如何从图像列表开始加载数据集
我有一个服务可以从另一个服务(我们称其为服务B)接收二进制格式的图像： from PIL import Image img_list = [] img_bin = get_image_from_service_B() image = Image.open(io.BytesIO(img_bin)) # Convert bytes to image using PIL 当使用PIL成功转换
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培训有效-使用PyTorch和TorchVision测试自定义数据集的拆分
我有一些用于二进制分类任务的图像数据，图像被组织到两个文件夹中，即data/model_data/class-A和data/model_data/class-B。 总共有N个图像。我想要一张70/20/10的平分票，火车/瓦尔/考试。 我正在使用PyTorch和Torchvision来完成任务。以下是我到目前为止拥有的代码。 from torch.utils.data import D
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MNIST、torchvision 中的输出和广播形状不匹配
在 Torchvision 中使用 MNIST 数据集时出现以下错误 RuntimeError: 形状 [1, 28, 28] 的输出与广播形状 [3, 28, 28] 不匹配 这是我的代码: 导入火炬从 torchvision 导入数据集，转换transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize
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如何使用 Torch Vision 在 Google Colab 上加载 CelebA 数据集，而不会耗尽内存?
我正在学习关于 DCGAN 的教程.每当我尝试加载 CelebA 数据集时，torchvision 会耗尽我所有运行时的内存 (12GB) 并且运行时崩溃.我正在寻找如何在不占用运行时资源的情况下加载和应用数据集转换的方法. 复制 这是导致问题的代码部分. # 数据集的根目录data_root = '数据/塞巴'# 训练图像的空间大小，图像被调整到这个大小.图像大小 = 64cele
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如何从 DataLoader 获取样本的文件名?
我需要用我训练的卷积神经网络的数据测试结果编写一个文件.数据包括语音数据收集.文件格式需要为“文件名，预测"，但我很难提取文件名.我这样加载数据: import torchvision从 torchvision 导入转换从 torch.utils.data 导入 DataLoaderTEST_DATA_PATH = ...trans = transforms.Compose([transform
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运行时错误:4 维权重 [1024, 64, 3, 3] 的预期 4 维输入，但输入大小为 [32, 10]
这条线工作正常 self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False) 我介绍了 ResNet18 self.conv = ResNet18()**ResNet 类**'''PyTorch 中的 ResNet.对于预激活 ResNet，请参阅“preact_resnet.py".参考:[1] 何
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有什么方法可以将 PyTorch 中可用的预训练模型下载到特定路径?
我指的是可以在这里找到的模型:https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/models.html#torchvision-models 解决方案 作为，@dennlinger 在他的中提到href="https://stackoverflow.com/a/52631758/8085890">答案:torch.utils.model_zoo，在您加
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如何在 Pytorch 中使用 torchvision.transforms 进行分割任务的数据增强?
我对 PyTorch 中执行的数据增强有点困惑. 因为我们在处理分割任务，所以同样的数据增强我们需要数据和掩码，但其中一些是随机的，比如随机旋转. Keras 提供了一个random seed保证data和mask做同样的操作，如下代码所示: data_gen_args = dict(featurewise_center=True,featurewise_std_normaliza
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如何从图像列表 Pytorch 开始加载图像数据集
我有一个服务从另一个服务接收二进制格式的图像(我们称之为服务 B): from PIL import Imageimg_list = []img_bin = get_image_from_service_B()image = Image.open(io.BytesIO(img_bin)) # 使用 PIL 将字节转换为图像 当图像通过 PIL 成功转换时，它也会附加到图像列表中. img_l
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如何使用 pipenv 安装 PyTorch 并将其保存到 Pipfile 和 Pipfile.lock?
我目前使用 Pipenv 来维护特定项目中使用的 Python 包.到目前为止，我尝试过的大多数下载都按预期工作；也就是我输入pipenv install [package]，它把包安装到虚拟环境中，然后将包信息记录到Pipfile和Pipfile.lock中. 但是，我在安装 PyTorch 时遇到了一些问题. 我试过运行 pipenv install torch，但每次锁定步骤都失
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如何将pytorch中的标签转换为onehot
如何给 target_transform 一个函数将标签更改为 onehot 编码? 例如torchvision中的MNIST数据集: train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist_data/',火车=真，下载=真，变换=train_transform，target_transform=) 尝试了 F.onehot()
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如何使用 plt.imshow 和 torchvision.utils.make_grid 在 PyTorch 中生成和显示图像网格?
我试图了解 torchvision 如何与 mathplotlib 交互以生成图像网格.生成图像并进行迭代显示很容易: 导入火炬进口火炬视觉导入matplotlib.pyplot作为pltw = torch.randn(10,3,640,640)对于 i 在范围 (0,10) 中:z = w[i]plt.imshow(z.permute(1,2,0))plt.show() 但是，将这些图像显示
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如何在pytorch中进行并行处理
我正在研究深度学习问题.我正在使用pytorch解决它.我有两个GPU在同一台计算机上(16273MiB，12193MiB).我想将两个GPU都用于训练(视频数据集). 我收到警告: GPU之间存在不平衡.您可能要排除GPU 1，具有少于GPU 0的75％的内存或内核.您可以通过设置将device_ids参数设置为DataParallel，或者通过设置CUDA_VISIBLE_DEVI
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GCP AI平台:创建自定义预测器模型版本时出错(训练后的模型Pytorch模型+ torchvision.transform)
当前，我正尝试通过遵循 https://cloud.google.com/ai-platform/prediction/docs/deploying-models#gcloud_1 .这是基于"Pytorch" 和" torchvision.transform" 的预训练模型的组合.目前，我一直处于错误状态以下，该错误恰好与自定义预测上的500MB约束有关. 错误:(gcloud.beta.
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RuntimeError:预期用于4维权重[1024、64、3、3]的4维输入，但是却得到了大小[32、10]的输入
这行工作正常 self.conv = nn.Conv2d(3，64，kernel_size = 3，stride = 2，padding = 1，bias = False) 我介绍了ResNet18 self.conv = ResNet18()** ResNet类**'''PyTorch中的ResNet.有关预激活ResNet，请参见"preact_resnet.py".参考:[1]何
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如何加快"ImageFolder"的访问速度用于ImageNet
我在大学里，所有文件系统都在远程系统中，无论我用我的帐户登录到哪里，都可以访问我的主目录.即使我通过SSH命令登录到GPU服务器.这就是我使用GPU服务器读取数据的条件. 当前，我使用PyTorch在ImageNet上从头开始训练ResNet，我的代码仅使用同一台计算机上的所有GPU，我发现"torchvision.datasets.ImageFolder"将花费近两个小时. 请提供一
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已安装Pytorch，但无法在ubuntu 18.04上运行
我正在尝试通过ubuntu 18.04上的pip安装Pytorch.我有python 3.6，我的笔记本电脑是HP-Pavilion笔记本电脑15 安装似乎是正确的，因为我收到消息: 成功安装收集的软件包:火炬，火炬视觉 已安装Torch-1.3.1 + cpu torchvision-0.4.2 + cpu 我运行验证码，没关系 from __future__ imp
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大小不匹配，m1:[3584 x 28]，m2:[784 x 128]，位于/pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMath.cpp:940
我已经执行了以下代码，并在最底端显示了错误.我想知道如何解决这个问题.谢谢 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import optim from torchvision import transforms _tasks = transforms.Compose([ transforms.ToTe
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Pyinstaller可执行文件导入torchvision失败
这是我的 main.py : import torchvision input("Press key") 它在命令行中正确运行:python main.py 我需要Windows的可执行文件.所以我做了:pyinstaller main.py 但是当我启动 main.exe 时，在/dist/main内出现了此错误: Traceback (most recent ca
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逐渐衰减损失函数的权重
我不确定是问这个问题的合适地点，请随时告诉我是否需要删除帖子. 我是pyTorch的新手，目前正在我的项目中使用CycleGAN(pyTorch实现)，并且我了解cycleGAN的大多数实现. 我阅读了名为"CycleGAN with Better Cycles"的论文，并尝试应用本文中提到的修改.修改之一是周期一致性权重衰减，我不知道该如何应用. optimizer_G.zer
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