2.PyTorch数据处理2.1.数据读取机器学习模型训练步骤分为：数据，模型，损失函数，优化器，迭代训练首先是数据，又可以分为：数据收集，数据划分，数据读取，数据预处理DataLoader就是用来进行数据读取的。torch.utils.data.DataLoader功能：构建可迭代的数据装载器•dataset:Dataset类，决定数据从哪读取及如何读取•batchsize:批大小•num_wo

一般RNN的输入为XXX和历史状态ht−1h_{t-1}ht−1，输出为当前状态hth_tht和输出YYY。在GRU中，首先计算得到两个门控信号，分别用于控制重置和更新，用sigmoid函数将输入映射到0-1之间，作为该信息的重要性分数，之后通过哈达玛乘积的方式对数据进行重要性控制。越重要的数据权重越大，留下的就越多。reset_gate:r=σ(Wr(Xt∣∣Ht−1))update_gate:

目录优化模型参数超参数优化循环损失函数优化器模型保存和加载保存和加载模型权重使用形状保存和加载模型优化模型参数现在我们有了模型和数据，是时候通过优化我们的数据上的参数来训练、验证和测试我们的模型了。训练模型是一个迭代过程；在每次迭代（称为epoch）中，模型对输出进行猜测，计算猜测中的误差（损失），收集误差相对于其参数的导数，并优化这些参数使用梯度下降。Weloadthecodefromthepr

目录1问题来源2解决方案1问题来源我删除了无关代码，只放出错的部分device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')train_iter=Data.DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,drop_last=True)model=RNNSa(3

（pytorch版本：1.2）文章目录Dataset取子集、拆分打乱Dataset内数据的顺序随机拆分Dataset我们在使用Dataset定义好数据集后，在处理数据集时经常会碰到这些问题：如何把Dataset拆分成两个子集（如用于指定训练集和测试集、k折交叉验证等）？如何进行随机拆分？如何打乱一个Dataset内数据的顺序？Dataset取子集、拆分使用torch.utils.data.Subs

问题：文本数据不能直接输入神经网络,用词频统计没有位置顺序信息词向量模型-Word2Vec1.词向量可以记录位置信息2.词向量可以将同义此归为同一个向量例如:红，red3.同类应该在相近的位置例如:篮球，排球维数一般为特征：比如说：一根笔的长度，宽度，颜色等这些都为一个维度我们可以通过算距离来计算相似度个人理解：整个流程就是把词生成词向量，词向量表是随机初始化的，训练的过程就是要更新他的词向量，使

一、什么是叶子节点PyTorch中的张量tensor有一个属性是is_leaf，当is_leaf为True时，改tensor是叶子张量，也叫叶子节点。二、叶子节点的作用PyTorch有自动求导的功能，当requires_grad=True时，PyTorch会自动记录运算过程，缓存运算中的中间参数，为自动求导做准备。但是只有is_leaf=True和requires_grad=True同时满足时，才

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目录一、什么是多模态二、为什么选用多模态三、如何实现多模态3.1、平衡融合3.2、加权融合3.3、堆叠融合3.4、注意力机制3.5、双向循环神经网络（Bi-LSTM）一、什么是多模态多模态指的是由不同信息源提供的多种信息表示方式。这些信息表示方式可以是文本、图像、声音、视频等。多模态信息的处理是许多人工智能应用的关键。例如，在视频分类任务中，我们可能希望利用视频的音频和视频轨道信息来判断视频的内容

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一、TensorBoard的简介与安装TensorBoard是Tensorflow中强大的可视化工具，支持标量、图像、文本、音频和Embedding等多种数据可视化。可以在模型的训练过程中绘制loss曲线，监控模型的训练效果，也可以对模型的参数分布，数据分布，图像、音频等各种数据的可视化。下面是TensorBoard的一个界面：TensorBoard是如何显示这个界面的呢？下面来看一下Tensor

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张量的操作1.张量的拼接与切分（1）张量拼接1.torch.cat（）：将张按维度dim尽心拼接参数:tensors：张量序列，dim拼接维度t=torch.ones(2,3)t_0=torch.cat([t,t],dim=0)t_1=torch.cat([t,t],dim=1)print("t_0:{}shape:{}\nt_1:{}shape:{}".format(t_0,t_0.shape,

目录前言torchvision各个模块介绍torchvision.transforms前言PyTorch是一个开源的机器学习框架，torchvision是一个库，是PyTorch项目的一部分。torchvision包主要由应用于计算机视觉的datasets，io，modelarchitectures，ops，imagetransformations，utils几个部分组成。1）返回用于加载图片的包

参考：pytorch学习笔记-UserWarning:CUDAinitialization:CUDAunknownerror-简书跑yolov5时，安装好pytorch之后，运行脚本importtorcha

二分类任务交叉熵损失函数定义多分类任务的交叉熵损失函数定义为：其中是向量，表示样本预测为第c类的概率。如果是二分类任务的话，因为只有正例和负例，且两者的概率和是1，所以不需要预测一个向量，只需要预测一个概率就好了，损失函数定义简化如下：其中是模型预测样本是正例的概率，是样本标签，如果样本属于正例，取值为1，否则取值为0。PyTorch中二分类交叉熵损失函数的实现PyTorch提供了两个类来计算二分

torch的基本使用方法一、创建矩阵\张量1、创建一个m*n*c的空矩阵：x=torch.empty(m,n,c)2、创建一个m*n*c的随机数值矩阵：x=torch.rand(m,n,c)3、创建一个m*n*c的0矩阵：y=torch.zeros(m,n,c)创建矩阵时，可以使用dtype参数来指定矩阵内存储的数据类型：y=torch.zeros(5,5,5,dtype=torch.long)4

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了解张量的底层实现对张量的学习有很大的帮助。张量中的值被分配到由torch.Storage实例所管理的连续内存块中。存储区是由数字数据组成的一维数组，即包括给定类型的数字的连续内存块，例如float(代表32位浮点数)或int64(代表64位整数)。一个Pytorch的Tensor实例就是这样一个Storage实例的视图，该实例能够使用偏移量和每个维度的步长对该存储区进行索引。注意：多个张量可以索

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