PyTorch团队首发技术路线图，近百页文档披露2024下半年发展方向PyTorch团队在2024年7月10日首次公开发布了他们的技术路线图，这份近100页的文档详细描述了PyTorch在2024年下半年的发展计划。 这份路线图由内部技术文档直接修改而来，披露了这个经典开源库下一步的发展方向。 根据Meta的PyTorch团队首次公开发布的实际路线图文档，我们可以了解到PyTorch团队对于未来的规划和愿景。 同时，Meta共
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
import torchvision.utils
import torch.utils.data as data # 对数据进行batch的划分，在训练模型时用到此函数，用来把训练数据分成多个小组，此函数每次抛出一组数据，直至把所有数据都抛出
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
class Reshape(torch.nn.Module):
def forward(self, x): # 将图像转为(X,1,28,28)的形式，其中X为图像的数量，1*28*28为图像格式，1为通道数
return x.view(-1, 1, 28, 28)
net = nn.Sequential( # 定义LeNet-5网络结构
Reshape(), nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(),
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(),
nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(),
nn.Linear(84, 10)
)
"""
x = torch.rand(size=(1, 1, 28, 28), dtype=torch.float32) #初始化一个1*1*28*28的torch张量对模型进行检查，查看其相应层的输出
for layer in net:
x=layer(x)
print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t',x.shape)
"""
def load_data_fashion_mnist(batch_seze):
# 下载MNIST数据集然后加载到内存中
train_dataset = datasets.MNIST(root='../data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='../data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
return (data.DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=True),
data.DataLoader(test_dataset, batch_size, shuffle=False))
batch_size = 64
train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size)
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
# print(iter(train_iter).next()[0].size())
# imshow(torchvision.utils.make_grid(iter(train_iter).next()[0])) #利用torchvision.utils.make_grid输出图像，再进行可视化展示
# 损失函数
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
# 优化器
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters())
# 开始训练
num_epochs = 10
train_loss = []
for epoch in range(num_epochs):
for batch_idx, (x, y) in enumerate(train_iter):
out = net(x)
y_onehot = F.one_hot(y, num_classes=10).float() # 转为one-hot编码
loss = loss_function(out, y_onehot) # 均方差
# 清零梯度
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
train_loss.append(loss.item())
if batch_idx % 10 == 0:
print(epoch, batch_idx, loss.item())
# 绘制损失曲线
plt.figure(figsize=(16, 8))
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.plot(train_loss, label='loss')
plt.legend(loc="best")
plt.show()
# 测试准确率
total_correct = 0
for batch_idx, (x, y) in enumerate(test_iter):
out = net(x)
pred = out.argmax(dim=1)
correct = pred.eq(y).sum().float().item()
total_correct += correct
total_num = len(test_iter.dataset)
test_acc = total_correct / total_num
print(total_correct, total_num)
print("test acc:", test_acc)帮我加图片在您提供的代码中，您已经定义了一个用于手写数字识别的LeNet-5网络结构，并实现了数据加载、训练和测试的流程。然而，代码中并没有包含图片的加载和展示功能。为了在训练过程中可视化图片，您可以使用imshow函数来展示图片。以下是如何修改您的代码以添加图片加载和展示功能的步骤：
加载图片：首先，您需要从train_iter或`test_
import torch
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置数据变换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((28, 28)), # 先调整大小，再转换为灰度图
transforms.Grayscale(), # 调整大小后再转换为灰度图
transforms.ToTensor(),
])
# 下载并加载数据集
train_data = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_data = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
# 划分验证集
validation_size = int(0.1 * len(train_data))
train_data, validation_data = random_split(train_data, [len(train_data) - validation_size, validation_size])
# 创建Dataloader
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
validation_loader = DataLoader(validation_data, batch_size=64, shuffle=False)
# 定义模型
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self): # 修正了init方法的名称
super(LeNet, self).__init__() # 修正了super的调用
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5, padding=2)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) # 修正了view方法的参数
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 实例化模型
model = LeNet()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 定义训练的轮数
num_epochs = 5
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
running_loss = 0.0
for data in train_loader:
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f'Epoch {epoch+1}, loss: {running_loss/len(train_loader)}')
# 在验证集上评估模型
model.eval()
validation_loss = 0.0
with torch.no_grad():
for data in validation_loader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
validation_loss += criterion(outputs, labels).item()
print(f'Validation Loss: {validation_loss / len(validation_loader)}')
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 初始化测试损失和正确预测计数
test_loss = 0.0
correct = 0
# 创建测试数据的Dataloader
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)
# 遍历测试数据集
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
test_loss += criterion(outputs, labels).item()
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
correct += (predicted == labels).sum().item()
# 计算测试损失和准确率
test_loss /= len(test_loader)
accuracy = 100 * correct / len(test_data)
# 输出测试结果
print(f'Test Loss: {test_loss:.4f}')
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}%')
# 加载待识别的图像
def load_image(image_path):
image = Image.open(image_path).convert('L').resize((28, 28)) # 直接使用PIL进行转换和调整大小
image = transforms.ToTensor()(image)
image = image.unsqueeze(0)
plt.imshow(image.squeeze().numpy(), cmap='gray')
plt.show()
return image
# 使用模型进行预测
def predict(model, image):
model.eval()
with torch.no_grad():
output = model(image)
_, predicted = torch.max(output, 1)
print(f"Predicted class: {predicted.item()}")
return predicted
# 加载图像
image = load_image("path_to_your_image.png")
# 使用模型进行预测
predicted_class = predict(model, image)怎么修改根据提供的代码和参考资料，以下是对代码的一些建议修改，以确保它能够正确运行并符合案例介绍中提到的使用PyTorch搭建类似LeNet-5网络结构的要求：
数据变换：代码中已经包含了数据变换，包括调整大小、转换为灰度图和转换为张量。这是正确的，因为Fashion-MNIST数据集的图像大小为28x28，与LeNet-5网络结构兼容。
*
yolov8-seg pt和onnx推理结果不一致在使用YOLOv8-seg模型进行推理时，如果发现PT（PyTorch）模型和转换后的ONNX模型的推理结果不一致，可能存在几个原因。以下是一些可能的原因和建议的解决方案：
模型转换过程中的不一致性：在将PT模型转换为ONNX模型时，需要确保转换过程中没有引入任何不一致性。这包括确保模型结构和参数在转换后保持不变。"首先，我们需要确保转换后的
用pytorch进行视觉任务，常用哪些层在使用PyTorch进行视觉任务时，常用的层包括全连接层、卷积层、池化层、批归一化层和激活函数层等。
全连接层
全连接层，也称为线性层，用于对输入数据进行线性变换。在PyTorch中，这通常由nn.Linear实现。
卷积层
卷积层是视觉任务中的核心，用于提取图像特征。nn.Conv2d是PyTorch中用于2D卷积的层。
##
kan网络pytorch实现Kolmogorov-Arnold网络（KAN）是一种受Kolmogorov-Arnold表示定理启发的神经网络结构，它被提出作为多层感知器（MLP）的有前景的替代方案。在PyTorch中实现KAN网络，可以通过以下步骤进行：
定义KAN网络结构：KAN网络的结构与传统的MLP不同，其激活函数位于“边”上而不是节点上，并且这些激活函数是可学习
import torch
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置数据变换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((28, 28)), # 先调整大小，再转换为灰度图
transforms.Grayscale(), # 调整大小后再转换为灰度图
transforms.ToTensor(),
])
# 下载并加载数据集
train_data = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_data = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
# 划分验证集
validation_size = int(0.1 * len(train_data))
train_data, validation_data = random_split(train_data, [len(train_data) - validation_size, validation_size])
# 创建Dataloader
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
validation_loader = DataLoader(validation_data, batch_size=64, shuffle=False)
# 定义模型
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self): # 修正了init方法的名称
super(LeNet, self).__init__() # 修正了super的调用
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5, padding=2)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) # 修正了view方法的参数
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 实例化模型
model = LeNet()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 定义训练的轮数
num_epochs = 5
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
running_loss = 0.0
for data in train_loader:
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
print(f'Epoch {epoch+1}, loss: {running_loss/len(train_loader)}')
# 在验证集上评估模型
model.eval()
validation_loss = 0.0
with torch.no_grad():
for data in validation_loader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
validation_loss += criterion(outputs, labels).item()
print(f'Validation Loss: {validation_loss / len(validation_loader)}')
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 初始化测试损失和正确预测计数
test_loss = 0.0
correct = 0
# 创建测试数据的Dataloader
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)
# 遍历测试数据集
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
test_loss += criterion(outputs, labels).item()
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
correct += (predicted == labels).sum().item()
# 计算测试损失和准确率
test_loss /= len(test_loader)
accuracy = 100 * correct / len(test_data)
# 输出测试结果
print(f'Test Loss: {test_loss:.4f}')
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}%')
# 加载待识别的图像
def load_image(image_path):
image = Image.open(image_path).convert('L').resize((28, 28)) # 直接使用PIL进行转换和调整大小
image = transforms.ToTensor()(image)
image = image.unsqueeze(0)
plt.imshow(image.squeeze().numpy(), cmap='gray')
plt.show()
return image
# 使用模型进行预测
def predict(model, image):
model.eval()
with torch.no_grad():
output = model(image)
_, predicted = torch.max(output, 1)
print(f"Predicted class: {predicted.item()}")
return predicted
# 加载图像
image = load_image("path_to_your_image.png")
# 使用模型进行预测
predicted_class = predict(model, image)帮我修改错误在您提供的代码中，有几个地方需要修改以确保代码能够正确运行。以下是修改后的代码和相关解释：
在transforms.Resize中，您需要指定三个维度（高度、宽度、通道数），因为FashionMNIST是灰度图像，所以通道数为1。同时，由于FashionMNIST原始图像大小为28x28，不需要调整大小，因此可以删除`transforms.Res
with torch. no_grad怎么用torch.no_grad() 是 PyTorch 中用于禁用梯度计算的上下文管理器，通常用于模型评估或推理阶段以减少内存使用和计算开销。
基本用法
上下文管理器**：使用 with torch.no_grad(): 可以创建一个块，其中所有操作都不会跟踪梯度。
模型评估**：在模型评估时，结合 model.eval()