# 显示 labels_try 的5张图片,即valid里第一个batch的5张图片 out = torchvision.utils.make_grid(inputs_try) imshow(out, title=[dset_classes[x] for x in labels_try]) 4.创建VGG Model !wget https://s3.amazonaws.com/deep-learning-models/image-models/imagenet_class_index.json model_vgg = ...
# 批量制作网格 out = torchvision.utils.make_grid(inputs) imshow(out, title=[class_names[x] for x in classes]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 4.训练模型 编写一个通用函数来训练模型。下面将说明: 调整学习速率 保存最好的模型 下面的参数scheduler是...
plt.show()# 获取一些随机测试图像dataiter =iter(test_loader) images, labels = dataiter.next()# 打印图像imshow(torchvision.utils.make_grid(images))# 打印标签print('GroundTruth: ',' '.join(f'{classes[labels[j]]}'forjinrange(4)))# 打印预测结果outputs = model(images.to(device)) _, pred...
sample = model.decode(z).cpu() sample = sample.view(64,1,28,28)# 可视化生成的图像grid = torchvision.utils.make_grid(sample, nrow=8, normalize=True) plt.imshow(grid.permute(1,2,0).numpy(), cmap='gray') plt.title('Generated Images') plt.show() 总结 通过本教程,你学会了如何使用Pyt...
imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 打印类标 print(' '.join('%5s'% classes[labels[j]]forj inrange(4))) 图片二 输出: catcar dogcat 2. 定义一个卷积神经网络 在这之前先 从神经网络章节 复制神经网络,并修改它为3通道的图片(在此之前它被定义为1通道) ...
imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) # 打印类标 print(' '.join('%5s'% classes[labels[j]] for j inrange(4))) 图片二 输出: cat car dog cat 2.定义一个卷积神经网络 在这之前先 从神经网络章节 复制神经网络,并修改它为3通道的图片(在此之前它被定义为1通道) ...
grid=torchvision.utils.make_grid(fake_images,nrow=8,normalize=True)plt.imshow(grid.permute(1,2,0).detach().numpy())plt.title('Generated Images')plt.show() 总结 通过本教程,你学会了如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的生成对抗网络(GAN),并在MNIST数据集上进行训练和生成图像。生成对抗网络是一...
imgShow.imshow(torchvision.utils.make_grid(images))print(''.join(classes[labels[j]]forjinrange(4)))if__name__=='__main__':#不加这句就会报错main() 2、为什么是main? 整段放在main里面,就安全了——为什么呢? 对于python编程我还是萌新,实在想不明白加个__name__=='__main__'判断有什么魅力...
accuracy_score from lightgbm import LGBMRegressor from sklearn.linear_model import Lasso from xgboost import XGBRegressor import torch from torchvision import datasets from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots import warnings...
fromtorchvisionimporttransforms fromtqdm.autoimporttqdm fromtransformersimportCLIPFeatureExtractor, CLIPTextModel, CLIPTokenizer importbitsandbytesasbnb defimage_grid(imgs, rows, cols): assertlen(imgs) ==rows*cols w, h=imgs[0].size grid=Image.new('RGB', size=(cols*w, rows*h)) ...