关于为什么要用Sampler可以阅读一文弄懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系。 本文我们会从源代码的角度了解Sampler。 Sampler 首先需要知道的是所有的采样器…

Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation …

在使用PyTorch时,你可能会遇到这种问题,网络层被Sequential类包装了起来,没办法在其中插入print语句来查看在网络中流动的张量的形状与具体的值.例如以下代码: model = nn.Sequential(…

classNet中首先通过super函数继承torch.nn.Module模块的构造方法，再通过添加属性的方式搭建神经网络各层的结构信息，在forward方法中完善神经网络各层之间的连接信息，然后再通过定义Net类对象的…

转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8524937.html 论文： SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Fac…

pytorch中的词向量的使用 在pytorch我们使用nn.embedding进行词嵌入的工作。 具体用法就是: import torch word_to_ix={'hello':0,'world':1} embeds…

背景：对 python 不熟悉，能看懂代码，也能实现一些简单的功能，但是对 python 的核心思想和编程技巧不熟，所以使 Pytorch 写 loss 的时候遇到很多麻烦，尤其是在 batch_size > 1 …

未经许可，严禁任何形式转载！ 能力有限，欢迎批评指正。 引入 训练模型的时候，第一步需要将数据集进行加载和预处理，然后送入数据队列，通过数据队列送入网络中。分别通过 Dataset 和 Dataloader 实现。 创建…

    最近要使用faster-rcnn，DetNet-FPN以及Light-Head三种目标检测方案训练自己的数据集，并做一个比较。在GitHub上搜罗了一番，发现下面三个开源项目一脉相承，正合我意…

　　使用Pytorch之前，有几个概念需要弄清楚． 什么是Tensors（张量）？ 　　这个概念刚出来的时候，物理科班出身的我都感觉有点愣住了，好久没有接触过物理学的概念了． 这个概念，在物理学中怎么解释呢？ 　 　张量…

PyTorch对ResNet网络的实现解析 1.首先导入需要使用的包 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo # 默认的resnet…

squeezenet是16年发布的一款轻量级网络模型，模型很小，只有4.8M，可用于移动设备，嵌入式设备。 关于squeezenet的原理可自行阅读论文或查找博客，这里主要解读下pytorch对squeezenet的官方…