Última pergunta sobre Pytorch

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O carregamento do modelo Pytorch requer as importações do modelo no diretório de chamada

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 Projeto | -modelos | -simple_model.py | -aplicação | -infer_and_do_something.py | -main.py Principal é onde o programa é executado no início ou pode ser substituído por um notebook jupyter. Toda a implementação de carregamento e uso do modelo treinado ocorre no arquivo 'infer_and_do_something.py'.

model pytorch load

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Arquivo não encontrado ou corrompido ao carregar o conjunto de dados 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 importar pandas como pd importar numpy como np de torchvision.datasets.folder import default_loader de torchvision.datasets.utils import download_url from torch.utils.data import Dataset classe Cub2011 (conjunto de dados): base_folder='CUB_200_2011/imagens' 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 se baixar: self._download () def _load_metadata (self): images=pd.read_csv (os.path.join (self.root, 'CUB_200_2011', 'images.txt'), sep='', nomes=['img_id', 'caminho do arquivo']) image_class_labels=pd.read_csv (os.path.join (self.root, 'CUB_200_2011', 'image_class_labels.txt'), sep='', nomes=['img_id', 'destino']) train_test_split=pd.read_csv (os.path.join (self.root, 'CUB_200_2011', 'train_test_split.txt'), sep='', nomes=['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] outro: self.data=self.data[self.data.is_training_img==0] def _download (self): importar tarfile download_url (self.url, self.root, self.filename, self.tgz_md5) com tarfile.open (os.path.join (self.root, self.filename),"r: gz") como tar: tar.extractall (path=self.root) def __len __ (self): return len (self.data) def __getitem __ (self, idx): amostra=self.data.iloc[idx] path=os.path.join (self.root, self.base_folder, sample.filepath) target=sample.target -1 img=self.loader (caminho) se self.transform não for Nenhum: img=self.transform (img) return img, target Tentei carregar o conjunto de dados CUB-200-2011 pelo código acima,

machine learning computer vision deep learning pytorch torchvision

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qual é a função do default_loader na tocha?

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 importar os importar pandas como pd importar numpy como np de torchvision.datasets.folder import default_loader de 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 No snippet de código acima, qual é o significado do loader=default_loader, o que exatamente isso faz?

dataloader pytorch dataset

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Queda acentuada no erro de treinamento após a primeira época

Estou treinando um codificador automático LSTM para recriar a entrada que consiste em oito recursos (números de ponto flutuante entre 0 e 1). Atualmente, estou utilizando um tamanho de janela de dois e estou treinando o modelo para 50 épocas. No entanto, durante o treinamento da rede, observei que o erro de treinamento (erro quadrático médio) cai significativamente após a primeira época. Por exemplo, durante a primeira época, o erro de treinamento foi de 17,25. Caiu para 1,8 logo a seguir e estagna após a sétima época. Eu queria saber se a inicialização aleatória de pesos pode estar causando isso, portanto, treinei mais uma rede e o mesmo fenômeno se repetiu.

pytorch lstm machine learning autoencoder

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Carregando imagens em PyTorch

Sou novo no PyTorch e estou trabalhando em um modelo GAN. Quero carregar meu conjunto de dados de imagens. A maneira como é feito usando o Keras é:

pytorch

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O modelo Pytorch é treinado com 99% de precisão de validação, mas durante a previsão prevê apenas uma classe

Comecei a construir um sistema de reconhecimento facial de ponta a ponta a partir da biblioteca facenet-pytorch e estou tendo problemas com a parte de previsão. Depois que o processo de treinamento é feito com uma precisão de validação de 99%, o modelo classifica os dados de treinamento de forma errada e é totalmente enviesado para uma classe (Garry_Marshall). Seja qual for a imagem que você tirar, ela ainda dará a você apenas aquela aula. O link do código (colab) é fornecido abaixo e se qualquer outra informação for necessária, pergunte. O código em questão é a parte abaixo do título"Classificação de rosto".

deep learning pytorch python face recognition

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Precisão e recuperação são iguais para pytorch de implementação de resnet

Usei precision_score e recall_score de sklearn.metrics para calcular as pontuações, mas não importa em que época seja, tanto a precisão quanto a recall apresentam o mesmo valor para o conjunto de dados CIFAR100. Estou tentando implementá-lo no Pytorch. A amostra y_pred, y_true que estou passando para a função é semelhante a y_pred=[11, 12, 65, ..... 13, 15, 17] e y_true=[11, 12, 53, ..... 13, 78, 17]. Você pode sugerir onde eu posso estar errado?

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