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CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

这些尺寸告诉我们这是裁剪过的图像，因为MNIST数据集是包含28 x 28的图像。现在让我们看看如何将这两个高度轴和宽度轴展平为单个长度为324的轴。 上图显示了我们的扁平化输出，其单轴长度为324。...边缘上的白色对应于图像顶部和底部的白色。 在此示例中，我们将展平整个张量图像，但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办？这是使用CNN时通常需要的操作。...让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...展平张量的特定轴 在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...这意味着我们只想拉平张量的一部分。我们要使用高度和宽度轴和颜色通道轴展平。

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    PyTorch中的模型创建

    最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...nn.ReLU() Softmax softmax是在分类当中经常用到的激活函数，用来放在全连接网络的最后一层，Softmax函数通常用于多类分类问题的输出层，将输出转换为概率分布的形式。...=1) # 对输入张量进行展平操作 output_tensor = flatten_layer(input_tensor) print("Input Tensor:") print(input_tensor...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。...=1).cuda() # 将输入张量从第1个维度开始展平 self.fc1 = nn.Linear(64*28*28, 50).cuda() # 输入图像的大小为

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    深度学习框架如何优雅的做算子对齐任务？

    以OneFlow为例，由于算子的行为是对齐PyTorch，如果要验证转置卷积Op在各种情况下的正确性，那么什么样的测试代码才可以全面验证呢？...的确，AutoTest框架相当于是一个high level的PyTorch，它的接口和PyTorch一样，但对于给定的输入会分别用OneFlow和PyTorch运行一遍，记录运行过程中得到的每个tensor...由于自动测试框架的用法对齐了PyTorch用法，我们在开发算子之后编写测试样例将非常简单。不用再引入其它的标准库或者使用Numpy去模拟一遍算子的前向反向计算过程等，解放了生产力。...对应的DualObject对象是什么： PyTorch object: start_dim=1, end_dim=-1)>...OneFlow object: start_dim=1, end_dim=-1)> GetDualObject这个函数就是根据传入的

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    【他山之石】Pytorch学习笔记

    1.4.1 更改数组形状 NumPy中改变形状的函数 reshape改变向量行列，向量本身不变 resize改变向量行列及其本身 .T 求转置 ravel( &amp...;amp;amp;amp;#39;F' ) 按列展平...；ravel( ) 按行展平 flatten 将矩阵转换为一行向量 squeeze 去掉矩阵中含1的维度 transpose 改变矩阵维度的顺序 1.4.2 合并数组 NumPy数组合并方法...展平成一维；shape[0] 图片通道数，shape[1]图片高度， shape[2]图片宽度 model.eval( ) 测试模式 04 第四章 数据处理工具箱Pytorch 4.2 utils.data...= 2 批量读取 4.3 torchvision 4.3.2 ImageFolder RandomResizedCrop(224) 将图像随机裁剪为不同的大小和宽高比，然后缩放为224*224；RandomHorizontalFlip

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    抽丝剥茧，带你理解转置卷积（反卷积）

    在主流的深度学习框架中，如TensorFlow，Pytorch，Keras中的函数名都是conv_transpose。...但是实际在计算机中计算的时候，并不是像这样一个位置一个位置的进行滑动计算，因为这样的效率太低了。计算机会将卷积核转换成等效的矩阵，将输入转换为向量。通过输入向量和卷积核矩阵的相乘获得输出向量。...如下图： 总结一下将转置卷积转换为直接卷积的步骤：（这里只考虑stride=1，padding=0的情况） 设卷积核大小为k*k，输入为方形矩阵 对输入进行四边补零，单边补零的数量为k-1 将卷积核旋转...7 8 9 output: 1 4 7 6 8 26 38 27 23 62 74 48 28 67 76 45 接下来按照上面的方式，将转置卷积转换为一个等效的直接卷积...总结 通过这一篇文章，仔细的梳理的了转置卷积由来以及其等效的直接卷积形式。希望以后在使用转置卷积的过程中可以做到心中有数，有画面。

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    一个小改动，CNN输入固定尺寸图像改为任意尺寸图像

    但是，为了对图像中的对象进行分类，我们并不需要此空间信息，因此通常将最后一个卷积层的输出展平为一个长向量。该长向量是FC层的输入，它不考虑空间信息。...因此，我们需要将FC层替换为不需要固定大小输入的一种网络层。这就是不限于其输入尺寸的卷积层！ 接下来我们要做的就是使用等效的卷积层去替代FC层。...如果使用FC层，则首先将5x5x16的体积展平为FC层的400×1（即5x5x16）矢量。但是，我们使用等效的卷积层，需要使用大小为5x5x16的核。...在PyTorch中，Resnet-18体系结构从卷积层开始，称为conv1（请参见下面的代码）。然后是池化层。 接下来依次是4个卷积块，图中使用了粉红色，紫色，黄色和橙色。...这些模块被命名为layer1，layer2，layer3，和layer4。每个模块包含4个卷积层。 最后，我们有一个平均池化层。该层的输出被展平并送到最终完全连接层FC。

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    一个小改动，CNN输入固定尺寸图像改为任意尺寸图像

    但是，为了对图像中的对象进行分类，我们并不需要此空间信息，因此通常将最后一个卷积层的输出展平为一个长向量。该长向量是FC层的输入，它不考虑空间信息。...因此，我们需要将FC层替换为不需要固定大小输入的一种网络层。这就是不限于其输入尺寸的卷积层！ 接下来我们要做的就是使用等效的卷积层去替代FC层。...如果使用FC层，则首先将5x5x16的体积展平为FC层的400×1（即5x5x16）矢量。但是，我们使用等效的卷积层，需要使用大小为5x5x16的核。...下图是框架的组成 在PyTorch中，Resnet-18体系结构从卷积层开始，称为conv1（请参见下面的代码）。然后是池化层。 接下来依次是4个卷积块，图中使用了粉红色，紫色，黄色和橙色。...这些模块被命名为layer1，layer2，layer3，和layer4。每个模块包含4个卷积层。 最后，我们有一个平均池化层。该层的输出被展平并送到最终完全连接层FC。

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    一个可视化网站让你瞬间弄懂什么是卷积网络

    单击上面的 details 图标时使用色阶来显示详细信息（有关此图层和其他图层的信息)。...非线性对于产生非线性决策边界是必要的，因此输出不能写成输入的线性组合。如果不存在非线性激活函数，深度 CNN 架构将退化为单个等效卷积层，其性能几乎不会那么好。...因此，softmax 运算对于将模型输出缩放为概率非常有用。单击最后一层可显示网络中的 softmax 操作。请注意展平后的 logits 不会在 0 到 1 之间缩放。...图 4 图 4.Softmax 交互式公式视图允许用户与颜色编码的 logits 和公式进行交互，以了解展平层后的预测分数如何标准化以产生分类分数。...池化层 展平层 Flatten Layer 该层将网络中的三维层转换为一维向量，以拟合全连接层的输入进行分类。例如，5x5x2 张量将转换为大小为 50 的向量。

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    解决问题使用invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got

    Got 1当我们在使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）时，经常会遇到各种错误信息。...检查张量的尺寸首先，我们需要检查涉及的张量的尺寸是否正确。使用函数如torch.Size()（对于PyTorch）或tf.shape()（对于TensorFlow）可以帮助我们检查张量的尺寸。...在PyTorch和TensorFlow中，广播机制是默认开启的。...features.size(3)num_classes = 10classifier = nn.Linear(num_channels * height * width, num_classes)# 假设我们将特征张量展平为二维的...然后，我们创建一个全连接层作为分类器，并将特征张量展平为二维形状。接下来，我们使用分类器计算预测的类别分数，并使用交叉熵损失函数计算损失。最后，我们打印出计算得到的损失。

    1.1K10

    【AI系统】模型转换流程

    模型转换设计思路直接转换是将网络模型从 AI 框架直接转换为适合目标框架使用的格式。...直接转换实例以下代码演示了如何加载一个预训练的 TensorFlow 模型并进行直接转换为 PyTorch 模型的过程：import TensorFlow as tfimport torchimport...将 TensorFlow 模型中的参数转移到 PyTorch 模型中，确保权重参数正确地转移。最后保存转换后的 PyTorch 模型，以便在 PyTorch 中进行推理。...PyTorch 转 ONNX 实例这里读取在直接转换中保存的 PyTorch 模型pytorch_model.pth，使用torch.onnx.export()函数来将其转换为 ONNX 格式。...针对模型中的自定义算子，需要编写专门的转换逻辑，可能需要在目标框架中实现相应的自定义算子，或者将自定义算子替换为等效的通用算子组合。目标格式转换，将模型转换到一种中间格式，即推理引擎的自定义 IR。

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    高效的TensorFlow 2.0：应用最佳实践以及有什么变化

    API清理 许多API在TF 2.0中消失或改变位置，有些则被替换为等效的2.0版本 — tf.summary、tf.keras.metrics和tf.keras.optimizers。...自动替换为新方法的最简单方法是使用v2升级脚本。 Eager执行 TensorFlow 1.X要求用户调用tf. API手动将抽象语法树（图）拼接在一起。...使用Keras图层和模型来管理变量 Keras模型和图层提供方便的变量和 trainable_variables 属性，以递归方式收集所有关联变量，这样可以轻松地将变量本地管理到它们的使用位置。...您可以通过将代码包装在tf.function()中来充分利用数据集异步预取/流特性，它会将Python迭代替换为使用AutoGraph的等效图形操作。...提供了一种将依赖于数据的控制流转换为等价图形模式的方法，如 tf.cond 和 tf.while_loop 。

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    转载：【AI系统】模型转换流程

    模型转换设计思路直接转换是将网络模型从 AI 框架直接转换为适合目标框架使用的格式。...直接转换实例以下代码演示了如何加载一个预训练的 TensorFlow 模型并进行直接转换为 PyTorch 模型的过程：代码语言：python代码运行次数：0Cloud Studio代码运行import...将 TensorFlow 模型中的参数转移到 PyTorch 模型中，确保权重参数正确地转移。最后保存转换后的 PyTorch 模型，以便在 PyTorch 中进行推理。...PyTorch 转 ONNX 实例这里读取在直接转换中保存的 PyTorch 模型pytorch_model.pth，使用torch.onnx.export()函数来将其转换为 ONNX 格式。...针对模型中的自定义算子，需要编写专门的转换逻辑，可能需要在目标框架中实现相应的自定义算子，或者将自定义算子替换为等效的通用算子组合。目标格式转换，将模型转换到一种中间格式，即推理引擎的自定义 IR。

    10010

    TensorFlow2.0 代码实战专栏（七）：循环神经网络示例

    MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。...为简单起见，每个图像都被展平并转换为包含784个特征(28*28)的一维numpy数组。 ? 为了使用递归神经网络对图像进行分类，我们将每个图像行都视为像素序列。...mnist.load_data() # 转化为float32 x_train, x_test = np.array(x_train, np.float32), np.array(x_test, np.float32) # 将图像展平为...x_train, x_test = x_train.reshape([-1, 28, 28]), x_test.reshape([-1, num_features]) # 将图像值从[0,255]归一化到...# 创建LSTM模型 lstm_net = LSTM() # 交叉熵损失 # 注意，这将对概率输出应用'softmax' def cross_entropy_loss(x, y): # 将标签转换为

    1.5K00

    PyTorch入门，快速上手案例

    公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~PyTorch是一种开源的深度学习框架，主要用于自然语言处理和图像识别等机器学习任务，由Facebook（Meta）人工智能研究院...它提供了强大的GPU加速张量计算能力，并内置了自动微分系统。PyTorch支持多种神经网络架构，从简单的线性回归到复杂的卷积神经网络和生成式转换器模型。...如果设置为 False，则会加载测试集 download=True, # 如果数据集未下载，则从网上下载 transform=ToTensor() # 指定特征：使用 ToTensor() 将图像数据转换为...将Dataset作为参数传递给DataLoader，包装成一个可迭代对象，并支持自动批处理、采样、洗牌和多进程数据加载：# https://pytorch.org/docs/stable/data.htmlDataLoader...：model = NeuralNetwork().to(device) # 将模型移动到可选设备上model NeuralNetwork( (flatten): Flatten(start_dim

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