我们将使用的数据是Food101 dataset的子集。 Food101 是流行的计算机视觉基准,因为它包含 101 种不同食物的 1000 张图像,总共 101,000 张图像(75,750 个训练图像和 25,250 个测试图像)。 如果您想查看数据的来源,可以查看以下资源: 原始Food101 数据集和论文网站。 torchvision.datasets.Food101- 我为此笔记本下...
我们将要使用的数据是 Food101 数据集的一个子集。Food101 dataset是流行的计算机视觉基准，因为它包含 1...
PyTorch 包含许多现有函数,用于加载自定义数据集:TorchVision,TorchText,TorchAudioandTorchRec 但有时内置的函数不够实现想要的功能。此时, 可以通过继承torch.utils.data.Dataset自定义我们的数据集。 1. 准备数据 我们使用Food101 dataset的一部分来自定义我们的数据集。Food101 是流行的计算机视觉基准,它包含 101 种...
特点:包含了来自 Flickr 的图像数据集,用于图像描述任务。 组织:由 Flickr 创建。 Flowers102: 特点:包含了 102 个不同种类的花朵图像,用于花朵分类任务。 组织:由牛津大学创建。 Folder和ImageFolder: 特点:允许用户加载本地文件夹中的图像数据集。 组织:由 PyTorch 团队创建。 Food101: 特点:包含了 101 种不同...
4. 方式一:使用 `ImageFolder` 加载图像数据 4.1 将加载的Dataset 转为 DataLoader 5.方法二:使用自定义 `Dataset` 加载图像数据 5.1 创建函数来获取类名 5.2 创建自定义 Dataset 来复制ImageFolder 5.3 实例化Dataset 5.4 将自定义加载的图像转换为DataLoader对象 6. 数据增强data augmentation 7.模型0:没有数据增...
数据集大小:75750 数据集类别数:101 torch.Size([64, 3, 224, 224]) torch.Size([64, 1]) 2.网络部分mynet.py 网络模块基于微调timm库里提供的模型,基本的逻辑就是将原来模型的分类头的分类数替换为当前数据集的分类数,Backbone部分保持不变,并使用ImageNet预训练权重初始化,训练时可以冻结Backbone只训练分...
与传统FP32精度训练模型相比,Intel Extension for PyTorch支持的BF16精度能更加高效利用独立显卡,基于单卡英特尔A750和Ubuntu22.04的环境,笔者还分别测试了基于Food101数据集的Resnet50模型和Resnet101模型各自的BF16格式和FP32格式的最大batch_size及其训练时的最大显存使用率。
'Food101', 'GTSRB', 'HD1K', 'HMDB51', 'INaturalist', 'ImageFolder', 'ImageNet', 'KMNIST', 'Kinetics', 'Kinetics400', 'Kitti', 'KittiFlow', 'LFWPairs', 'LFWPeople', 'LSUN', 'LSUNClass', 'MNIST', 'Omniglot', 'OxfordIIITPet', 'PCAM', 'PhotoTour', 'Places365', 'QMNIST',...
assistant/training/configs/fsdp_config.yamlSLURM 启动脚本 - launch.slurm: https://gist.github.com/pacman100/1cb1f17b2f1b3139a63b764263e70b25模型: meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf数据集: smangrul/code-chat-assistant-v1 (混合了 LIMA 和 GUANACO 数据集，且已转换为训练所需的格式)...
在本教程中,您将学习如何实现并使用此模式来对模型进行约束。这样做就像编写自己的nn.Module一样容易。 对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术,如惩罚方法,通常在应用于深度模型时效果不佳,因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时,这一点尤为棘手。这些模型的示例包括在长序列上训练的 RNN 和...