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PyTorch笔记之scatter()函数的使用 scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的,只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会 PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改 scatter(dim, index, src) 的参数有 3 个 dim:沿着哪个维度进行索引 index:用来 scatter 的元素索引 src:用来 scatter 的源元素,可以是一个标量或一个张量 这个 scatter可以理解成放置元素或者修改元素 简单说就

pytorch梯度剪裁方式 我就废话不多说,看例子吧! import torch.nn as nn outputs = model(data) loss= loss_fn(outputs, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2) optimizer.step() nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数: param

在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例 pytorch中训练完网络后,需要对学习的结果进行测试.官网上例程用的方法统统都是正确率,使用的是torch.eq()这个函数. 但是为了更精细的评价结果,我们还需要计算其他各个指标.在把官网API翻了一遍之后发现并没有用于计算TP,TN,FP,FN的函数 在动了无数歪脑筋之后,心想pytorch完全支持numpy,那能不能直接进行判断,试了一下果然可以,上代码: # TP predict 和 label 同时为1 TP += ((pred_choice == 1) & (targ

pytorch实现建立自己的数据集(以mnist为例) 本文将原始的numpy array数据在pytorch下封装为Dataset类的数据集,为后续深度网络训练提供数据. 加载并保存图像信息 首先导入需要的库,定义各种路径. import os import matplotlib from keras.datasets import mnist import numpy as np from torch.utils.data.dataset import Dataset from PIL import Image import scipy.misc

使用pytorch搭建AlexNet操作(微调预训练模型及手动搭建) 本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet,使用了两种方法,一种是直接加载预训练模型,并根据自己的需要微调(将最后一层全连接层输出由1000改为10),另一种是手动搭建. 构建模型类的时候需要继承自torch.nn.Module类,要自己重写__ \_\___init__ \_\___方法和正向传递时的forward方法,这里我自己的理解是,搭建网络写在__ \_\___init__ \_\___中,每次正向传递需要计算的部分写在forward中,例如把矩阵压平之类的. 加载预训练ale