view变化的前提是保证整个tensor的size不变。 注:所做的合并必须有物理意义!2、Squeeze(减少维度)/unsqueeze(增加维度) Squeeze是将没有参数的位置挤压。 3、expand / repeat expand :只是改变理解方式,并没有增加数据,只有在必要的时候拷贝数据 repeat:增加了数据 expand:只有维度是1的才能扩张,-1 表示维度不变 ...
model.eval()时,框架会自动把BN和Dropout固定住,不会取平均,而是用训练好的值,不然的话,一旦test的batch_size过小,很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大!!! # 定义一个网络 class Net(nn.Module): def __init__(self, l1=120, l2=84): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv...
x=torch.randn(4,4)y=x.view(16)# 大小-1是从其他维度推断出来的 z=x.view(-1,8)print(x.size(),y.size(),z.size()) 输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0
fromtorch.utils.data.samplerimportWeightedRandomSampler## 如果label为1,那么对应的该类别被取出来的概率是另外一个类别的2倍weights=[2iflabel==1else1fordata,labelindataset]sampler=WeightedRandomSampler(weights,num_samples=10,replacement=True)dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=16,sampler=sampler) PyTo...
(1)batch_size:每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练,也就是一次(1 个iteration)一起训练batchsize个样本,计算它们的平均损失函数值,来更新参数。 (2)iteration:1个iteration即迭代一次,也就是用batchsize个样本训练一次。 (3)epoch:1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次,此时相当于batchsize 等于...
out = self.layer1(x) out = self.layer2(out) out = out.reshape(out.size(0), -1) out = self.fc(out) return out 这个main() 函数会接受一些参数并运行训练函数。 def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-n','--nodes',default=1,type=int, metavar='N') ...
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None) 最重要的变量为dataset,它指明了数据的来源。 DataLoader支持两种数据类型: ...
sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i)print('one-hot:',label) index=torch.nonzero(label)[0][0]# one-hot转整数标签plt.title(labels_map[index.item()]) ...
如果size_average为False,那么不进行均值计算。 4. 加权交叉熵 加权交叉熵是指交叉熵的基础上将c = - 1/n∑x\sum_{x}∑x[xIna + (1-x)In(1-a)] 中括号中的第一项乘以系数(加权),以增加或减少正样本在计算交叉熵时的损失值。 在训练一个多类分类器时,如果训练样本很不均衡的话,那么可以通过加...
[1, 4, 7])img_norma = trans_norma(img_tensor)print(img_tensor[0][0][0])writer.add_image("Normalize", img_norma, 2)# Resizeprint(img.size)trans_resize = transforms.Resize((512, 512))# img -> resize -> img_resize PILimg_resize = trans_resize(img)# img_resize PIL -> ...