如何将标签链接到图片，并将它们输入到Pytorch的训练函数中？
将标签链接到图片，并将它们输入到PyTorch的训练函数中，可以通过以下步骤实现：
- 标签链接到图片：首先，需要准备带有标签信息的数据集。可以在数据集中的每个样本中将标签信息保存为一个变量或属性。例如，可以使用一个列表或数组来存储每个样本的标签。确保标签与对应的图片数据具有一一对应的关系。
- 加载图片和标签：使用适当的库（例如OpenCV、PIL等）加载图片数据，并将其转换为PyTorch可接受的张量格式。同样地，加载标签数据，将其转换为PyTorch可接受的张量格式（例如Tensor）。
- 数据预处理：在输入到PyTorch的训练函数之前，可能需要对图片和标签进行一些预处理操作，如图像归一化、图像增强等。根据具体任务需求选择合适的预处理方法，并使用PyTorch提供的函数或库来实现。
- 创建数据加载器：使用PyTorch的数据加载器（DataLoader）来组织数据集和处理批量数据。数据加载器可以方便地实现数据的分批加载和并行处理。
- 构建模型：根据具体任务需求，使用PyTorch构建合适的模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。确保模型的输入和输出与数据集的标签相匹配。
- 训练模型：将加载、预处理好的数据输入到PyTorch的训练函数中进行模型训练。可以使用PyTorch提供的优化器（例如Adam、SGD等）和损失函数（例如交叉熵损失）来定义和优化模型。
- 监控训练过程：可以使用PyTorch提供的可视化工具（例如TensorBoardX）来实时监控和可视化模型的训练过程，如损失曲线、准确率等。
最后，通过迭代调整模型和参数，直至达到预期的训练效果。
在腾讯云上，相关的产品和资源可以参考以下链接：
- 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiupml
- 腾讯云GPU服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/ccs
- 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbcs
- 腾讯云视频处理服务：https://cloud.tencent.com/product/vod
- 腾讯云音视频处理服务：https://cloud.tencent.com/product/avp
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...
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#turn ndarray of features and labels into tensors
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transforms.ToTensor
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<code>A0</code>
下面是我创建的MLP类
<code>A1</code>
训练模型的其余部分是
<code>A2</code>
任何帮助都将不胜感激。谢谢。
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我想在tensorflow中实现多任务神经网络，为此我需要输入如下内容：
图像label1 label2
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浏览 3提问于2018-02-14得票数 7
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我想让这个mlmodel变成一个可更新的mlmodel，并训练innerProduct层(pytorch中的完全连接层)。我已经将mlmodel引用转换为这个博客：。但我发现可更新的mlmodel的第二个训练输入默认设置为"score_true“，它只是一个值(数据类型: int32)。
但是，softmax层的输出是一个具有10个浮点值的向量。那么，我如何将第二个训练输入设置为向量，因为基本事实是一个具有10个浮点值的向量。
我查阅了CrossEntropyLoss int look ltools3
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我已经将图像的像素聚集成不同大小和形状的簇。我想最大限度的池每个集群尽可能快，因为最大池发生在我的CNN的一个层。
说明:输入是一批具有以下形状的图像: batch_size、图像高度、图像宽度、通道数。在我开始训练我的CNN之前，我已经对每一张图片进行了聚类。因此，对于每一幅图像，我都有一个标签，上面有形状、图像高度、图像宽度。
如何在所有标签都具有相同标签的图像的所有像素上最大限度地池？我知道如何使用of for循环来实现它，但这是非常慢的。我正在寻找一种快速的解决方案，理想情况下，它可以在不到一秒钟的时间内使每个图像的每个集群都达到最大。
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浏览 14提问于2022-04-22得票数 0
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我目前正在用PyTorch中的自定义优化器训练一个ResNet18模型。 我使用的是CrossEntropyLoss()和PyTorch的ResNet18模型。在tensorflow中，输出具有所需的形状，但在pytorch中，为了找到准确性，必须找到预测标签的argmax。 如果我的batch size = 64是resnet模型，为什么预测的标签是形状64,1000 这1000个值对应于什么？
浏览 167提问于2021-10-13得票数 0
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我正在尝试做一个图片库，有一页的图片预览，我了解了如何使用视图和标签来实现完整大小的图片和图像样式；我得到了预览库(顺便说一下，我正在使用Nodequeues)。现在我不知道如何将库从预览链接到全尺寸的库，我尝试了在视图的覆盖部分使用输出链接，我尝试用URL创建一个新的字段，但是没有，它总是链接到内容/节点，而不是/照片/节点。
📷
顺便说一下，这是http://www.nellens.com/home/网站
谢谢。
浏览 0提问于2014-01-25得票数 0
在有监督学习的图像分类中，我们给训练图像加上了它的标签。是否有可能为每个图像提供一系列按相关性排列的标签，而不仅仅是一个标签？
我正在使用PyTorch进行这种监督培训。现在，在每个标签下，我都有自己的培训图像。有谁能帮我说一下如何在PyTorch中实施分级的多标签图像培训？
浏览 2提问于2020-04-11得票数 0
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我在整数矩阵形式的单独的pickle文件中有X_train(输入)和Y_train(标签)。现在，我需要加载它们并使用PyTorch进行训练。我尝试了torch.utils.data.DataLoader和torchvision.datasets.DatasetFolder，但都不起作用，否则我可能会在什么地方出错。请建议一种合适的方法。
浏览 33提问于2020-06-08得票数 0
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浏览 22提问于2021-05-08得票数 2
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在中，输入图像将与加载的图像一起输入
predictions = sess.run(softmax_tensor,{'DecodeJpeg/contents:0': image_data})
如果我想要向初始模型添加新的层，并再次训练整个模型，该怎么办？从classify_image_graph_def.pb加载的变量是可训练的吗？我看到freeze_graph.py使用convert_variables_to_constants来生成冻结的图形。那么，这些加载的权重是否可以再次训练，它们是常量吗？如何将初始模型的输入('shuffle_batch:0')连接到
浏览 3提问于2016-12-15得票数 0
我是深度学习和Pytorch的新手。我有6000张图片的数据集，其中所有四个类别都在一个文件夹中。我使用以下代码片段来上传我的数据。
torchvision.datasets.ImageFolder(root='/content/drive/My Drive/DFU/base_dir/train_dir', transform=None)
我在ImageFolder上读到，图像应该根据类标签组织到子文件夹中。但是，我的数据集在单个文件夹中包含所有四个类图像。我有一个.csv文件，其中包含每个图像的one-hot编码类标签。如何将我的数据集加载到Pytorch？
浏览 0提问于2021-05-26得票数 1
我是深度学习和Pytorch领域的新手。
最近，当我学习其中一个时，我发现nn.Embedding的嵌入在训练过程中发生了变化。
所以我的问题是，在训练网络的过程中，嵌入应该改变吗？
如果我想要将预先训练的嵌入(例如，经过训练的word2vec嵌入)加载到PyTorch嵌入层中，是否应该在训练过程中也更改预先训练的嵌入？
或者我如何阻止更新嵌入？
谢谢。
浏览 12提问于2019-08-01得票数 3
我已经使用pytorch训练了一个图像分类模型。
现在，我想把它从研究转移到生产流水线。
我正在考虑使用TensorFlow扩展。我非常怀疑我是否能够在TensorFlow扩展管道中使用我的PyTorch训练模型(我可以将训练模型转换为ONNX，然后转换为Tensorflow兼容格式)。我不想重写和重新训练训练部分到TensorFlow，因为这将是一个很大的开销。有没有可能或者有更好的方法来生产PyTorch训练过的模型？
浏览 6提问于2020-11-13得票数 2
我一直试图对一个密集的模型进行量化，但没有成功。我一直在尝试实现pytorch后的训练静态量化。Pytorch有其他型号的量化版本，但没有用于密度集的版本。是否可以量化密集的体系结构。
我一直在寻找如何将量化应用于预先训练的模型的教程，但我没有取得任何成功。
浏览 40提问于2022-11-29得票数 0
我正在训练一个深度学习模型，使用谷歌的Colab对NIH的胸部Xray-14数据集中的疾病进行多标签分类。我不能一次将所有图像加载到Dataloader中，因为大约有112k个训练样本和有限的RAM。 有没有办法在pytorch的DataLoader中只存储图像的路径，在训练期间只读取当前迭代所需的那些图像，一旦迭代完成，图像就会从内存中卸载，依此类推，直到一个时期完成。
浏览 10提问于2019-09-08得票数 2
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我是PyTorch的新手，正在尝试实现我用TF开发的模型，并比较结果。该模型是一个自动编码器模型。输入数据是包含n个样本的csv文件，每个样本具有m个特征( csv文件中的n*m个数字矩阵)。目标(标签)位于与输入文件格式相同的另一个csv文件中。我一直在网上寻找，但找不到一个好的文档来读取csv文件中的多个标签的非图像数据。你知道如何在训练过程中读取和迭代我的数据吗？
谢谢
浏览 1提问于2020-05-07得票数 0
转换器解码器接收两个输入，编码器的输出和目标序列。本回答提供了如何将目标输入解码器的方法。
当对训练模型进行评估时，我对目标序列感到困惑吗？
我们是从第一个时间步长的<SOS>标签开始，然后像RNN中的那样通过转换器解码器对每个时间步骤进行循环吗？
如果有人能帮我澄清这件事会很有帮助的。
浏览 0提问于2020-09-15得票数 1
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因此，作为我研究的一部分，我正在研究不同的深度学习框架，并观察到一些奇怪的东西(至少我无法解释其原因)。
我在Tensorflow中训练了一个相当简单的MLP模型(在mnist数据集上)，提取了经过训练的权重，在PyTorch中创建了相同的模型架构，并将经过训练的权重应用到PyTorch模型中。现在，我的期望是从Tensorflow和PyTorch模型中获得相同的测试精度，但事实并非如此。我得到了不同的结果。
因此，我的问题是:如果一个模型被训练成某种最优值，那么当每次在相同的数据集上进行测试时(不管使用什么框架)，训练的权重不应该产生相同的结果吗？
PyTorch模型：
class Net(
浏览 3提问于2020-09-28得票数 3
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我使用“简单转换器”库预训练了新数据的RoBERTa模型：
from simpletransformers.classification import ClassificationModel
OUTPUT_DIR = 'roberta_output/'
model = ClassificationModel('roberta', 'roberta-base',use_cuda=False, num_labels=22,
args={'overwrite_output_dir':Tr
浏览 0提问于2022-05-23得票数 0
PyTorch允许您为分类下载预先训练的模型，但不清楚如何从概率的输出张量返回到实际的类标签。有什么想法吗？
浏览 16提问于2020-02-27得票数 0
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我想用tensorflow来做的对象检测。
我希望将带有对象标签的整个图像和相应的边界框输入到tensorflow中进行训练。
有没有什么好方法可以写一个数据文件让tensorflow读取？或者只是在tensorflow中读取原始XML文件？
非常感谢。
下面是一个图片示例：
浏览 55提问于2016-09-02得票数 3
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2回答
条件随机场--它们是如何工作的？
、、、、
我已经阅读了链接到的论文。我有点明白了。有人能帮我弄清楚如何实现它吗？
我假设特征是由一些启发式方法生成的。以POS型标签器为例；可能查看训练数据会发现'bird'在所有情况下都使用NOUN进行标记，因此要素f1(z_(n-1),z_n,X,n)生成为
(if x_n = 'bird' and z_n = NOUN then 1 else 0)
其中X是输入向量，Z是输出向量。在权重的训练过程中，我们发现这个f1从未被违反，因此相应的权重\1 (λ的\)在训练后将最终为正且相对较大。猜测功能和训练似乎都具有挑战性的实现，但在其他方面很简单。
我不知道如何将模型应
浏览 1提问于2010-09-11得票数 0
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我正在处理一个使用图形数据的节点分类问题。通过简单地将网络应用于单个节点(例如，忽略图形结构)，我使用了PyTorch对节点进行分类，并使用PyTorch几何方法应用GNN (例如GCN)对节点进行分类。
是否可以将PyTorch中的模型作为PyTorch几何中的最后一层？我对这将如何工作感到有点困惑，因为对torch.nn.Module的输入是一个用于GNN情况的图，而对于MLP情况则是一个特征向量。我想把一个PyTorch模型和一个PyTorch几何模型组合成一个模型，我可以训练它。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2022-12-16得票数 1
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我试图用张量流进行图像分类。现在我正在收集和标注训练数据，但这是相当乏味，缓慢和痛苦的。目前，用我的手收集的训练数据，我的模型大约有57%的时间在一张图片中预测正确的课程，因为他们有6个不同的类别，这显然比随机猜测做得更好。
无论如何，我想知道我的分类器在57%的时间里是否正确；用这个分类器来标记新的训练数据，以便自动收集和标注训练数据，是否可行？很明显，这些训练数据不会贴上完美无缺的标签，其实只会贴上57%左右的标签，但这是否仍然有效呢？这会不会帮助模型的准确性，不会影响它，或损害它？这似乎是一个有趣的思维实验：
如果Z是标记新训练数据的分类器的精度，N是我们所拥有的训练数据示例的数目，G是
浏览 4提问于2017-05-15得票数 0
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我在自己的自定义数据集上优化了pytorch torchvision model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)。
我遵循了这个指南，但只训练了更快的RCNN，而不是Mask RCNN。
我成功地完成了训练，没有出现错误，模型返回了一个包含预测框、标签和分数的字典。
在我遵循的指南中，他们展示了如何可视化经过训练的模型预测的掩模。有没有类似的方法来可视化边界框？我很难弄清楚这件事。
谢谢
浏览 17提问于2020-02-18得票数 3
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我有一个pytorch变量，用作模型的可训练输入。在某些情况下，我需要手动重新分配此变量中的所有值。
如何才能在不中断与损失函数的连接的情况下做到这一点？
假设当前值是[1.2, 3.2, 43.2]，我只是想让它们变成[1,2,3]。
编辑
在我问这个问题的时候，我还没有意识到PyTorch没有像Tensorflow或Keras那样的静态图形。
在PyTorch中，训练循环是手动完成的，您需要调用每个训练步骤中的所有内容。(不存在占位符+静态图的概念，用于稍后提供数据)。
因此，我们不能“打破图形”，因为我们将使用新的变量再次执行所有进一步的计算。我担心的是在Keras中发生的问题，而不是
浏览 1提问于2018-12-18得票数 9
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1回答
我想训练一个多类别的分类器，用Pytorch。
下面的演示了如何在最后一层类型nn.Linear(84, 10)之后使用nn.CrossEntropyLoss()。
然而，我记得这就是Softmax所做的。
这让我很困惑。
如何以最好的方式训练“标准”分类网络？
如果网络有一个最终的线性层，如何推断每个类的概率？
如果网络有最终的softmax层，如何训练网络(哪种损失，以及如何)？
我在Pytorch论坛上找到了，它很可能回答了所有这些问题，但是我无法将它编译成工作的、可读的Pytorch代码。
我的假设答案是：
就像。
线性层输出的指数，这实际上是逻辑(日
浏览 2提问于2020-12-22得票数 3
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关于CoreML模型的教程都是将TensorFlow模型或PyTorch模型转换为CoreML模型。如果预先训练好的模型文件是mlmodel类型，我不知道如何在python中使用它，也不知道如何将mlmodel转换为tf模型。 如何在Python语言中通过TensorFlow、Keras或PyTorch来读取和部署CoreML模型？
浏览 28提问于2020-09-06得票数 0
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4回答
我有个问题吗？如何将按钮连接到winform中以从标签获取输入，并将其放入文本框中以显示结果？
我糊涂了！
我有4个标签...我希望人们能够将输入输入到标签中，单击更新按钮，然后在下面的文本框中显示结果。
有什么帮助吗？谢谢!
浏览 0提问于2011-05-13得票数 0
1回答
我使用的是colab，我有一个包含图片的文件夹。如何将它们随机拆分成三个文件夹？我希望在训练中是0.8，在val中是0.1，在测试中是0.1。我尝试了拆分文件夹库： splitfolders.ratio("content/data", output="output", seed=1337, ratio=(.8, .1, .1), group_prefix=None) 但是没有出现新的文件夹。目前还不清楚他们的名字是什么。如何做到这一点？还有其他的解决方案吗？ Pytorch解决方案非常受欢迎
浏览 109提问于2021-10-24得票数 3
我的问题不是关于理解k均值算法，而是关于如何将其应用于训练，验证和测试，如下所示:训练阶段:将k均值应用于输入数据，然后我们获得质心值(在我的情况下为3).For每个质心值分配一个标签，例如1，2，3。假设在训练阶段I输入60个这样的样本.So总共我得到60*3个质心，每个质心的标签为1，2，3。测试阶段:对输入signal.We应用k均值get centroids.Compare这个从训练阶段获得的质心centroids.Which是否最接近它，为它分配相同的标签？
浏览 2提问于2015-03-02得票数 0
我正在做一个使用keras深度学习模型的项目，我需要将其转移到PyTorch中。该项目的目标是在图像上本地化一些元素。为了训练它，我首先使用从图像中提取的补丁，然后在完整图像上进行推断。我读到可以使用(None，None,1)作为keras输入层的输入形状，目前它正在工作。然而，相同的训练系统在pytorch中似乎不起作用。因此，我想知道当我开始对全图进行推断时，(None，None,1)输入层是否做了一些特定的事情？
感谢您的回答
浏览 2提问于2019-10-03得票数 1
假设我们有一个NN，我们想要训练它来预测输入中的3个值。我们有一组训练数据：
x_train = ((1, 5, 3, 2, 6), (1, 8, 6, 9, 3), ...)
目标呢？
y_train = ((25, 32, 0.12), (.125, -5, 8), ...)
如果pytorch只计算一个标量作为损失函数，它如何进行训练？为什么它无法计算与每个输出神经元相关的损失？例如，如果x_train的答案是(20，32，0.12)，我们不想更新与答案(25，37，0.12)相同的权重，对吗？但在这种情况下，使用pytorch计算的损失将是相同的，因为它(对于经典的MSE损失)意味着
浏览 15提问于2021-02-28得票数 0
回答已采纳
我使用表单标签工具来训练我的模型。我已经得到了modelID，成功地运行了分析表单API，但是当调用get Analyse result时，我得到了错误代码：
3003“光学字符识别提取错误:错误的响应代码: FailedToDownloadImage。消息:无法从输入URL..下载图像..”
我还没有在这5张用于训练目的的图片上测试过这个模型。取而代之的是，我使用了3个全新的文档。
你知道我怎么才能让它工作吗？
这是我分析过的表格(pdf)
浏览 21提问于2020-03-01得票数 0
我有一个pytorch模型和一个tensorflow模型，我想在一个图形处理器上一起训练它们，按照下面的过程：input --> pytorch model--> output_pytorch --> tensorflow model --> output_tensorflow --> pytorch model。
有可能做到这一点吗？如果答案是肯定的，我会遇到什么问题吗？
提前谢谢。
浏览 5提问于2017-10-17得票数 5
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