transpose(0, 1) tgt_padding_mask = (tgt == PAD_IDX).transpose(0, 1) return src_mask, tgt_mask, src_padding_mask, tgt_padding_mask 训练阶段,直接使用配置好mask的整个transformer进行计算,并在序列完整计算出来后计算loss evaluate阶段同train一致 实际应用的阶段,包装了一个translate函数用于数据处理,...
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() def train(): model.train() optimizer.zero_grad() out = model(data.x, data.edge_index) loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) loss.backward() optimizer.step() return loss def test(mask): model.eval() out = model(da...
import torch_geometric.transforms as T split = T.RandomNodeSplit(split='random', num_val=0.1, num_test=0.2) data = split(data) data 但输出仍然是与之前相同的 Data 对象,没有 train_mask、 val_mask、 test_mask。现在有人知道为什么吗?谢谢:) 我见过一些将此方法应用于 PyTorch Geometric 的自...
训练数据集,epoch=8,因为我的计算机内存比较小,所有batchSize=1,不然我就会内存爆炸了,训练一定时间后,就好拉,我把模型保存为mask_rcnn_pedestrian_model.pt文件。训练的代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 检查是否可以利用GPU # torch.multiprocessing.freeze_support() train_on_gpu...
将会生成 pycocotools 文件夹,复制到Mask-RCNN文件夹下 1.7使用 Jupyter 运行 demo.ipynb 在./samples/demo.ipynb,运行可见类似下图: 也可以将 demo.ipynb 转化为 demo.py执行 2、训练 2.1下载coco数据集 转: https://blog.csdn.net/daniaokuye/article/details/78699138https://blog.csdn.net/u014734886/arti...
路径为maskrcnn-benchmark/maskrcnn_benchmark/config/paths_catalog.py a、在paths_catalog中的DATASETS字典中添加你需要的路径,如 "jinnan_train": { "img_dir": "jinnan2_round1_train_20190305", # rgb格式文件路径 "ann_file": "jinnan2_round1_train_20190305/train_no_poly.json" ...
mask = np.array(Image.open(mask_path).convert("L"), dtype=np.float32) mask[mask == 255.0] = 1.0# 如果你的掩码图像是二值化后的,请根据实际情况调整 if self.transform: image = self.transform(image) if self.mask_transform: mask = self.mask_transform(mask) ...
def train(model, tokenizer, data_loader, optimizer, criterion, device, max_grad_norm=1.0, DEBUGGING_IS_ON=False):model.train()total_loss = 0for batch in data_loader:optimizer.zero_grad() input_data = batch['input_ids'].clone().to(de...
这里需要注意的是,由于Mask R-CNN模型本身可以处理归一化及尺度变化的问题,因而无需在这里进行mean/std normalization或图像缩放的操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import utils import transforms as T from engine import train_one_epoch, evaluate def get_transform(train): transforms...
train_on_gpu = torch.cuda.is_available() ifnottrain_on_gpu: print('CUDA is not available.') else: print('CUDA is available!') # 背景 + 行人 num_classes =2 model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretra...