人工智能及大数据学习-pytorch计算机视觉工具包torchvision

2018年07月07日 Pytorchpipinstalltorchvision独立于Pytorch，需通pipinstalltorchvisionmodelsAlexNetVGGResNetInceptionCOCO等；transforms:提供常用的数据预处理操作，主要包括对Tensor及PILImage对象的操作。fromfromtorchvisionimportfromtorchimport 11234567fromtorchvisionfromtorchvisionimportfromtorchvisionimporttransformsasT.Resize(224),#缩放（Image）,保持长宽比不变，最短边为224T.CenterCrop(224),中间裁剪出224*224T.ToTensor(),Image转换成Tensor，归一化至【0,1 #标准化至【-1,1】，规定均值方123456789importtorchasfromtorchvisionimport12345make_grid、torchvision还提供了两个常用的函数，一个是make_grid，它能将多张拼fromfromtorchvisionimportfromtorchvisionimporttransformsasT.Resize(224),#缩放（Image）,保持长宽比不变，最短边为224T.CenterCrop(224),中间裁剪出224*224T.ToTensor(),Image转换成Tensor，归一化至【0,1 #标准化至【-1,1】，规定均值方fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.utilsimportmake_grid,save_image #拼成4*4的网 ，且会转成3通道1233456789本节重点介绍深度学习中常用的可视化工具：Tensorboard和需要安装TensorFlow和pip3pip3install1python-mTensorBoard1.8.0at还有针对Pytorch开发的使用方法参考 pip3installpip3installpython-mpython-m浏览器：importimportimportnumpyasimporttorchasvis=import#接客户#指定env=u'test1'，默认端口为8097，host是‘x=t.arange(1,30,y=vis.line(X=x,Y=y,win='sinx',opts={'title':123456789y=:::,IIl◦-1邑vifX心P}XXC3P}X口让X'([3iAi!X叶邑C闷盂盂守应用 诊current... Visdom支持下列API。由Plotlyvis.scattervis.scatter2D3Dvis.line:线图vis.stem:茎vis.heatmap:热力图vis.bar:条形图vis.boxplot:箱型图vis.surf:表面图vis.contour:轮廓图vis.image:vis.text:文本vis.save1234566789这些API的确切输入类型有所不同，尽管大多数API的输入包含，一个tensorX（保存数据）和一个可选的tensorY（保存或者时间戳）。所有的绘图函数都接收一个可选参数win，用来将图画到一个特定的window上。每个绘图函数也会返回当前绘图的win。您也可以指定汇出的图添加到哪个env上。（这里的window的意思就是之前说的Pane）本小节：importimportimportnumpyasimporttorchas#vis=#接客户#指定env=u'test1'，默认端口为8097，host是‘vis=x=t.arange(1,30,0.01)y=t.sin(x)vis.line(X=x,Y=y,win='sinx',opts={'title':#可视化一个随机的黑白#随机可视化一张 vis.image(t.randn(3,64,64).numpy(),#可视化36张随机的 片，每一行6vis.images(t.randn(36,3,64,64).numpy(),nrow=6,win='random3', o,append追加数据foriiinrange(0,#y=x=t.Tensor([ii])y=xvis.line(X=x,Y=y,win='polynomial',update='append'ifii>0else#updateTrace新增一条xx=t.arange(0,9,0.1)y=(x**2)/9vis.updateTrace(X=x,Y=y,win='polynomial',name='thisisanew1123456789 te欢11◦ 8642◦8642==-GAN1234567899这里主要介绍深度学习中常见的line、image和textVisdomPyTorch的tensor和Numpy的ndarray两种数据结构，但不支持Python的int、float等类型，因此每次传入时都需先将数据转成ndarray或tensor。上述操作的参数一般不同，但有两个参数是绝大多数操作win：用于指定pane的名字，如果不指定，visdom将自动分配一个新的pane。如果两次操作指定的win名字一样，新的操作将覆盖当前pane的等，主要用于设置pane的显示格式。不断更新数值，如损失值等，这时就需要指定参数update='append'之前的数值。而除了使用update参数以外，还可以使 的Traceupdate='append'trace也可以接收一个二维或三维的向量，此时它所实现的功能与image一致。1234vis.image(t.randn(3,64,64).n