writer = SummaryWriter('./runs') # Use TensorboardX to show the model writer.add_graph(model, input_to_model=torch.rand(1, 3, 84, 84)) writer.close() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 然后,通过Tensorboard进行展示,Tensorboard启动命令为 tensorboard --logdir=runs 1. 通过点击显示的链接即可从浏览器...
Graph() edge_index = [(1, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 4)] G.add_edges_from(edge_index) nx.draw(G) plt.show() 运行程序之后,可以得到下面的图,(偷了一个懒,没有加label之类的信息) 这个例子给我们的启发就是,我们可以将PyG得到的edge_index转成numpy的格式,然后传给nx,下面是根据这个...
def train_anomaly_detector(model, graph): return model.fit(graph) def eval_anomaly_detector(model, graph): outlier_scores = model.decision_function(graph) auc = roc_auc_score(graph.y.numpy(), outlier_scores) ap = average_precision_score(graph.y.numpy(), outlier_scores) print(f'AUC Score...
而这类问题, 本身的数据结构就是图 (Graph) 结构, 在构建和求解上, GNN似乎具有天然的优势. 当下GNN大火, 有两个库是最热门的: Deep Graph Library (DGL) 和PyTorch Geometric (PyG). 这两个库都很好用, 差别也不特别大 (DGL官网是有中文教程的). 但是PyG相对来说更基础一些, 教程与支持也更多一些. ...
在深度学习库Keras中可以调用model.summary()的API来很方便地实现,调用后就会显示我们的模型参数,输入大小,输出大小,模型的整体参数等,但是在PyTorch中没有这样一种便利的工具帮助我们可视化我们的模型结构。 为了解决这个问题,人们开发了torchinfo工具包。
plt.plot(x,model.model.weight.item()*x+model.model.bias.item(),label="Regression Model") plt.legend();plt.show() 运行结果: 现在你已经完成了PyTorch的第一个线性回归例子的编程了,对于后续希望百尺竿头,更进一步的读者来说,可以参考PyTorch的官方文档链接,完成大部分的编码应用。 相关链接: https://...
plt.imshow(model_weights[0][i][0, :, :].detach(), cmap='gray') plt.show() 3,卷积核最匹配样本 概念 正如2中提到的,卷积核的计算可以看作是在计算相似度,那么在一批样本中经过卷积核计算以后的相似度值肯定有高有底,那么相似度越高也就越满足这个卷积核的“口味”,这也意味着该样本与该卷积核越...
print(loss_func(model(xb), yb)) 代码语言:javascript 复制 tensor(0.0821, grad_fn=<NllLossBackward0>) 使用nn.Linear进行重构 我们继续重构我们的代码。我们将使用 Pytorch 类nn.Linear来代替手动定义和初始化self.weights和self.bias,以及计算xb @ self.weights + self.bias,这个线性层会为我们完成所有这...
torch.__config__.show():报告所有库的详细版本。 NN nn.MultiheadedAttention:从注意力中实现MultiheadedAttention的新模块; nn.functional.interpolate:增加了对bicubic的支持; nn.SyncBatchNorm:支持同步批量标准化; nn.Conv:通过mode ='circular'添加了对Circular Padding的支持; ...
pytorch/examples is a repository showcasing examples of using PyTorch. The goal is to have curated, short, few/no dependencies high quality examples that are substantially different from each other that can be emulated in your existing work. For tutorials: https://github.com/pytorch/tutorials For...