样，在类似的图片上进行评估时，我有一个mAP=0.9，而在完全不同的图像上进行<em
浏览 0提问于2020-02-05得票数 1
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