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使用 PyTorch 的计算机视觉简介 (1/6)
无水先生
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2023-09-20 02:24:24
使用 PyTorch 的计算机视觉简介 (1/6)_无水先生的博客-CSDN博客
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PyTorch
是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。
PyTorch
提供了两个高级功能: 1.具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy) 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外,Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了
PyTorch
。 官方教程包含了
PyTorch
介绍,安装教程;60分钟快速入门教程,可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型;
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常用模型,方便基于自己的数据进行调整,不再需要从头开始写;自然语言处理模型,聊天机器人,文本生成等生动有趣的项目。 总而言之: 如果你想了解一下
PyTorch
,可以看介绍部分。 如果你想快速入门
PyTorch
,可以看60分钟快速入门。 如果你想解决
计算机视觉
问题,可以看
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部分。 如果你想解决自然语言处理问题,可以看NLP 部分。
device-side assert triggered at /
pytorch
/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327
关于device-side assert triggered at /
pytorch
/aten/src/THC/THCReduceAll.cuh:327 主要是因为交叉熵损失函数的labels出现了越界,labels的值只能为[0,n_class-1]。 之前更改了Maskrcnn的数据集后类的个数应该为50个,但是数据处理的时候直接设置到了50所以一直报错!将label的tensor - 1就完美解决了! 如下代码中注意predicate_labels中的取值即可! self.criterion = nn
multi-target not supported at /
pytorch
/aten/src/THCUNN/generic/classNLLCriterion.cu::15
在计算点云语义分割crossentropy时,遇到了 RuntimeError: multi-target not supported at /
pytorch
/torch/lib/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu 其原因在于Loss函数出入维度不对 loss_func = nn.CrossEntropyLoss() loss =loss_func(output, labels) 在我的函数中,loss函数的第一个输入为(batch_size, n, C),其中n是点
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