Ultima domanda su Pytorch

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Il caricamento del modello Pytorch richiede l'importazione del modello nella directory chiamante

Project |-models |--simple_model.py |-application |--infer_and_do_something.py |-main.py Project |-models |--simple_model.py |-application |--infer_and_do_something.py |-main.py Progetto | -modelli | -simple_model.py | -applicazione | -infer_and_do_something.py | -main.py Main è il punto in cui il programma viene eseguito all'inizio o potrebbe essere sostituito come jupyter notebook. Tutta l'implementazione del caricamento e dell'utilizzo del modello addestrato avviene nel file"infer_and_do_something.py".

model pytorch load

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File non trovato o danneggiato durante il caricamento del set di dati CUB-200-2011

import os import pandas as pd import numpy as np from torchvision.datasets.folder import default_loader from torchvision.datasets.utils import download_url from torch.utils.data import Dataset class Cub2011(Dataset): base_folder='CUB_200_2011/images' url='http://www.vision.caltech.edu/visipedia-data/CUB-200-2011/CUB_200_2011.tgz' filename='CUB_200_2011.tgz' tgz_md5='97eceeb196236b17998738112f37df78' def __init__(self, root, train=True, transform=None, loader=default_loader, download=True): self.root=os.path.expanduser(root) self.transform=transform self.loader=default_loader self.train=train if download: self._download() def _load_metadata(self): images=pd.read_csv(os.path.join(self.root, 'CUB_200_2011', 'images.txt'), sep=' ', names=['img_id', 'filepath']) image_class_labels=pd.read_csv(os.path.join(self.root, 'CUB_200_2011', 'image_class_labels.txt'), sep=' ', names=['img_id', 'target']) train_test_split=pd.read_csv(os.path.join(self.root, 'CUB_200_2011', 'train_test_split.txt'), sep=' ', names=['img_id', 'is_training_img']) data=images.merge(image_class_labels, on='img_id') self.data=data.merge(train_test_split, on='img_id') if self.train: self.data=self.data[self.data.is_training_img==1] else: self.data=self.data[self.data.is_training_img==0] def _download(self): import tarfile download_url(self.url, self.root, self.filename, self.tgz_md5) with tarfile.open(os.path.join(self.root, self.filename),"r:gz") as tar: tar.extractall(path=self.root) def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): sample=self.data.iloc[idx] path=os.path.join(self.root, self.base_folder, sample.filepath) target=sample.target -1 img=self.loader(path) if self.transform is not None: img=self.transform(img) return img, target import os import pandas as pd import numpy as np from torchvision.datasets.folder import default_loader from torchvision.datasets.utils import download_url from torch.utils.data import Dataset class Cub2011(Dataset): base_folder='CUB_200_2011/images' url='http://www.vision.caltech.edu/visipedia-data/CUB-200-2011/CUB_200_2011.tgz' filename='CUB_200_2011.tgz' tgz_md5='97eceeb196236b17998738112f37df78' def __init__(self, root, train=True, transform=None, loader=default_loader, download=True): self.root=os.path.expanduser(root) self.transform=transform self.loader=default_loader self.train=train if download: self._download() def _load_metadata(self): images=pd.read_csv(os.path.join(self.root, 'CUB_200_2011', 'images.txt'), sep=' ', names=['img_id', 'filepath']) image_class_labels=pd.read_csv(os.path.join(self.root, 'CUB_200_2011', 'image_class_labels.txt'), sep=' ', names=['img_id', 'target']) train_test_split=pd.read_csv(os.path.join(self.root, 'CUB_200_2011', 'train_test_split.txt'), sep=' ', names=['img_id', 'is_training_img']) data=images.merge(image_class_labels, on='img_id') self.data=data.merge(train_test_split, on='img_id') if self.train: self.data=self.data[self.data.is_training_img==1] else: self.data=self.data[self.data.is_training_img==0] def _download(self): import tarfile download_url(self.url, self.root, self.filename, self.tgz_md5) with tarfile.open(os.path.join(self.root, self.filename),"r:gz") as tar: tar.extractall(path=self.root) def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): sample=self.data.iloc[idx] path=os.path.join(self.root, self.base_folder, sample.filepath) target=sample.target -1 img=self.loader(path) if self.transform is not None: img=self.transform(img) return img, target import os importa i panda come pd importa numpy come np da torchvision.datasets.folder importa default_loader da torchvision.datasets.utils importa download_url da torch.utils.data import Dataset classe Cub2011 (set di dati): base_folder='CUB_200_2011/images' url="http://www.vision.caltech.edu/visipedia-data/CUB-200-2011/CUB_200_2011.tgz" nomefile='CUB_200_2011.tgz' tgz_md5='97eceeb196236b17998738112f37df78' def __init __ (self, root, train=True, transform=None, loader=default_loader, download=True): self.root=os.path.expanduser (root) self.transform=trasformare self.loader=default_loader self.train=treno se scarica: self._download () def _load_metadata (self): images=pd.read_csv (os.path.join (self.root, 'CUB_200_2011', 'images.txt'), sep='', nomi=['img_id', 'filepath']) image_class_labels=pd.read_csv (os.path.join (self.root, 'CUB_200_2011', 'image_class_labels.txt'), sep='', names=['img_id', 'target']) train_test_split=pd.read_csv (os.path.join (self.root, 'CUB_200_2011', 'train_test_split.txt'), sep='', names=['img_id', 'is_training_img']) data=images.merge (image_class_labels, on='img_id') self.data=data.merge (train_test_split, on='img_id') se self.train: self.data=self.data[self.data.is_training_img==1] altro: self.data=self.data[self.data.is_training_img==0] def _download (self): import tarfile download_url (self.url, self.root, self.filename, self.tgz_md5) con tarfile.open (os.path.join (self.root, self.filename),"r: gz") come tar: tar.extractall (percorso=self.root) def __len __ (self): return len (self.data) def __getitem __ (self, idx): sample=self.data.iloc[idx] percorso=os.path.join (self.root, self.base_folder, sample.filepath) target=sample.target -1 img=self.loader (percorso) se self.transform non è Nessuno: img=self.transform (img) return img, target Ho provato a caricare il set di dati CUB-200-2011 con il codice sopra,

machine learning computer vision deep learning pytorch torchvision

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qual è la funzione di default_loader in torch?

import os import pandas as pd import numpy as np from torchvision.datasets.folder import default_loader from torchvision.datasets.utils import download_url from torch.utils.data import Dataset class Sample_Class(Dataset): def __init__(self,root,train=True,transform=None,loader=default_loader): self.root=os.path.expanduser(root) self.transform=transform self.loader=default_loader import os import pandas as pd import numpy as np from torchvision.datasets.folder import default_loader from torchvision.datasets.utils import download_url from torch.utils.data import Dataset class Sample_Class(Dataset): def __init__(self,root,train=True,transform=None,loader=default_loader): self.root=os.path.expanduser(root) self.transform=transform self.loader=default_loader import os importa i panda come pd importa numpy come np da torchvision.datasets.folder importa default_loader da torchvision.datasets.utils importa download_url da torch.utils.data import Dataset class Sample_Class (Dataset): def __init __ (self, root, train=True, transform=None, loader=default_loader): self.root=os.path.expanduser (root) self.transform=trasformare self.loader=default_loader Nello snippet di codice sopra, qual è il significato di loader=default_loader, cosa fa esattamente?

dataloader pytorch dataset

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Notevole calo degli errori di allenamento dopo la prima epoca

Sto addestrando un autoencoder LSTM a ricreare l'input costituito da otto funzioni (numeri in virgola mobile compresi tra 0 e 1). Attualmente, sto utilizzando una finestra di due dimensioni e sto addestrando il modello per 50 epoche. Tuttavia, durante l'allenamento della rete ho osservato che l'errore di addestramento (Mean Square Error) diminuisce notevolmente dopo la prima epoca. Ad esempio, durante la prima epoca l'errore di addestramento era 17.25. È sceso a 1,8 proprio dopo e ristagna dopo la settima epoca. Mi chiedevo se l'inizializzazione casuale dei pesi potesse causare questo, quindi ho riqualificato un'altra rete e lo stesso fenomeno si è ripetuto.

pytorch lstm machine learning autoencoder

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Il modello Pytorch viene addestrato con un'accuratezza di convalida del 99% ma durante la previsione prevede solo una classe

Ho iniziato a creare un sistema di riconoscimento facciale end-to-end dalla libreria facenet-pytorch e ho un problema con la parte di previsione. Dopo che il processo di addestramento è stato eseguito con una precisione di convalida del 99%, il modello classifica i dati di addestramento stesso in modo errato ed è completamente sbilanciato a una classe (Garry_Marshall). Qualunque immagine tu prenda, ti darà comunque solo quella classe. Il link al codice (colab) è fornito di seguito e se sono necessarie altre informazioni, chiedere. Il codice in questione è la parte sotto l'intestazione"Classificazione dei volti".

deep learning pytorch python face recognition

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Precisione e richiamo sono gli stessi per l'implementazione di resnet pytorch

Ho utilizzato accuratezza_score e richiamo_score da sklearn.metrics per calcolare i punteggi, ma indipendentemente dall'epoca, sia l'accuratezza che il richiamo raggiungono lo stesso valore per il set di dati CIFAR100. Sto cercando di implementarlo in Pytorch. Esempio y_pred, y_true che sto passando alla funzione sembra y_pred=[11, 12, 65, ..... 13, 15, 17] e y_true=[11, 12, 53, ..... 13, 78, 17]. Puoi suggerirmi dove potrei sbagliare?

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