第一种方式:nn.DataParallel方式 # main.py import torch import torch.distributed as dist gpus = [0, 1, 2, 3]#指定有哪些gpu torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0]))# train_dataset = ... train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch
def read_imdb(data_dir, filename): data, labels = [], [] folder_name = os.path.join(data_dir, filename) with open(folder_name, 'r',encoding="utf-8") as f: json_data = json.loads(f.readline()) for i in json_d
对于生活中的熟悉的动物，我们人脑经过一次扫描，便可以得到该动物的物种！那么机器是如何识别这个图片上的动物是属于哪一物种呢？ 本次实验借生活中最常见的猫和狗来探究其原理！ 环境准备： tensorflow ，python，一些data 实验预期： 当模型训练完成后，我们可以用该模型去预测一张图片属于哪
1 概述 本文将介绍如何将PyTorch源码转换成MindSpore低阶API代码,并在Ascend芯片上实现单机单卡训练。 下图展示了MindSpore高阶API、低阶API和PyTorch的训练流程的区别。 与MindSpore高阶API相同，低阶API训练也需要进行：配置运行信息、数据读取和预处理、网络定义、定义损
由于本人未接触过也并未打算从事图像相关工作，所以只介绍了torchtext生态。有关torchvision和PytorchViseo只是了解了一下并未进行笔记输出。 torchtext简介 torchtext主要是用于自然语言处理（NLP）的工具包，主要包含四个部分： 数据处理工具 torchtext.data.functional、torc
一、数据预处理 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import KFold, train_test_split from sklearn.metrics import precision_recall
前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向，深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，能够识别文字、图像、声音等数据。我认为深度学习与机器学习最主要的区
import os import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 设置环境和超参数 ## 方案一：使用os.environ # os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' #
用法：to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32') 将整型的类别标签转为onehot编码。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。 返回：如果num_classes=None，返回len(y) * [max(y)+1]（维度，m*n表示m行n列矩阵，下同），否则为len(y) * num_classes。 import
1、基本介绍 MSCOCO 是具有80个类别的大规模数据集，其数据分为三部分：训练、验证和测试，每部分分别包含 118287, 5000 和 40670张图片，总大小约25g。其中测试数据集没有标注信息，所以注释部分只有训练和验证的。 关于COCO的测试集:2017年COCO测试集包含〜40K个测试图像。 测试集被分成
da=torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()])#必须有这步否则会出现 default_collate: batch must contain tensors, numpy arrays, numbers, dicts or lists； found ＜class ‘PI train_data=torchvision.datasets.ImageFolder('train1/',transfo
JetRail高铁乘客量预测——7种时间序列方法 数据获取：获得2012-2014两年每小时乘客数量 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('C:\\Users\\Style\\Desktop\\jetrail.csv', nrows=11856) df.head() print(df.head()) 从20
train_data.shape[0] #训练集样本数量 train_data.shape[1] - 1 #每个样本的采样点数量类似于img.sahpe[0]就是图像的高度 在这里的test_data 这个矩阵是2040*401 每一行是一个振动点的数据 2040列就是2040个test的数据
Tips: 一切都应该尽可能地简单，但不能过于简单。 —艾伯特·爱因斯坦 代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集生成工具 import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_moons fr
Tips: 当前人工智能还未达到人类 5 岁水平，不过在感知方 面进步飞快。未来在机器语音、视觉识别领域，五到十 年内超越人类没有悬念。−沈向洋 代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集生成工具 import numpy as n
人工智能 人类的大脑之所以被称为智能，是因为它拥有学习和分析的能力，我们可以通过观察身边的事物来学习他们的规律，然后根据这个规律对未知结果的问题给出答案。 “对未知结果的问题给出答案”这件事按照数学思想来分类，可以分为“预测”问题和“分类”问题。 在大多数情况下，生活中的
官网文档链接： https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html 截图 数据集MNIST train-images-idx3-ubyte：训练集图像 train-labels-idx1-ubyte：训练集标签 t10k-images-idx3-ubyte：测试集图像 t10k-labels-idx1-ubyte：测试集标签 root:训练集图像和测试集图像数据集的根目录
多项式回归 面对问题 欠拟合 在训练集与测试集都不能获得很好的拟合数据时，认为该假设出现了欠拟合（模型过于简单） 原因：模型学习到样本特征太少 解决：增加样本的特征数量（多项式回归） 过拟合 在训练集上能获得较好拟合，在训练集以外的数据集上却不能很好的拟合数据 原因：原始特征
0 前言 近些年来，所谓的人工智能也就是AI。 在媒体的炒作下，变得神乎其神，但实际上，类似于图片识别的AI，其原理只不过是数学的应用。 线性代数，概率论，微积分(著名的反向传播算法)。 大家觉得这些东西离自己很远，没错！ 这东西底层实在是很难，斯坦福公开课网站上(Coursera), 有吴恩达教授的机
深度学习入门——基于Python的理论与实现 第一章 python入门 1.5.1 广播 import numpy as np # 广播 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([10, 20]) C = np.array([[10, 20], [30, 40]]) print(A * 10) print(A * B) print(A * C) 输出： [[10 20] [30 40]] [[10 40]
截止到今天，yolo版本已经迭代到第7代了，发展历史就不再过多叙述。虽然已经到第7代了，为啥目前还是使用yolov5比较多？我个人认为，yolov7目前还存在许多bug，虽然能够跑通，但是源码还是需要修改一下的。yolov5本身就已经性能不错了，而且使用的范围也比较广，所以暂时不用去研究yolov7。通过观看
VGGNet简介 VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual GeometryGroup) 提出，斩获该年ImageNet竞赛中 Localization Task (定位任务) 第一名 和 Classification Task (分类任务) 第二名。 VGG结构 网络中的亮点： 通过堆叠多个\(3\times 3\)的卷积核来替代大尺度卷积核（减少所需
对数据集的shuffle处理需要设置相应的buffer_size参数，相当于需要将相应数目的样本读入内存，且这部分内存会在训练过程中一直保持占用。完全的shuffle需要将整个数据集读入内存，这在大规模数据集的情况下是不现实的，故需要结合设备内存以及Batch大小将TFRecord文件随机划分为多个子文
Protocol buffers are Google's language-neutral, platform-neutral, extensible mechanism for serializing structured data. Protocol buffers是由Google设计的无关程序语言、平台的、具有可扩展性机制的序列化数据结构。 The tf.train.Example message (or protosun) is a
