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pytorch笔记：04)resnet网络&解决输入图像大小问题「建议收藏」

在block内部conv都使用了padding，因此输入的in_img_size和out_img_size都是56×56，在图2右边的shortcut只需要改变输入的channel的大小，输入block...(ps:可以把下图视为为一个box_block，即多个block叠加在一起，x3说明有3个上图一样的结构串起来)：图3 BasicBlock类，可以对比结构图中的resnet18和resnet34...residual = self.downsample(x) out += residual out = self.relu(out) return out 图像输入大小问题...：在旧版的torchvision中，其预训练权重的默认图片大小为224224，若图片大小经模型后缩小后和最后一层全连接层不匹配，则会抛出异常，比如输入大小256256 新版已经兼容了输入图片的大小..._1519449358620\work\torch\lib\th\generic/THTensorMath.c:1434 首先我们看下，resnet在哪些地方改变了输出图像的大小 conv和pool

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理解Pytorch中LSTM的输入输出参数含义

举个栗子在介绍LSTM各种参数含义之前我们还是需要先用一个例子(参考LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？...注意，红色的箭头指向仅仅表示数据流动方向，并不是表示隐藏层之间相连。再结合一个操作实例说明。...： input_size – 输入数据的大小，也就是前面例子中每个单词向量的长度 hidden_size – 隐藏层的大小（即隐藏层节点数量），输出向量的维度等于隐藏节点数 num_layers – recurrent...3、代码示例 rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) # 一个单词向量长度为10，隐藏层节点数为20，LSTM有2层 input = torch.randn(5, 3, 10) # 输入数据由...Scofield的回答 Pytorch-LSTM MARSGGBO♥原创如有意合作或学术讨论欢迎私戳联系~ 邮箱:marsggbo@foxmail.com 2019-12-31 10:41

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简析LSTM()函数的输入参数和输出结果(pytorch)

常用的就是Input_size就是输入的大小，一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的维度，也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。...=0.5,bidirectional=True) 上面就定义了一个双向LSTM，输入的最后一个维度为10，比如说(50,64,10),其中50为每个序列的长度，64为批量大小，10就是50个元素中每个元素对应的向量长度...举个例子：对于自然语言处理，(50, 64, 10) 一次处理的数据有：64句话，每句话有50个字，每个字用10个数字表示。输入值包含两个值：维度为前面定义大小的张量和一个元组。...输出结果包含：output, (h_n, c_n) output的维度：除了最后一个维度外前面的维度和输入的唯独相同，大小为（序列长度，批量大小，方向数 * 隐藏层大小）如果是单向lstm，最后一个维度是输入参数里边的...如果是双向的，最后一个维度是输入参数里边hidden_size的两倍. h_n和c_n包含的是句子的最后一个时间步的隐藏状态和细胞状态，维度也相同，是：（隐藏层数 * 方向数，批量大小，隐藏层大小）

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使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。...我们将这个值称为训练窗口，而要预测的值的数量称为预测窗口。在这个例子中，它们分别是3和1。下面的函数详细说明了这是如何完成的。...模型架构我们将使用一个单独的LSTM层，然后是模型的回归部分的一些线性层，当然在它们之间还有dropout层。该模型将为每个训练输入输出单个值。...将最新的序列输入模型并预测下一个值。将预测值附加到历史记录上。迭代重复步骤1。这里需要注意的是，根据训练模型时选择的参数，你预测的越长（远），模型就越容易表现出它自己的偏差，开始预测平均值。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。

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使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...我们将这个值称为训练窗口，而要预测的值的数量称为预测窗口。在这个例子中，它们分别是3和1。下面的函数详细说明了这是如何完成的。...模型架构我们将使用一个单独的LSTM层，然后是模型的回归部分的一些线性层，当然在它们之间还有dropout层。...将最新的序列输入模型并预测下一个值。将预测值附加到历史记录上。迭代重复步骤1。这里需要注意的是，根据训练模型时选择的参数，你预测的越长（远），模型就越容易表现出它自己的偏差，开始预测平均值。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。

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Image Captioning（1）

然后使用最为RNN输入，RNN的作用是解码处理过的特征向量并将其转换为自然语言，这部分通常被称为解码器。 ? 图像字幕模型 ? 我们将创建一个神经网络结构。自动从图像生成字幕。...嵌入维度（Embedding Dimention）当LSTM按顺序查看输入时，序列中的每个输入需要具有一致的大小，因此嵌入特征向量和每个单词它们都是 embed_size 序列输入 LSTM按顺序查看输入...transform - 图像转换具体规定了应该如何对图像进行预处理，并将它们转换为PyTorch张量，然后再将它们用作CNN编码器的输入。...参照该 notebook 中的说明进行操作时，请设置mode='train'，这样可以使数据加载器处于训练模式。 batch_size - 它是用于确定批次的大小。...解码器将会是DecoderRNN类的一个实例，且必须接收下列输入：包含嵌入图像特征的PyTorch张量features（在 Step 3 中输出，当 Step 2 中的最后一批图像通过编码器时）与

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PyTorch 深度学习实用指南：1~5

本章使用两个神经网络应用说明 PyTorch：简单 CNN：用于对 CIFAR10 图像进行分类的简单神经网络架构语义分割：使用来自简单 CNN 的概念进行语义分割的高级示例简单 CNN 我们正在开发...因此，现在我们有了一个输入映像和一个核。为简单起见，让我们考虑输入图像为大小为7x7的单通道（灰度）图像，并假设核的大小为3x3，如下图所示。...F.pad接受每一侧的输入张量和填充大小。在这种情况下，我们需要对图像的所有四个边进行恒定的填充，因此我们创建了一个大小为 4 的元组。...1 x 1 x 深度的核，则通过对整个图像进行卷积，将获得与输入相同大小的输出。...然后将编码后的输出传递到解码器块，该解码器块会在每个反卷积块中使用步进反卷积对输入进行上采样；反卷积将在以下部分中说明。

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编码器-解码器网络：神经翻译模型详解

答案是输入序列将表示为维度等于(batch大小 × 最大句子长度)的张量（矩阵）。这样就可以一次输入一组句子，短于数据集中最长句的句子可以用事先确定的“补齐索引”补齐。如下图所示： ?...每一步的输出可以看成一个大小为(batch大小 × 编码向量大小)的矩阵，不过实际上整个RNN所有步骤输出一个最终张量。...示例一输入句jai perdu mon intérêt pour le golf 输出句ive lost interest in golfLSTM模型输出i lost my interest...示例二输入句le livre était meilleur que le film 输出句the book was better than the movieLSTM模型输出the book...示例三输入句 quel genre de trucs le weekend 输出句 what sort of things do you do on weekendsLSTM

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模型层

参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数 + 卷积核尺寸(如3） nn.Conv2d：普通二维卷积，常用于图像。...没有需要训练的参数。 nn.MaxPool3d：三维最大池化。 nn.AdaptiveMaxPool2d：二维自适应最大池化。无论输入图像的尺寸如何变化，输出的图像尺寸是固定的。...该函数的实现原理，大概是通过输入图像的尺寸和要得到的输出图像的尺寸来反向推算池化算子的padding,stride等参数。 nn.FractionalMaxPool2d：二维分数最大池化。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 nn.LSTM：长短记忆循环网络层【支持多层】。最普遍使用的循环网络层。...下面是Pytorch的nn.Linear层的源码，我们可以仿照它来自定义模型层。

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【pytorch】改造resnet为全卷积神经网络以适应不同大小的输入

为什么resnet的输入是一定的？因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。输入为固定的大小有什么局限性？...原始的resnet在imagenet数据集上都会将图像缩放成224×224的大小，但这么做会有一些局限性：（1）当目标对象占据图像中的位置很小时，对图像进行缩放将导致图像中的对象进一步缩小，图像可能不会正确被分类...（2）当图像不是正方形或对象不位于图像的中心处，缩放将导致图像变形（3）如果使用滑动窗口法去寻找目标对象，这种操作是昂贵的如何修改resnet使其适应不同大小的输入？...图像大小为：(387, 1024, 3)。而且目标对象骆驼是位于图像的右下角的。我们就以这张图片看一下是怎么使用的。...在数据增强时，并没有将图像重新调整大小。用opencv读取的图片的格式为BGR，我们需要将其转换为pytorch的格式：RGB。

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【技术】使用深度学习自动为图像添加字幕（PyTorch）

对于我们的基于图像的模型（编码器），我们通常依赖于CNN。对于我们的基于语言的模型（解码器） – 我们依赖于RNN。如下图所示： ? 在通常情况下，预训练的CNN从我们的输入图像中提取特征。...特征向量线性转换后，与RNN/LSTM网络的输入维数相同。这个网络被训练成特征向量的语言模型。为了训练我们的LSTM模型，我们预定义了我们的标签和目标文本。...实现下面我将使用Pytorch进行图像字幕的实现。我们将图像作为输入，并使用深度学习模型预测其描述。...resnet-152模型作为编码器，而解码器是LSTM网络。...return sampled_ids.squeeze() 现在我们可以使用以下命令进行测试： python sample.py--image= ' png / example.png ' 对于我们的示例图像

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图解当前最强语言模型BERT：NLP是如何攻克迁移学习的？

对于这个垃圾邮件分类器示例，有标注的数据集即为邮件信息和对应标签构成的列表（每条邮件信息被标注为「垃圾邮件」或「非垃圾邮件」）。 ? 这种用例的其它示例包括：情感分析输入：电影/产品评论。...示例数据集：SST：https://nlp.stanford.edu/sentiment/ 事实检查输入：句子。输出：「事实声明」或「非事实声明」。更雄心勃勃且更有未来感的示例：输入：称述句。...对于我们上面看到的句子分类示例，我们仅关注第一个位置的输出（即我们传递了特殊的 [CLS] token 的位置）。 ? 现在，这个向量就可以被用作我们所选择的分类器的输入。...因此，人们就可以下载词以及使用 Word2Vec 或 GloVe 预训练后生成的词嵌入了。下面是词「stick」的 GloVe 嵌入示例（嵌入向量大小为 200）： ?...这是因为事实上 Transformer 在处理长期依赖方面优于 LSTM。 Transformer 的编码器-解码器结构使其能完美应用于机器翻译。但我们如何将其用于句子分类呢？

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医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割

图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。...本文我们将介绍如何使用QuickNAT对人脑的图像进行分割。使用MONAI, PyTorch和用于数据可视化和计算的常见Python库，如NumPy, TorchIO和matplotlib。...Rotate90d:我们将图像和标签旋转90度，因为当我们下载它们时，它们方向是不正确的。 ToTensord:将输入的图像和标签转换为张量。...每个F-CNN都有一个编码器/解码器架构，其中有4个编码器和4个解码器，并由瓶颈层分隔。最后一层是带有softmax的分类器块。该架构还包括每个编码器/解码器块内的残差链接。...批量大小:1。动量:设置为0.95的高值，以补偿由于小批量大小而产生的噪声梯度。训练网络现在可以训练模型了。

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通过一个时序预测案例来深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出

LSTM介绍 LSTM的具体原理可以参考：LSTM & GRU的基本原理与区别。 1 LSTM参数关于nn.LSTM的参数，官方文档给出的解释为：总共有七个参数，其中只有前三个是必须的。...由于大家普遍使用PyTorch的DataLoader来形成批量数据，因此batch_first也比较重要。...2 Inputs 关于LSTM的输入，官方文档给出的定义为：可以看到，输入由两部分组成：input、(初始的隐状态h_0，初始的单元状态c_0)。...batch_size：一次性输入LSTM中的样本个数。在文本处理中，可以一次性输入很多个句子；在时间序列预测中，也可以一次性输入很多条数据。 input_size：见前文。...为了匹配LSTM的输入，我们需要对input_seq的shape进行变换： input_seq = input_seq.view(self.batch_size, seq_len, 1) # (5,

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PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer

PyTorch分布式其他文章如下：深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) [源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1...分布式优化器(2)----数据并行优化器 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x01 说明首先要做一下说明，原文有两部分：强化学习和RNN，本文只是翻译了RNN部分。...4.1 组件 RNN模型设计借鉴了PyTorch示例库 example中的word语言模型，该模型包含三个主要组件：嵌入表、LSTM层和解码器。...构造函数使用remote API在参数服务器上创建EmbeddingTable对象和解码器对象，并在本地创建LSTM子模块。...然后，它通过本地LSTM层运行嵌入，最后使用另一个RPC将输出发送到解码器子模块。

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前端设计图转代码，西安交大表示复杂界面也能一步步搞定

研究者们的新方法使用层级解码器来推理代码序列，并一个接一个模块地生成图形源代码。下图 1 展示了 GUI 和对应代码的示例，同时也展示了将 GUI 划分为不同模块的方法。...图 1：给定一张 GUI 截屏图像后，研究者新模型所生成的代码示例。其中 (a) 为输入 GUI，它会以某些方式分割为 5 个模块。...我们首先使用从 CNN 得到的中间滤波器响应来构建图像的高级抽象视觉表征，由ν表示，然后将其输入到两个层级的分层 LSTM：一个 block LSTM 和一个 token LSTM。...所有的视觉特征被投影为 R^D，经过池化得到紧凑的图像表征，然后被馈送到 block LSTM 作为输入。...第一个是由 pix2code 论文给出的公开数据集 PixCo；第二个是我们自己的数据集：PixCo-e 数据集。我们首先重新把输入图像的大小改为 256×256，然后对像素值进行归一化。

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Seq2Seq、SeqGAN、Transformer…你都掌握了吗？一文总结文本生成必备经典模型（一）

根据非语言表示的不同划分，文本生成包括“文本→文本”、“数据→文本”、“图像→文本”。随着深度学习、知识图谱等前沿技术的发展，基于图像生成文本描述的实验成果在不断被刷新。...本文使用多层长短期记忆网络（LSTM）将输入序列映射到一个固定维度的向量，然后使用另一个深度LSTM从向量中解码目标序列。...一般序列学习的最简单策略是用一个RNN将输入序列映射到一个固定大小的向量，然后用另一个RNN将该向量映射到目标序列。...LSTM计算这个条件概率的方法是：首先获得由LSTM的最后一个隐藏状态给出的输入序列（x1, ..., xT）的固定维度表示，然后用标准的LSTM计算y1, ..., yT′的概率，该公式的初始隐藏状态被设置为...平台收录 Seq2Seq（LSTM）共 2 个模型实现资源，支持的主流框架包含 PyTorch等。项目 SOTA！平台项目详情页 Seq2Seq（LSTM）前往 SOTA！

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Python 自然语言处理实用指南：第三部分

在本章中，我们将介绍 RNN 的基础知识和更高级的 LSTM。然后，我们将研究情感分析，并通过一个实际的示例来研究如何使用 PyTorch 构建 LSTM 对文档进行分类。...我们的最大句子长度远大于我们的平均句子长度，这说明了这一点。为了捕获我们大部分的句子信息而不会不必要地填充我们的输入并使它们太稀疏，我们选择使用50的输入大小。...然后，我们的 LSTM 层将嵌入的单词作为输入并输出lstm_out。唯一的区别是，我们使用view()将 LSTM 输出中的张量整形为正确的大小，以输入到全连接层中。...在大图像中（对于 NLP，则为复杂的句子），我们还需要实现池化层。在我们前面的示例中，将3x3卷积应用于5x5图像会产生3x3输出。...在下一节中，我们将说明如何使用 PyTorch 从头开始构建它。构建用于文本翻译的序列到序列模型为了建立我们的序列到序列模型进行翻译，我们将实现前面概述的编码器/解码器框架。

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支持40+种语言和本地运行，这个OCR库轻松搞定光学字符识别

GitHub 地址：https://github.com/JaidedAI/EasyOCR 该 OCR 库使用深度神经网络构建而成：CNN+LSTM+CTC loss，包含三个解码器可选项：贪心搜索、束搜索和词束搜索...Easy OCR 的原理如前所述，Easy OCR 利用 CNN+LSTM+CTC loss 构建而成，包括三个解码器可选项：贪心搜索、束搜索和词束搜索（word-beam search）。...Easy OCR 使用了 CRAFT 文本检测器的官方 Pytorch 实现。...CRAFT 实现地址：https://github.com/clovaai/CRAFT-pytorch 在处理过程中，Easy OCR 对输入图像中的每一行文字提供 [location, text, model...对于给定图像，Easy OCR 分别对图像中的每一行文字提供 [location, text, model confident] 结果。

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RNN 模型介绍

Pytorch中LSTM工具的使用位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.LSTM可调用. nn.LSTM类初始化主要参数解释参数含义 input_size 输入张量x中特征维度的大小...nn.LSTM使用示例 # 定义LSTM的参数含义: (input_size, hidden_size, num_layers) # 定义输入张量的参数含义: (sequence_length, batch_size...输入张量x中特征维度的大小. hidden_size 隐层张量h中特征维度的大小. num_layers 隐含层的数量. bidirectional 是否选择使用双向LSTM, 如果为True, 则使用...使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制说明: NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于 seq2seq 架构, 即编码器和解码器模型....注意力机制的作用在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况.

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