大家好，本篇教程的贡献者来自社区投稿作者【陨星落云】，使用CIFAR-10数据集进行图像分类。该数据集中的图像是彩色小图像，其中被分为了十类。一些示例图像，如下图所示：  加载数据数据下载可能会比较慢。请耐心等待。加载训练和测试数据，将训练数据分为训练集和验证集，然后为每个数据集创建DataLoader。        correct = np.squeeze(correct_tensor.numpy()) if not train_on_gpu else np.squeeze(correct_tensor.cpu().numpy())  preds = np.squeeze(preds_te...

from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt from torchvision import transforms to_img = transforms.ToPILImage() img = to_img(imgTensor*0.2+0.4) plt.imshow(img) plt.show()

from paddle import fluid import numpy as np from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable from paddle.fluid import dygraph as dygraph from paddle.fluid.dygraph import BatchNorm, Conv2D, Sequential, Pool2D from paddle.fluid.layers import relu class BasicBlock(dygraph.Layer): def __init__(self, in...

import re import requests import os import uuid import numpy import imghdr from PIL import Image def download_image(key_word, save_name, download_max): headers = {"User-Agent" : "User-Agent:Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0;"} download_sum = 0 str_gsm...

在前面的文章中所有的函数都是在全局范围内定义的，这些函数都称为全局函数。 Python还支持在函数体内定义函数，这种被放在函数体内定义的函数称为局部函数。 在默认情况下，局部函数对外部是隐藏的，局部函数只能在函数体内调用。函数也可以返回局部函数，以便程序在其他作用域中使用局部数。 示例代码：local_func_test.py def multi_math_func(type, value) : # 定义一个计算平方的局部函数 def square(n) : return n * n # 定义一个计算立方的局部函数 def cube(n) : return n * n * n # 定义一个计算...

argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块。argparse模块的作用是用于解析命令行参数。 我们很多时候，需要用到解析命令行参数的程序。 二、使用步骤我们常常可以把argparse的使用简化成下面四个步骤 import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument() parser.parse_args()上面四个步骤解释如下：1、首先导入该模块；2、然后创建一个解析对象；3、向该对象中添加要关注的命令行参数和选项，每一个add_argument方法对应一个要关注的参数或选项；4、最后调用...

pytorch源码解读之torchvision.transforms PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github：https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision。 这篇博客介绍...

Pytorch打怪路系列Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（1）CIFAR-10数据加载和处理链接说明Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（2）定义卷积神经网络Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（4）训练Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（5）测试  Pytorch实战2：ResNet-18实现Cifar-10图像分类（测试集分类准确率95.170%）  训练1、简述经过前面的数据加载和网...

在此示例中，我们从中加载了经过预训练的resnet18模型torchvision。我们创建一个随机数据张量以表示具有3个通道，高度和宽度为64的单个图像，并将其对应的label值初始化为一些随机值。 import torch, torchvision model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) data = torch.rand(1, 3, 64, 64) labels = torch.rand(1, 1000)接下来，我们通过模型的每一层运行输入数据以进行预测。这是前传。 prediction = model(data) # fo...

nn.CrossEntropyLoss()函数计算交叉熵损失 用法： # output是网络的输出，size=[batch_size, class] #如网络的batch size为128，数据分为10类，则size=[128, 10] # target是数据的真实标签，是标量，size=[batch_size] #如网络的batch size为128，则size=[128] crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output=crossentropyloss(output,target)注意，使用nn.CrossEnt...

背景介绍我们在使用Pytorch训练时，模型和数据有可能加载在不同的设备上（gpu和cpu），在算梯度或者loss的时候，报错信息类似如下： RuntimeError: Function AddBackward0 returned an invalid gradient at index 1 - expected type torch.cuda.FloatTensor but got torch.FloatTensor RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu for argument #...