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RSS订阅原创 pytorch使用FocalLoss损失函数用于分类问题
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28527749https://www.jianshu.com/p/30043bcc90b61、创建FocalLoss.py文件，添加一下代码代码修改处：classnum 处改为你分类的数量P = F.softmax(inputs) 改为 P = F.softmax(inputs，dim=1)import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffr
2021-01-20 16:30:03
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原创 pytorch修改网络结构后如何加装预训练模型，以resnet为例
如果不知道如何使用预训练模型训练的朋友，使用resnet18模型训练自己的数据集的教程请看这篇博客一、如果我们网络没任何修改还是训练imagenet的数据集，1000个类别，那么只需以下代码：model_ft = models.resnet18(pretrained=True)model_ft = model_ft.to(device)二、如果只修改训练自己数据集类别如果我们训练自己的数据集，假如自己的数据集只有10个类别，那么需先加载预训练模型，然后修改最后的全连接层，改成以下代码加载预训练
2021-01-15 11:17:43
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原创 window10下pytorch解决不能使用多进程问题
问题：window10 pytorch不能使用多进程，num_workers只能设置为0，导致GPU训练时速度太慢。查阅网上资料，都window10不能使用多进程，其实是可以的。解决：在你的代码里加上if __name__ == "__main__":例如：if __name__ == "__main__": train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,num_epochs)这样就可以使用多进程了，
2021-01-02 13:53:36
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原创 pytorch mobile 实现拍照识别，而不是视频流
https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-mobile-image-classification/
2020-12-10 15:23:07
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原创 pytorch mobile学习一：Helloword示例快速入门，打开一张图片，使用resnet18预测图片的类型。
官网地址：环境前提是电脑有pytorch环境，Android studio开发环境。一、运行官网例程1、先从GitHub下载源文件https://github.com/pytorch/android-demo-app.git2、将resnet18的模型转换成Android上能运行的格式代码：import torchimport torchvisionmodel = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)model.eval()exam
2020-12-08 21:54:27
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原创 Android Studio开发环境的安装
1、安装Android Studio2、下载安装JDKgradle 下载地址注意：开始运行键是灰色的，原因是没点击大象，点击完，安装了一些东西就可以是绿色的了。还有就是要先创建一个虚拟安卓手机，电点击大象右边那个手机键来创建。改成对应Android Studio的版本...
2020-12-08 21:26:56
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原创 python在当前目录下创建指定文件夹
import ospath = os.getcwd()for i in range(0,40): file_path = path + '\\'+ str(i) os.mkdir(file_path)
2020-10-23 15:46:01
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原创 国内源安装pytorch
pytorch官网：https://pytorch.org/选择对应版本建议使用 pip 安装加上国内源，注意国内源一定要是https域名的，很多博客的都是http的，都没用，弄了我一晚上，坑爹。清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华中理工大学：https://py
2020-05-27 00:51:57
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原创 将VOC2007数据集里的person数据提取出来
1、首先只保留penson的文件2、删除标签为-1 和 0 的行删除前：删除后：显示图片和矩形框代码：import xml.etree.ElementTree as ETimport pickleimport osfrom os import listdir, getcwdfrom os.path import joinimport cv2import matplotlib.pyplot as pltfrom math import sqrt as sqrt# 需要检查的
2020-05-14 11:38:57
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原创 python3将seq格式的数据集转成jpg格式
https://github.com/CasiaFan/Dataset_to_VOC_converter
2020-05-13 11:57:07
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原创 windows下安装CUDA和CUDNN
cuda的安装：https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528cudnn的安装：https://blog.csdn.net/weixin_38673554/article/details/90513732
2020-05-11 17:05:25
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原创 python 批量修改图片的名字
修改前：修改后：代码：import osimport cv2 as cvimage_path = 'C:/Users/huan4/Desktop/Python/TensorFlow/train_ourself_data/01_classification_network/data/train/'for file in os.listdir(image_path): na...
2020-04-07 17:53:09
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原创 深度学习经典论文的阅读（2）———— LeNet网络
文章目录论文：《Gradient-based learning applied to document recognition》
2020-03-25 22:43:54
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原创 深度学习经典论文的阅读（1）———— AlexNet网络
文章目录Abastract论文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》AbastractWe trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in...
2020-03-06 22:27:16
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原创 mmdetection测试代码
#coding=utf-8 from mmdet.apis import init_detectorfrom mmdet.apis import inference_detectorfrom mmdet.apis import show_result # 模型配置文件config_file = './configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py' # 预训练...
2020-01-09 11:31:26
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原创 TensorFlow1.0系统学习（七）————inception-v3模型的下载和使用
文章目录一、inception-v3模型的下载二、使用inception-v3模型做各种图像的识别一、inception-v3模型的下载import tensorflow as tfimport osimport tarfileimport requests#inception模型下载地址inception_pretrain_model_url = 'http://download...
2020-01-05 21:52:35
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原创 TensorFlow1.0系统学习（六）————模型的保存和加载
文章目录一、模型的保存二、模型的载入来测试一、模型的保存首先定义个 saversaver = tf.train.Saver()然后在模型训练完保存saver.save(sess, 'net/my_net.ckpt')完整代码import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_d...
2020-01-05 20:14:03
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原创 TensorFlow1.0系统学习（六）————创建CNN网络
文章目录一、卷积层（conv）和池化层（pool）的简单介绍二、训练代码一、卷积层（conv）和池化层（pool）的简单介绍对于卷积操作，有两种填充方式。对于池化操作，有两种填充方式。二、训练代码网络结构input -> conv1 -> pool1 -> conv2 -> pool2 -> fc1 -> fc2 -> softma...
2020-01-05 17:01:48
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原创 TensorFlow1.0系统学习（五）————Tensorboard的使用（显示网络结构，各种数据，可视化训练过程）
文章目录一、使用Tensorboard显示网络结构二、使用Tensorboard显示网络运行时的数据一、使用Tensorboard显示网络结构因为只是为了显示网络结构，故只训练一次就好，不要浪费时间。首先要定义命名空间#命名空间with tf.name_scope('input'): # 定义两个placeholder x = tf.placeholder(tf.floa...
2020-01-04 22:16:15
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原创 TensorFlow1.0系统学习（四）————代价函数（交叉熵代价函数cross-entropy)、过拟合Dropout、优化器Optimizer、学习率更改策略
文章目录一、平方误差代价函数（quadratic cost）二、交叉熵代价函数（cross-entropy）三、防止过拟合方法一、平方误差代价函数（quadratic cost）在回归问题中，我们最常用 平方误差代价函数（quadratic cost）#二次代价函数loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))如：TensorFlow1....
2020-01-01 22:39:54
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原创 TensorFlow1.0系统学习（三）————使用传统神经网络和Softmax函数训练MNIST数据集
文章目录一、MNIST数据集的介绍二、构建简单的网络三、构建代码四、优化程序一、MNIST数据集的介绍数据集下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/数据集分为两部分：60000行的训练集（mnist.train），10000行的测试集（mnist.test）二、构建简单的网络构建一个简单的网络：Softmax函数：三、构建代码import...
2020-01-01 17:16:14
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原创 TensorFlow1.0系统学习（二）————线性回归、非线性回归
文章目录一、线性回归二、非线性回归一、线性回归import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#使用numpy生成100个随机点x_data = np.random.rand(100)y_data = x_data*0.1 + 0.2 #真实值#构建一个线性模型b = tf.Var...
2020-01-01 15:28:29
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原创 TensorFlow1.0系统学习（一）————基本概念、创建图、启动图、变量、Fetch、Feed
文章目录TensorFlow基本概念创建图，启动图（graphs）TensorFlow基本概念创建图，启动图（graphs）只是定义了op，但并没有执行。
2019-12-30 21:46:31
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原创 python——nibabel包的使用
NiBabel包是可以对常见的医学和神经影像文件格式进行读写，如.nii格式。Nibabel的安装pip install nibabel图像的加载example_filename = os.path.join(data_path, 'example.nii.gz')img = nib.load(example_filename)图像的查看img.shape(611, 5...
2019-12-30 16:44:50
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原创 Python Qt 入门学习（三）————发布程序Pyinstaller
文章目录正式发布程序程序图标1、添加主窗口图标2、应用程序图标正式发布程序如何我们要发布程序给客户使用，当然不能要求别人去安装Python解释器，并且敲命令python test.py我们应该做成可以执行程序给别人使用我们可以使用 PyInstaller 来制作独立可执行程序依赖包的安装：pip install pywin32pip install pyinstaller在需...
2019-12-27 10:19:00
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原创 Python Qt 入门学习（二）————界面设计师 Qt Designer
文章目录Qt Designer 简介界面的创建界面的加载使用PyQt5Qt Designer 简介上节讲的是通过代码创建一个一个界面，但是这种方式需要反复调试，才能呈现我们想要的位置，太麻烦。因此出现了 QT 界面生成器 Qt Designer，直接通过拖拽就可以直观的创建出程序大体的界面。windows 打开位置：运行在Python安装目录下 Lib\site-packages\PyS...
2019-12-27 09:09:50
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转载 Python Qt 入门学习（一）————简介、一个简单的例子
文章目录Python图形界面开发的几种方案PySide2、PyQt5 简介安装 PySide2例子程序要求使用PySide2开发1、创建窗口界面Python图形界面开发的几种方案如果用 Python 语言开发 跨平台 的图形界面的程序，主要有3种选择：Tkinter基于Tk的Python库，这是Python官方采用的标准库，优点是作为Python标准库、稳定、发布程序较小，缺点是控件相对...
2019-12-26 10:41:10
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原创 python——使用opencv修改证件照的背景颜色
将蓝底照片变成白底照片效果图：代码：import cv2import numpy as npimg = cv2.imread(r"C:\Users\huan4\Desktop\kanghuan\kanghuan.jpg")hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)lower_blue=np.array([90,70,70])upp...
2019-12-24 19:48:42
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原创 python在方括号[]中使用for循环的两种方式，列表解析List Comprehensions，类似[0 for i in range(10)]
两种语法：[expression for iter_val in iterable][expression for iter_val in iterable if cond_expr]举例说明：1、[expression for iter_val in iterable]传统写法：L = []for i in range(1,11): L.append(i**2)p...
2019-12-24 17:02:21
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原创 python代码打包为exe
安装依赖包pip install pyqt5pip install pywin32pip install pyinstaller在当前py文件目录下执行pyinstaller -F RGB_show.py生成下面文件打开文件夹 dist 里的RGB_show.exe就可以了更多功能...
2019-12-24 14:50:35
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原创 【Python学习笔记】处理CSV数据格式
文章目录CSV 的介绍阅读和编写CSV1、不使用csv模块CSV 的介绍CSV 是逗号分割值（comma-separated-values）的缩写，是存储数据的常用格式。大多数时候，人们使用数据库读取数据，偶尔用到表格，但 csv 仍占一席之地。它们简单又方便，使用它们不需要额外驱动或 API。在 python 中的 csv 模块使其变得更简单。CSV 是一个包含数据的文本文件，通常文件第...
2019-12-17 16:03:23
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转载 深度学习网络图的绘制
文章目录1、NN-SVG2、PlotNeuralNet3、ConvNetDraw4、Draw_Convnet5、Netscope其他转载连接：【杂谈】那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的？1、NN-SVG这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：htt...
2019-12-15 10:33:04
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翻译 PyTorch 进阶学习（二）————STN:空间变换网络（Spatial Transformer Network）
文章目录数据集的加载空间变换网络的介绍定义网络训练和测试模型可视化 STN 结果官方文档地址：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/spatial_transformer_tutorial.html在本教程中，您将学会如何使用 空间变换网络 的视觉注意力机制来扩充网络。如果需要了解更多 空间变换网络 可以在 DeepMind 论文中详细阅读。空...
2019-12-14 22:10:50
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翻译 PyTorch 进阶学习（一）————迁移学习进行图像分类（ResNet）
文章目录数据集的加载定义训练函数可视化模型预测使用微调 ConvNet 的方法训练和评估ConvNet 作为固定特征提取器训练和评估官方文档：https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html本教程中，您将学会如何使用 迁移学习 来训练卷积神经网络进行图像的分类。注释：实际上，很少有人从头开始训练整个...
2019-12-13 16:58:44
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原创 kaggle猫狗大战数据集集（百度云）
用来学习PyTorch链接：https://pan.baidu.com/s/1kqfkr2X7mMkuFXb6C3KgTg提取码：xzyh复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
2019-12-13 10:57:58
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