三年一梦

2020年4月21日

摘要： TFRecord 是 TensorFlow 中的数据集存储格式。当a56爆大奖在线娱乐们将数据集整理成 TFRecord 格式后，TensorFlow 就可以高效地读取和处理这些数据集，从而帮助a56爆大奖在线娱乐们更高效地进行大规模的模型训练。 TFRecord 可以理解为一系列序列化的 tf.train.Example 元素所组成阅读全文

posted @ 2020-04-21 21:35 三年一梦阅读(1759) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tf.keras.Model和tf.keras.Sequential

摘要：有两种方法初始化Model： 1. 利用函数API，从Input开始，然后后续指定前向过程，最后根据输入和输出来建立模型： 2. 通过构建Model的子类来实现：类似于pytorch的nn.Module：通过在__init__中定义层的实现，然后再call函数中实现前向过程：方法： 1. comp 阅读全文

posted @ 2020-04-21 12:44 三年一梦阅读(7125) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月20日

tf.keras.Input

摘要： tf.keras.Input用于实例化Keras tensor：例如有a,b,c分别是Keras tensor，那么可以这样写到模型里：model = Model(input=[a, b], output=c) 。参数： shape:tuple类型，不包含批量维度，例如shape=（32，）表明输阅读全文

posted @ 2020-04-20 22:56 三年一梦阅读(1857) 评论(0) 推荐(0) 编辑

tf.data 数据处理模块

摘要： tf.data.Dataset API非常丰富，主要包括创建数据集、应用transform、数据迭代等。一、Dataset类初览最简单的方法是根据python列表来创建：处理文件数据，利用tf.data.TextLineDataset: 对于TFRecord格式可以利用TFRecordData 阅读全文

posted @ 2020-04-20 18:39 三年一梦阅读(3621) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月18日

GETTING STARTED WITH DISTRIBUTED DATA PARALLE

摘要： PYTORCH并行训练。Author: Shen Li DistributedDataParallel (DDP) 分布式训练在模型层面实现数据并行。利用 torch.distributed包来同步梯度、参数和缓存。并行性在进程内和进程间都是可用的。在进程中，DDP将输入模块复制到device_id 阅读全文

posted @ 2020-04-18 12:33 三年一梦阅读(481) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SINGLE-MACHINE MODEL PARALLEL BEST PRACTICES

摘要： a56爆大奖在线娱乐译自PYTORCH并行处理：Author: Shen Li 模型并行在分布式训练中很常用。pytorch本身就用 DataParallel 做并行训练，使用非常简单。思想也比较直观：将模型复制到多个GPU上，然后a56爆大奖在线娱乐gpu计算输入的一部分。尽管这个方法可以加速训练，但是当模型太大以至于放不下一个阅读全文

posted @ 2020-04-18 10:42 三年一梦阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月17日

Pytorch 重写Dataloader

摘要：这是一个官网的例子：torch.nn入门。一般而言，a56爆大奖在线娱乐们会根据自己的数据需求继承Dataset（from torch.utils.data import Dataset, DataLoader）重写数据读取函数。或者利用TensorDataset更加简洁实现读取数据。抑或利用 torchvisi 阅读全文

posted @ 2020-04-17 18:42 三年一梦阅读(3362) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月2日

Learning to Cartoonize Using White-box Cartoon Representations

摘要：这篇论文把图像卡通化分解成所谓的“白盒”。代码开源。就是之前的方案是一股脑梭哈，原图和风格图扔到网络里然后通过约束特征也好或其他操作输出风格后的图像。这篇工作把这一过程分解，使得可控。具体分解如下：原图和风格图操作时分为三个模块：surface表征、structure表征、texture表征。先阅读全文

posted @ 2020-04-02 22:41 三年一梦阅读(1315) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月29日

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification

摘要：这篇稍老一点，18年的用GAN做reid的paper，和上篇19年将输入分解为appearance和structure不同。这篇FD-GAN是希望提到的特征仅仅和id有关，而和姿势无关。a56爆大奖在线娱乐将输入分解为id+pose。编码器可视化如下： FD-GAN尽量在同一id姿态改变的情况下保持id特征的不变。阅读全文

posted @ 2020-03-29 21:54 三年一梦阅读(842) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年3月27日

Joint Discriminative and Generative Learning for Person Re-identification

摘要：关于利用GAN做行人ReID的文章： [NIPS-2018] FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification。 [CVPR2019] Joint Discriminative and Gen 阅读全文

posted @ 2020-03-27 21:54 三年一梦阅读(1192) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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