pytorch实现ConvNet(注释详解) import torch from torch.autograd import Variable #torch.autograd提供了类和函数用来对任意标量函数进行求导。 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MNISTConvNet(nn.Module): def __init__(self): super(MNISTConvNet, self).__init__() ''' 这...
https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4/blob/master/demo_pytorch2onnx.py def transform_to_onnx(weight_file, batch_size, n_classes, IN_IMAGE_H, IN_IMAGE_W): model = Yolov4(n_classes=n_classes, inference=True) pretrained_dict = torch.load(weight_file, map_location=torch.device('c...
在InceptionV3中,在不改变感受野同时减少参数的情况下,采用1*n和n*1的卷积核并联来代替InceptionV1-V2中n*n的卷积核(发掘特征图的高的特征,以及特征图的宽的特征) 具体代码如下,因为里面的层数太多,所以在此就不做推算了: classGoogLeNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10, aux_logits=False...
BasicBlock类,可以对比结构图中的resnet18和resnet34,类中expansion =1,其表示block内部最后一个卷积的输出channel与第一个卷积的输出channel比值,即: e x p a n s i o n = l a s t _ b l o c k _ c h a n n e l / f i r s t _ b l o c k _ c h a n n e l expansion= ...
if net.n_classes > 1: loss = criterion(masks_pred, true_masks.squeeze(1)) # 求损失 # patch 123#bug else: loss = criterion(masks_pred, true_masks) # 求损失 1. 2. 3. 4. 同时修改eval.py将 if net.n_classes > 1: # tot += F.cross_entropy(mask_pred, true_masks).item() #...
首先和resnet一样,首先是7x7卷积接3x3,stride=2的最大池化,然后就是不断地dense block + tansition.得到feature map以后用全局平均池化得到n个feature.然后给全连接层做分类使用. 可以用 X=torch.randn(1,3,224,224).cuda() block_config = [6,12,24,16] ...
在目标检测中loss的定义也是相当重要的一部分,SSD的loss定义是比较基础的,学习基础之后在去学restinanet的loss定义就轻松很多,定义loss是为了训练,让计算机知道自己的预测和真实标签的差距,通过不断的修改权重来达到loss值的缩小,就是预测准确度的提升。
)"""#训练网络#传入net的所有参数和学习率optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.02)#算误差时, 真实值不是one-hot 形式, 而是1D Tensor, (batch,)#但是预测值是2D tensor(batch, n_classes)loss_func =torch.nn.CrossEntropyLoss() ...
torch.Tensor: 形状为(N, 4)的张量,包含N个边界框的左上角和右下角坐标 """ # 分别提取所有边界框的中心点坐标、宽度和高度 cx, cy, w, h = boxes[:,0], boxes[:,1], boxes[:,2], boxes[:,3] # 计算左上角坐标 x1 = cx -0.5*w# 左边界x = 中心点x - 宽度/2 ...
def create_model(n_classes): model = models.resnet34(pretrained=True) 除了输出层的变化,我们几乎重复使用了所有内容。这是因为我们数据集中的类数与 ImageNet 不同。 让我们创建一个模型实例: 训练 我们将编写 3 个辅助函数来封装训练和评估逻辑。首先是 train_epoch: ...