Pytorch学习

Pytorch学习-训练模型的3种方法

pytorch通常需要用户编写自定义训练循环，训练循环的代码风格因人而异。有3类典型的训练循环代码风格：脚本形式训练循环，函数形式训练循环，类形式训练循环。下面以minist数据集的分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。准备数据importtorchfromtorchimportnnfromtorchkerasimportsummary,Modelimporttorchvisionfrom
尘世猫·2023-06-18 01:05

五、pytorch进阶训练技巧——pytorch学习

1.自定义损失函数pytorch在nn.Module中提供了很多的常用的损失函数，但是有时需要提出全新的函数来提升模型的表现，这时需要自己来定义损失函数1.1以函数方式定义就是自己定义一个函数，没啥好说的1.2以类的方式定义以类方式定义更加常用，在以类方式定义损失函数时，我们如果看每一个损失函数的继承关系我们就可以发现Loss函数部分继承自_loss,部分继承自_WeightedLoss,而_We
一米米倾磬·2023-06-16 23:08

Pytorch学习笔记#2: 搭建神经网络训练MNIST手写数字数据集

学习自https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/quickstart_tutorial.html导入并预处理数据集pytorch中数据导入和预处理主要用torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.DatasetDataset存储样本及其相应的标签，DataLoader在数据上生成一个可迭代对象(Data
河南老♂乡唐可可·2023-06-16 04:06

Pytorch学习笔记#1：拟合函数/梯度下降

学习自https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html概念PytorchTensor在概念上和Numpy的array一样是一个nnn维向量的。不过Tensor可以在GPU中进行计算，且可以跟踪计算图（computationalgraph）和梯度（gradients）。手动梯度下降拟合函数我们用三次函数去拟合任意函数。
河南老♂乡唐可可·2023-06-16 04:05

pytorch学习总结之模型网格结构搭建

模型网格结构搭建模型网格结构搭建nn.module类nn.Sequential类其有三种实现方法nn.Conv2d()nn.BatchNorm2d()nn.Dropout2d激活函数LeakyReLu模型网格结构搭建nn.module类我们在定义自已的网络的时候，需要继承nn.Module类，并重新实现构造函数__init__构造函数和forward这两个方法参考链接：使用Module类来自定义模
一只没有情感的机器猪·2023-06-12 10:46

pytorch学习笔记（十四）——LOSS及其梯度

LOSS及其梯度1.MSE=∑[−(+)]²2−=||−（+）||²=(−(+))²torch.norm(y-predict,2).power(2)MSE求导：=∑[−()]²∇/∇=2∑[−()]∗(∇()/∇)∇()/∇这部分取决于网络结构，如y=wx+b的结构形式利用pytorch自动求导GradientAPItorch.autograd.grad(loss,[w1,w2,…])→[w1gr
weixin_46753186·2023-06-12 04:26

Pytorch学习二——Sequential和Module

Sequential允许我们构建序列化的模块，而Module是一种更加灵活的模型定义方式，我们下面分别用Sequential和Module来定义上面的神经网络定义神经网络方式一：Sequential#Sequentialseq_net=nn.Sequential(nn.Linear(2,4),#PyTorch中的线性层，wx+bnn.Tanh(),nn.Linear(4,1))序列模块可以通过索引
水果篮子~·2023-06-11 21:42

Pytorch学习三——使用不同的模型实现分类并查看效果

1.简单的全连接神经网络fromtorchimportnnclasssimpleNet(nn.Module):def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super(simpleNet,self).__init__()self.layer1=nn.Linear(in_dim,n_hidden_1)self.layer2=nn.Lin
水果篮子~·2023-06-11 21:42

Pytorch学习笔记五——net.train与net.eval

net.train()和net.eval()两个函数只要适用于Dropout与BatchNormalization的网络，会影响到训练过程中这两者的参数。net.train()时，训练时每个min-batch时都会根据情况进行上述两个参数的相应调整net.eval()时，由于网络训练完毕后参数都是固定的，因此每个批次的均值和方差都是不变的，因此直接结算所有batch的均值和方差。所有BatchNo
深思海数_willschang·2023-04-18 14:19

Pytorch学习记录-torchtext学习Field

Pytorch学习记录-torchtext学习Field昨天写的那个太粗糙了。又找了一个教程来看。
我的昵称违规了·2023-04-18 00:13

conda安装GPU版pytorch，结果是cpu版本

conda环境安装pytorch跟随土堆大佬安装pytorch学习https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/?
qq_46647265·2023-04-16 12:04

【打卡】图像检索与重复图像识别1,2

环境配置实践环境建议以Python3.7+，且需要安装如下库：numpypandasopencvpytorch学习打卡任务名称
bj_zhb·2023-04-16 02:10

pytorch学习第一天

torchvision为了方便加载以上五种数据库的数据，pytorch团队帮我们写了一个torchvision包。使用torchvision就可以轻松实现数据的加载和预处理。我们以使用CIFAR10为例：导入torchvision的库importtorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#transforms用于数据预处理defimsho
Rooooooooong·2023-04-14 20:36

【代码笔记】Pytorch学习 DataLoader模块详解

PytorchDataLoader模块详解dataloader整体结构DataLoaderinit初始化参数解释代码解析IterableDataset判断构建Sampler，单样本构建BatchSampler，组建batch构建collate_fn对获取的batch进行处理其他的一些逻辑判断_get_iterator代码解析multiprocessing_contextmultiprocessin
Small___ming·2023-04-13 17:05

Pytorch学习笔记(9) 通过DataSet、DatasetLoader构建模型输入数据集

如何将我们准备好的数据放入模型中呢？Pytorch给出的答案都在torch.utils.data包中。一、先看看所有的类这个模块中方法并不多，所以让我们先全部列出来看看，看看名字猜猜功能。Classtorch.utils.data.Dataset一个抽象类，所有其他类的数据集类都应该是它的子类。所有子类应该重载len和getitem，前者提供了数据集的大小，后者支持整数索引，范围从0到len(se
银色尘埃010·2023-04-13 12:38

Pytorch学习笔记之tensor数据结构

torch.TensorTensor数据类型Tensor的属性view和reshape的区别Tensor与ndarray创建Tensor传入维度的方法参考资料torch.Tensortorch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于numpy的array。可以使用使用torch.tensor()方法将python的list或序列数据转换成Tensor数据，生成的是dtype默认是
CODER8R·2023-04-12 21:55

python 列表 随机采样_pytorch随机采样操作SubsetRandomSampler()

补充知识：Pytorch学习之torch----随机抽样、序列化、并行化1.torch.manual_seed(seed)说明：
weixin_39536427·2023-04-11 07:50

PyTorch学习笔记：data.RandomSampler——数据随机采样

PyTorch学习笔记：data.RandomSampler——数据随机采样torch.utils.data.RandomSampler(data_source,replacement=False,num_samples
视觉萌新、·2023-04-11 07:11

PyTorch学习笔记：F.normalize——数组归一化运算

PyTorch学习笔记：F.normalize——数组归一化运算torch.nn.functional.normalize(input,p=2.0,dim=1,eps=1e-12,out=None)功能
视觉萌新、·2023-04-11 07:48

Pytorch学习（4）：Tensor统计、where与gather

sum/prod3.argmax/argmin/dim/keepdim4.Topk/kthvalue5.比较/eq/equal一、高级操作where/gather1.条件where2.gather总结前言Pytorch
Leafing_·2023-04-10 15:33

Pytorch学习笔记：Pytorch版本与cuda版本不兼容

当我们辛辛苦苦改完代码，并且想利用GPU进行模型的训练时，可能会出现如下问题：那么是什么原因造成的呢？在我们刚刚接触pytorch的时候可能不会考虑到pytorch版本与cuda版本匹配，所以装成了与我们电脑cuda版本不同的pytorch。那么接下来我们需要如下操作：1.首先我们要先打开终端，查到自己的cuda版本，输入：nvidia-smi可见，我的版本是cuda11.62.打开StartLo
一半烟火_一半诗意·2023-04-09 16:00

pytorch学习笔记：transforms图像增强

数据增强：对训练集进行一系列的处理变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。transforms----裁剪1.transforms.CenterCrop（size）功能：从图像中心裁剪指定尺寸的图片。当裁剪尺寸大于原始尺寸时，会使用0值填充，效果就是黑色像素填充2.transforms.RandomCrop(size,padding)功能：从原始图片中随机裁剪出尺寸为size的图片。注：此方
小杰.·2023-04-09 05:06

pytorch学习笔记

1.ifself.stu_preact:x=feature_student["preact_feats"]+[feature_student["pooled_feat"].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)]else:x=feature_student["feats"]+[feature_student["pooled_feat"].unsqueeze(-1).unsqueez
：）�东东要拼命·2023-04-08 14:49

最全的PyTorch学习资源汇总

目录一、PyTorch学习教程、手册二、PyTorch视频教程三、NLP&PyTorch实战四、CV&PyTorch实战五、PyTorch论文推荐六、PyTorch书籍推荐PyTorch官方中文教程站：
M_Q_T·2023-04-08 03:49

毕业设计记录-Pytorch学习-图像风格迁移

少々お待ちください。文章目录2021.12.11的记录2021.12.12的记录2021.12.11的记录今天学习到的新知识点：记录在笔记本绿色标签部分。残差网络图像风格迁移算法2021.12.12的记录今天用自己的渣渣笔记本跑通了图像迁移的代码。因为将后向传播的代码误写进了计算风格损失的for循环里，查了一下午的错误。醉了。。。明天再好好理解一下代码，就要开始学yolo了。加油！跑了10000轮
芃芃です·2023-04-07 15:39

谈谈对Pytorch中的forward的理解

第一条：.forward()可以不写第二条：优先运行forward方法总结写在前面以下是本人根据Pytorch学习过程中总结出的经验，如果有错误，请指正。
·2023-04-07 14:24

Pytorch学习记录- 训练Attention机制的Seq2Seq（论文再读）

对Pytorch的Seq2Seq这6篇论文进行精读，第三篇，Bahdanau,D.,K.ChoandY.Bengio,NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate.2014.发表于2014年，全文链接使用共同学习进行对齐和翻译实现NMT摘要NMT和SMT的区别在于，NMT是用来构建一个独立神经网络，这个网络可以联合调整以最
我的昵称违规了·2023-04-07 06:10

pytorch学习与环境配置-01

环境安装#指定镜像源condaconfig--addchannelsIndexof/anaconda/pkgs/free/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorcondaconfig--addchannelsErrorcondaconfig--addchannelsIndexof/anaconda/cloud/msys2/|清华大学开源软件镜像站|Tsinghu
哈都婆·2023-04-06 23:34

PyTorch学习笔记：nn.MSELoss——MSE损失

PyTorch学习笔记：nn.MSELoss——MSE损失torch.nn.MSELoss(size_average=None，reduce=None，reduction='mean')功能：创建一个平方误差
视觉萌新、·2023-04-06 11:14

numpy与tensor数据类型互换

PyTorch学习笔记：numpy与tensor数据类型互换numpy转换为tensortorch.from_numpy(ndarray)→Tensortensor转换为numpyTensor.numpy
视觉萌新、·2023-04-05 14:21

PyTorch学习笔记：nn.Tanh——Tanh激活函数

PyTorch学习笔记：nn.Tanh——Tanh激活函数torch.nn.Tanh()功能：逐元素应用Tanh函数（双曲正切）对数据进行激活，将元素调整到区间(-1,1)内函数方程：Tanh(x)=tanh
视觉萌新、·2023-04-05 11:34

【PyTorch学习笔记】class torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)

参考链接:classtorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)参考链接:torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input,output_size)代码实验:MicrosoftWindows[版本10.0.18363.1316](c)2019MicrosoftCorporation。保留所有权利。C:\Users\chen
敲代码的小风·2023-04-03 15:17

深度学习记录

一、Pytorch学习1.Pytorch的安装2.Pytorch的基本操作3.Pytorch与其他框架的基本对比与优势4.Pytorch的第一个小例子5.回归问题一、线性回归提出问题：y=wx+b如何根据不同的
weixin_43878815·2023-04-02 11:19

NLP深度学习(pytorch)教程

Github地址：NLP深度学习教程--pytorch学习案例(利用pytorch实现一些自然语言处理领域常见的问题)1.1_Bow_text_classification.ipynb:训练一个词袋子模型
布口袋_天晴了·2023-04-02 06:35

Pytorch学习08——过拟合欠拟合

1、基础概念ground-truth：正确标记的数据noise：模型与实际之间的不可避免的观察误差等modelcapacity：模型的能力，指可以表达的分布情况有多复杂。一次表达式和高次表达式的能力相比，显然高次的能力更强2、欠拟合&过拟合estimated表示模型复杂度，ground-truth表示真实数据复杂度estimated
简简单单的貔貅·2023-04-02 05:04

Pytorch学习(五）——欠拟合和过拟合

欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差欠拟合和过拟合模型复杂度训练数据集大小处理欠拟合和过拟合的方法权重衰减权重衰减实现丢弃法(dropout)dropout实现模型选择K折交叉验证本文主要介绍模型训练过程中出现的欠拟合和过拟合问题，以及进行模型选和处理过拟合的一般方法。训练误差和泛化误差通俗来讲，训练误差(trainingerror)指模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差(generalizati
HelloWorldQAQ。·2023-04-02 05:03

Pytorch学习笔记----DRL

Pytorch--AdvancedCNNConvolutionalNeuralNetworkInceptionModule1X1convolutionImplementationofInceptionModuleDeepResidualLearningImplementationofsimpleResidualNetworkReferenceConvolutionalNeuralNetworkIn
pat12138·2023-04-02 00:43

Pytorch学习

B站小土堆教程小土堆查看pytorch是否可用pycharm的一个技巧，在函数的括号里按ctrl+P可以看要写哪些参数。importtorchprint(torch.cuda.is_available())如何在pytorch环境中安装jupyternotebook和使用教程学习和使用中的两个常用的辅助查询函数dir():打开package库看看里面有什么，例如dir(torch)，看看torch
咬树羊·2023-04-01 21:45

Pytorch学习之旅——tensor张量使用基础

文章目录一、tensor介绍二、tensor创建tensor元素数据类型tensor与numpy之间的转换三、tensor运算四、tensor成员变量shape五、tensor常用成员函数cat函数clone函数contiguous函数expand函数gather函数norm函数permute函数squeeze()和unsqueeze()函数sum函数transpose函数view函数一、tens
zhanghm1995·2023-04-01 12:47

PyTorch学习之旅（二）——机器学习基础

前置文章传送门：PyTorch学习之旅（一）线性回归模型深度学习是机器学习的子集，因为层数较多（深度较深），故名深度学习。
CSU_DEZ·2023-04-01 12:12

pytorch学习之旅——1

pytorch学习经历之torch.tensor与torch.Tensortorch.Tensor与torch.tensortorch.Tensor与torch.tensortorch.Tensor是torch.tensor
骑着蜗牛小毛驴·2023-04-01 11:26

Pytorch学习之旅day02

Pytorch学习之旅day02一、什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？
qq_41754734·2023-04-01 11:25

Pytorch学习之旅(3)——autograd自动求导系统

一、torch.autograd.backward()函数功能：根据计算图自动求取梯度。torch.autograd.backward(tensors,=>用于求解梯度的张量gradient,=>多梯度权重retain_graph,=>保存计算图create_graph)=>创建导数计算图，用于高阶求导二、torch.autograd.grad()函数功能：手动选取梯度torch.autograd
不想调试板子·2023-04-01 11:55

数据集建立和导入

title:Pytorch学习笔记-数据集建立和导入学习笔记和实现代码详见如下：“”"官方教程：训练集和测试集下载“”"importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimportmatplotlib.pyplotaspl
Yuzzz.·2023-04-01 02:42

pytorch快速入门

title:Pytorch学习笔记-Pytorch快速入门学习笔记和实现代码详见如下："""pytorch官网：https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics
Yuzzz.·2023-04-01 02:41

pytorch格式变换

title:Pytorch学习笔记-数据格式变换学习笔记和实现代码详见如下：importtorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensor
Yuzzz.·2023-04-01 02:41

PyTorch学习笔记（六）模型定义

目录PyTorch模型定义的方式基础知识SequentialModuleListModuleDict三种方法的比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络PyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型定义的方式基础知识Module类是torch.nn模块里提供的一个模型构造类（nn.Module），是所有神经网络模块的基类，可以继承它来定义模型；PyTorch模型定义应包括
zhangmeizi1996·2023-03-29 20:06

Pytorch中的forward的理解

第一条：.forward()可以不写第二条：优先运行forward方法总结写在前面以下是本人根据Pytorch学习过程中总结出的经验，如果有错误，请指正。
使者大牙·2023-03-29 18:41

pytorch学习之tensorboard的使用

SummaryWriterclassSummaryWriter(builtins.object)|Writesentriesdirectlytoeventfilesinthelog_dirtobe|consumedbyTensorBoard.||The`SummaryWriter`classprovidesahigh-levelAPItocreateaneventfile|inagivendire
qingqing2620·2023-03-29 15:55

PyTorch学习笔记：nn.CrossEntropyLoss——交叉熵损失

PyTorch学习笔记：nn.CrossEntropyLoss——交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index
视觉萌新、·2023-03-28 23:41
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