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PyTorch-CPP：利用LibTorch实现PyTorch C++推理。

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简介：
该演示将展示如何运用LibTorch构建C++应用程序。 [更新于2019/01/18]：仓库初始化完毕，并利用PyTorch 1.0进行验证测试。 [更新于2020/02/22]：感谢其团队的贡献，他们对该演示进行了调整，以适应LibTorch 1.4.0和OpenCV 4.0的版本。 [更新于2020/04/15]：为了更好地服务初学者，本教程进行了重新测试，使用了OpenCV 4.3 / PyTorch 1.4 / LibTorch 1.4的版本，并更新了自述文件。 [更新于2020/04/25]：为了兼容C++ 14标准，更新了CMakeLists.txt文件，同时使用CUDA 10.0 / PyTorch 1.5 / LibTorch 1.5版本重新进行了测试。 [更新于2020/11/08]：自述文件得到了进一步的改进，并利用PyTorch 1.7 / CUDA 10.2 + cuDNNv7.6.5和CUDA 11.0 + cuDNNv8.0.4版本重新验证了内容制备步骤。 具体而言，步骤零确保了LibTorch和OpenCV依赖项已成功安装；安装OpenCV的方法是参考和获取LibTorch的方法是从官方渠道下载LibTorch软件包，然后进行解压缩操作，例如……

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  • PyTorch-CPP：利用LibTorch开展PyTorch C++推理-源码
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    PyTorch-CPP项目使用LibTorch库在C++环境中执行高效的PyTorch模型推理。该项目提供了丰富的示例代码，帮助开发者快速上手和理解如何将训练好的PyTorch模型部署到C++应用中进行预测。 该演示将展示如何使用LibTorch来构建C++应用程序。 更新记录： - [2019/01/18]：初始化仓库，并用PyTorch 1.0进行测试。 - [2020/02/22]：感谢两位贡献者，他们已经根据LibTorch 1.4.0和OpenCV 4.0更新了演示内容。 - [2020/04/15]：使用OpenCV 4.3、PyTorch 1.4以及LibTorch 1.4重新测试本教程，并为初学者改进自述文件。 - [2020/04/25]：更新CMakeLists.txt以适应C++14，同时用CUDA 10.0、PyTorch 1.5和LibTorch 1.5进行再测试。 - [2020/11/08]：优化自述文件，并使用PyTorch 1.7与不同的硬件配置（包括CUDA版本和cuDNN）重新进行了内容的准备。 步骤0：依赖项安装 确保正确安装了LibTorch和OpenCV。请根据您的系统环境相应地设置这些库，以便能够顺利进行后续操作。
     
  • LibTorch-YOLOv5: YOLOv5的LibTorch推理实现
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    简介：LibTorch-YOLOv5是YOLOv5模型的LibTorch版本，提供高效且便携的对象检测解决方案，适用于多种设备上的实时推理。 介绍对象检测算法的LibTorch推理实现。支持GPU和CPU。 依赖关系: - Ubuntu 16.04 - CUDA 10.2 - OpenCV 3.4.12 - LibTorch 1.6.0 对于 TorchScript 模型导出，请参考官方文档的相关部分。 强制更新：开发人员需要修改原始以下代码： # line 29 model.model[-1].export = False 添加GPU支持：当前的导出脚本默认情况下使用CPU。为了支持 GPU，需对 export.py 进行如下更改: # line 28 img = torch.zeros((opt.batch_size, 3, * opt.img_size)).to(device=cuda) # line 31 model = attempt_load(opt.weight)，请确保在加载模型时指定设备为GPU。
     
  • PMF-Pytorch：利用Pytorch实现PMF的方案
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    PMF-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的项目，实现了概率矩阵分解（Probabilistic Matrix Factorization, PMF）算法。该工具为机器学习与推荐系统领域提供了一种有效的协同过滤解决方案。 PMF-Pytorch 使用 Pytorch 实现的概率矩阵分解（Probabilistic Matrix Factorization, PMF）。此实现使用 Adam 更新规则进行优化，并且所有文件都组织得井然有序，易于理解。 您可以利用 movielen-1m 数据集来测试该代码。请注意，在这些文件中的数据路径均为相对路径设置。 以下是主要的几个文件说明： 1. **0.data_process-1.py**：生成用于 pmf_main.py 文件的数据。 2. **PMF_main.py**：包含 PMF 算法的主要逻辑，并定义了一些超参数。 3. **PMF_model.py**：包含了主要的 PMF 模型定义，是实现的核心部分之一。 4. **评价.py**：此文件中定义了用于评估该算法性能的方法（如 RMSE）。 运行说明： - 首先执行 0.data_process-1.py 文件生成必要的数据； - 然后运行 PMF_main.py 来训练和测试模型。
     
  • PyTorch-CIFAR：利用PyTorch实现CIFAR10的95.47%精度
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    本项目展示了如何使用PyTorch框架在CIFAR-10数据集上训练模型以达到95.47%的高准确率，为图像分类任务提供了高效解决方案。 我在使用CIFAR10数据集进行实验。使用的环境是Python 3.6及以上版本和PyTorch 1.0及以上版本。 训练可以通过以下命令启动：python main.py 如果需要手动恢复训练，可以使用如下命令：python main.py --resume --lr=0.01 模型的准确性逐步提高，具体数值为： 92.64％ 93.02％ 93.62％ 93.75％ 94.24％ 94.29％ 94.43％ 94.73％ 94.82％ 94.89％ 95.04％ 95.11％ 95.16％ 95.47％
     
  • DQN-Pytorch：用Pytorch实现DQN
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    DQN-Pytorch项目致力于使用PyTorch框架实现深度Q学习算法（DQN），为强化学习领域提供了一个高效且易于理解的学习资源。 在 Pytorch 中实现 DQN（深度 Q 学习）的方法称为 DQN-Pytorch。这种方法利用了 Pytorch 的强大功能来构建、训练和应用深度强化学习模型。通过使用 Pytorch，开发者可以更方便地进行神经网络的设计与优化，并且能够快速迭代实验以研究不同的算法变体或应用场景。
     
  • 利用Pytorch实现LSTM模型
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    本项目使用Python深度学习库PyTorch构建并训练了长短期记忆网络(LSTM)模型，旨在探索序列数据预测的有效性。 使用Pytorch实现LSTM，并且代码中有详细的注释参考了李沐老师的深度学习课程。
     
  • 利用PyTorch实现GRU模型
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    本项目采用PyTorch框架构建并训练了GRU（门控循环单元）模型，旨在解决序列数据预测问题，展示了如何使用Python进行深度学习实践。 基于Pytorch实现GRU模型涉及构建一个循环神经网络的变体，该模型在序列数据处理任务中有广泛应用。首先需要导入必要的库并定义超参数，如隐藏层大小、输入维度等。接着创建GRU层，并设置输出层以适应具体问题的需求（例如分类或回归）。训练过程中使用适当的优化器和损失函数来调整权重，最终评估模型性能以确保其在特定任务上的有效性。整个实现过程需要理解Pytorch框架的特性和GRU的工作原理。
     
  • 一个利用libtorch（PyTorch C++版）进行C++语义分割训练的库-C/C++开发
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    这是一个基于LibTorch框架的C++语义分割项目，旨在为开发者提供高效的语义分割模型训练工具。通过此库，用户可以方便地利用PyTorch强大的功能来优化和加速其C++应用中的图像处理任务。 一个基于LibTorch（Pytorch C++）的C++可训练语义分割库。骨干网络包括ResNet、ResNext。架构有FPN、U-Net、PAN、LinkNet、PSPNet、DeepLab-V3以及DeepLab-V3+。该库的主要特点如下：高级API，仅需一行代码即可创建神经网络；提供7种用于二进制和多类分割的模型架构（包括著名的Unet）；所有编码器均具有经过预训练的权重以加快并提高编码效率；与PyTorch CUDA相比，收敛速度提高了35%或更多。
     
  • Go-Torch：适用于Golang的LibTorch(PyTorch)绑定
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    Go-Torch是一款专为Golang设计的库，它提供了对PyTorch核心组件LibTorch的访问接口，使开发者能够利用Python深度学习框架的能力进行高效的机器学习模型开发和部署。 一切都已经过时了。对于最新的绑定，请考虑退出或使用其他可用的软件包。 正在进行中的工作...请自行承担风险:-) LibTorch是Golang中用于PyTorch的库，主要目的是对从Python版本的PyTorch导出的序列化模型进行推理。此库也可以直接在Go中编译和运行TorchScript应用程序。 安装方法： ```shell $ go get github.com/orktes/go-torch ``` 使用说明： 导入以下代码包: ```go import ( github.com/orktes/go-torch ) ``` 创建张量时，支持的标量类型包括： - `torch.Byte` (uint8) - `torch.Char` (int8) - `torch.Int` (int32) - `torch.Long` (int64) - `torch.Float` (float32) - `torch.Double` (float64) 这些是创建张量时可使用的标量类型。
     
  • 图像分割：利用PyTorch实现
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    本项目使用PyTorch框架进行深度学习模型开发，专注于图像分割任务，旨在探索和优化卷积神经网络在细粒度图像分析中的应用。 细分数据集 确保使用--recurse-submodules签出命令来获取代码库及其子模块。其中有一个名为tools的子模块用于存放常用脚本。 此数据集中包含图像文件夹与遮罩（mask）文件夹，配置文件中定义了像素值对应的类别信息。 可以使用导入脚本来从import 文件夹中的COCO和Pascal VOC数据集加载类别的图片进行训练。 查看训练或测试集以及蒙版注释： ``` python -m dataset.view --input pathtodataset --train (or --test) ``` 这有助于检查图像的预处理情况。 查看遮罩文件: ``` python view_labels.py somefile.jpg.mask ``` 训练模型时，请使用以下命令： ``` python main.py --lr 0.1 --batch_size 4 --input pathtodataset --model unet ```