这里device是昇腾的npu net = net.to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=1.0, weight_decay=5e-4) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer,0.1,steps_per_epoch=len(trainloader), ...
modules (layers)01.通过继承torch.nn.Module类并定义自己的网络结构来实现。 nn.Modulenn.Module通常包含一个名为forward的方法。这个方法定义了模块的前向传播行为 nn.ModuleList()需要定义一个forward函数02.torch.nn.Sequential() OrderedDict nn.Sequential还能add_module nn.Sequential容器来顺序地堆叠层。这适用于...
super(BasicBlock, self).init() 这句是固定的标准写法。一般神经网络的类都继承自 torch.nn.Module,init()和 forward() 是自定义类的两个主要函数,在自定义类的init()中需要添加一句 super(Net, self).init(),其中 Net 是自定义的类名,用于继承父类的初始化函数。注意在 __init()__ 中只是对神经网络...
torch 的权值默认是按照 NCHW 的格式存储的,而我手写算法的时候,习惯按照 NHWC 的格式来写,于是,我的第一层卷积就算错了。 于是,在导出权值的时候(从零手写Resnet50实战——权值另存为),额外增加一个 transpose 操作,将 torch 默认的 NCHW 的权值,转置为我手写算法需要的 NHWC 的权值。 然后继续保存到 txt ...
avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.fc(x) return x 2.3 伪输入测试 我们在建立Bottleneck与ResNet这两个类的基础之上,再在当前脚本的末尾增加如下代码,即可利用伪输入进行网络输出维度测试。注意:这里设定的网络分类个数为1000,可以根据分类任务自行调整。 def resnet50(num_classes=1000)...
如何给torch resnet50加入GAM注意力机制 图注意力网络 一、前言 1、GAT概述 1、GAT特点 2、相关工作 二、方法推导 1、输入与输出 2、计算注意系数 3、加权求和 4、multi-head attention 三、总结 1、GAT优点 2、结论 一、前言 1、GAT概述 我们提出了图注意力网络(GATs),这是一种基于图结构数据的新型神经...
接入TorchAcc加速ResNet-50分布式训练 以DSW环境为例: 进入DSW实例页面下载并解压测试代码及脚本文件。 在交互式建模(DSW)页面,单击DSW实例操作列下的打开。 在Notebook页签的Launcher页面,单击快速开始区域Notebook下的Python3。 执行以下命令下载并解压测试代码及脚本文件。 !wget http://odps-release.cn-h...
(test_dataset, batch_size=batch_size)# 加载预训练的ResNet-50模型model = resnet50(pretrained=True)num_ftrs = model.fc.in_featuresmodel.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2) # 替换最后一层全连接层,以适应二分类问题device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model....
image_path="image.jpg"image=load_image(image_path)input_tensor=preprocess_image(image)# 使用模型提取特征withtorch.no_grad():features=model.features(input_tensor) 上面的代码中,我们首先加载了ResNet50模型,并将其设置为评估模式(model.eval())。之后,我们加载了要处理的图像,并使用preprocess_image函数对...
importtorchclassMyModel(torch.nn.Module):def__init__(self): super().__init__() self.layer1=torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(3, 4), torch.nn.Linear(4, 3) ) self.layer2= torch.nn.Linear(3, 6) self.layer3=torch.nn.Sequential( ...