pytorch随记（随时更新）

港控/mmm° 2022-04-02 08:39 257阅读 0赞

1.①任何在原地(in-place)改变张量的操作都需要加一个’\_’后缀。例如`x.copy_(y), x.t_()`操作将改变`x`

②神经网络的典型训练过程如下:

(一）  
1. 定义神经网络模型,它有一些可学习的参数(或者权重);   
2. 在数据集上迭代;   
3. 通过神经网络处理输入;   
4. 计算损失(输出结果和正确值的差距大小)   
5. 将梯度反向传播会网络的参数;   
6. 更新网络的参数,主要使用如下简单的更新原则:   
`weight = weight - learning_rate * gradient `

`（二）`

1.  使用`torchvision`加载和归一化CIFAR10训练集和测试集.
2.  定义一个卷积神经网络
3.  定义损失函数
4.  在训练集上训练网络
5.  在测试机上测试网络

`③torch.nn中必须对单个样本做x.unsqueeze(0)升维（由3->4):`

1.  `torch.nn` 只支持小批量输入,整个`torch.nn`包都只支持小批量样本,而不支持单个样本
2.  例如,`nn.Conv2d`将接受一个4维的张量,每一维分别是sSamples \* nChannels \* Height \* Width(样本数\*通道数\*高\*宽).
3.  如果你有单个样本,只需使用`input.unsqueeze(0)`来添加其它的维数（HWC->NHWC)

④torchvision的输出是\[0,1\]的PILImage图像,我们把它转换为归一化范围为\[-1, 1\]的张量：

transform = transforms.Compose( \[transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))\])

⑤

def imshow(img):

img = img / 2 + 0.5 \# unnormalize

npimg = img.numpy()

plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))

plt.show()

⑥彩图是3通道RGB，但是在opencv里的顺序默认是反的（BGR）

⑦a = np.array(\[\[-2, -1, 0, 1, 2\]\]) \#(1,5)             b = np.array(\[\[-2\],\[-1\],\[0\],\[1\],\[2\]\]) \#(5,1)

⑧x.lower()方法 \#把字符串转换成小写；

\_\_class\_\_.\_\_name\_\_  获得类的名字

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