TensorFlow最初是由研究人员和Google Brain团队针对机器学习和深度神经网络进行研究所开发的,目前开源之后可以在几乎各种领域适用。 (2)Torch Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架,其诞生已经有十年之久,但是真正起势得益于Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了编程语...
class ResidualBlock(nn.Module): # 我们定义网络时一般是继承的torch.nn.Module创建新的子类 def __init__(self, inchannel, outchannel, stride=1): super(ResidualBlock, self).__init__() #torch.nn.Sequential是一个Sequential容器,模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。 self.left = nn.Sequent...
在PyTorch 中,CPU 和 GPU 可以用torch.device('cpu')和torch.device('cuda')表示。 应该注意的是,cpu 设备意味着所有物理 CPU 和内存, 这意味着 PyTorch 的计算将尝试使用所有 CPU 核心。 然而,gpu 设备只代表一个卡和相应的显存。 如果有多个GPU,我们使用torch.device(f'cuda:{i}')来表示第 块GPU(从 ...
importtorch.nn.functionalasFclassMyCNN(nn.Module):def__init__(self):super(MyCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,8,kernel_size=3,stride=1,padding=1)# 按照公式计算后经过卷积层不改变尺寸self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)# 2*2的池化 池化后size 减半self.conv2=nn.Conv2d(8,16,ker...
torch.optim 是实现各种优化算法的软件包,通过torch.optim构造一个优化器对象,该对象将保持当前状态并根据所计算的梯度来更新参数。 这里使用Adam优化器,Adam在很多情况下算作默认工作性能比较优秀的优化器。 根据预测的最好的情况通过torch.save()保存训练好的模型,后期对测试集进行测试时通过torch.load()加载模型。
在本节中,我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战,比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 在这项比赛中,我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。 代码语言:javascript 复制 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisio...
def log_rmse(net, features, labels): # 为了在取对数时进一步稳定该值,将小于1的值设置为1 clipped_preds = torch.clamp(net(features), 1, float('inf')) rmse = torch.sqrt(loss(torch.log(clipped_preds), torch.log(labels))) return rmse.item() 使用Adam优化器进行训练。 def train(net, trai...
通过调查发现,Kaggle的默认包中的torch和torchvision的版本都很老,将它们的版本更新到和Colab上的一样后,Kaggle的运行时间并没有改变。但是这一个发现表明,Colab上默认包的版本比Kaggle更新的要快。 前文提到的硬件差异,似乎并不是导致Kaggle混合精度性能不佳...
importtorchtorch.cuda.is_available() 三,上传数据 1,点击展开notebook右上角 |< 设置,找到 Add Data,可以从Kaggle社区发布的数据集中选择一些想要的数据集。 2,也可以选在代表上传的向上箭头,上传数据集文件作为自定义数据集。建议压缩后上传,传输效率较高。
SyntaxError: Unexpected end of JSON input at https://www.kaggle.com/static/assets/app.js?v=9e4539d2f5e9cd597223:2:2780328 at https://www.kaggle.com/static/assets/app.js?v=9e4539d2f5e9cd597223:2:2776963 at Object.next (https://www.kaggle.com/static/assets/app.js?v=9e4539d2f5e9...