PyTorch模型训练实用教程第45页

Pytorch之梯度下降算法

复习：首先让我们回忆一下上一篇中所讲的学习目标：使用Pytorch来构建一个学习系统。（Whatshouldbetheb

丘小羽·2024-01-05 07:06

Pytorch Overview

：要求：监督学习和无监督学习：深度学习基本方法：经典的机器学习方法:表示学习的改进：为什么要进行特征提取：深度学习的改进：深度学习的发展：神经网络的简单介绍：深度学习算法的三大支撑：学习目标：如何使用pytorch

丘小羽·2024-01-05 07:36

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.Softmax2dSoftmax2d函数简介函数工作原理输入和输出形状使用技巧与注意事项示例代码nn.LogSoftmaxLogSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧

E寻数据·2024-01-05 07:10

10分钟学会Docker的安装和使用！

2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像（DockerImages）3.1镜像简介3.2镜像操作常用指令4Docker容器4.1容器简介4.2容器操作常用指令5DIY一个自己的Pytorch

lynnhgwang·2024-01-05 07:06

小快乐

--摘自《奥尔夫音乐教学法实用教程》我遇到的大部分3-5岁的孩子，带着说2遍就能做到独立做有节奏的朗诵。我家35岁的美男子，也是听2遍就会，太容易有成就感了！

小鹿姐爱吃鸡爪·2024-01-05 07:39

Python Web --Django Web框架

场景近日写了不少Python脚本，例如：爬虫、ocr、模型训练等。

北堂飘霜·2024-01-05 06:46

【nn.Parameter】Pytorch特征融合自适应权重设置（可学习权重使用）

2021年11月17日11:32:14今天我们来完成Pytorch自适应可学习权重系数，在进行特征融合时，给不同特征图分配可学习的权重！

bao文·2024-01-05 05:51

52、全连接 - 特征与样本空间的对应关系

这里简单说一下ResNet50模型训练时所采用的数据集。ResN

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

imgaug库指南（一）：从入门到精通的【图像增强】之旅

文章目录引言imgaug简介安装和导入imgaug代码示例imgaug的强大之处和用途小结结尾引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。

高斯小哥·2024-01-05 05:11

在MNLI数据集下的BERT模型训练和评估

importtorchimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDatasetimporttimeimportcsvfromtransformersimportBertTokenizerFast,BertForSequenceClassificationfromtransformersimportRobertaTokenizerFast,RobertaFo

Pr 彭儒·2024-01-05 03:14

Pytorch深度学习-----完整的模型验证套路

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch

-希冀-·2024-01-04 23:22

pytorch深度学习笔记（共计169页，基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写）

一、笔记视频pytorch深度学习（共计169页，基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写）二、获取方式方式一：点击下面的链接pytorch深度学习笔记如果链接无法打开直接复制下方链接即可

-希冀-·2024-01-04 23:50

基于深度学习的交通标志图像分类识别系统

采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。

Python极客之家·2024-01-04 22:01

深度学习实战第11章代码

https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code/issues/27解决方案：导入一下包fromcassandra.cqltypesimportBytesTypefromdiskcacheimportFanoutCache

haithink·2024-01-04 20:53

imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅

文章目录引言前期回顾代码示例小结结尾引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。

高斯小哥·2024-01-04 20:43

Pytorch与激活函数——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数

Pytorch与激活函数Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示：了解常用的激活函数，利用激活函数，建立简单的三层神经网络模型。

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

大创项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow计算图可视化5.4网络模型训练

laafeer·2024-01-04 20:35

[记录]-.pytorch转为.pth

importtorch#加载原始模型original_model=torch.load('network-chairs-things.pytorch')#指定要保存的文件名save_path='network-chairs-things.pth

HRU_3912·2024-01-04 19:39

pytorch 基于 apex.amp 的混合精度训练：原理介绍与实现

文章目录1.混合精度训练介绍1.1FP16与FP321.2为什么要使用混合精度训练？1.3使用fp16带来的问题及解决方法2.apex介绍与安装3.apex.amp的使用3.1三行代码实现amp3.2参数配置3.3amp测试：MNIST手写数字识别4.参考资料推荐1.混合精度训练介绍所谓天下武功，唯快不破。我们在训练模型时，往往受制于显存空间只能选取较小的batchsize，导致训练时间过长，使人

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-04 18:23

Pytorch技法：混合精度训练（一）

pytorch混合精度训练代码这里意思就是在训练的时候用上你机器的FP16运算，不仅用默认的FP32。

几夏经秋·2024-01-04 18:51

浅谈深度学习混合精度训练

01.前言以前一直看到不少混合精度加速模型训练的工作，受限于手上没有Volta架构的GPU。体验工作也就只能作罢。但是最近成功申请下

机器学习与AI生成创作·2024-01-04 18:20

PyTorch|PyTorch张量解释

神经网络中的输入、输出和转换都使用张量表示，因此，神经网络编程大量使用张量，张量是我们在PyTorch中编程神经网络时将使用的数据结构。

霜溪·2024-01-04 18:22

PyTorch|transforms

在将图片输入到神经网络进行训练时，一般都需要对输入的图像进行预处理。对图片进行操作有很多种方法，这里我们使用torchvision库的transforms模块。tansforms有很多种方法(一些可以用在张量和PIL图像，一些仅能用于张量，而另一些仅能用于PIL图像），这些方法极大的为我们的图片处理工作提供了便利。我们使用PIL库读取一个图片，在调用transform的Resize方法，改变图片的

霜溪·2024-01-04 18:52

PyTorch|在张量运算中使用GPU

pytorch在张量运算时允许我们在GPU上进行计算，我们可以采用这些方法将数据无缝的移入或移出GPU。

霜溪·2024-01-04 18:51

m1mac 上调用mps遇到nan/inf loss的解决办法

最近跑一个项目时发现调用mps会出现nanloss的问题，甚至运行速度不如cpu调用mps时发现的问题使用cpu正常运行甚至速度还更快解决方法使用以下代码更新pytorchpip3install--pretorchtorchvisiontorchaudio

ladedah·2024-01-04 16:07

data.TensorDataset解析

data.TensorDataset是PyTorch中的一个类，用于创建一个包含多个张量的数据集。这个类的主要作用是将输入的张量组合成一个数据集，使得在训练过程中可以方便地进行数据加载和迭代。

Recursions·2024-01-04 15:10

data.DataLoader详解

data.DataLoader是PyTorch中的一个工具，用于从给定的数据集中加载数据，实现批量化的训练。它是在训练神经网络时常用的一个组件，能够方便地迭代数据集并生成小批量数据。

Recursions·2024-01-04 15:40

基于 P-Tuning的高效微调ChatGLM2-6B

ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。

智慧医疗探索者·2024-01-04 15:38

Candidate Sampling

本文首发于:http://xzyin.top转载请注明出处：http://xzyin.top/candidate-sampling/在这篇文章中主要介绍一下Candidatesampling在模型训练中的使用

查叔笔录·2024-01-04 13:14

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

Teacher.chenchong·2024-01-04 13:47

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。

bluishfish·2024-01-04 11:18

使用Tensorboard可视化网络结构（基于pytorch）

从而更好地了解网络模型的结构，Tensorboard工具的使用就给我们提供了方便的途径Tensorboard概况Tensorboard是由Google公司开源的一款可视化工具，是TensorFlow的一个附属组件，但在pytorch

草莓橙子碗·2024-01-04 11:24

自定义数据集的手写数字识别（基于pytorch，可下载训练数据集）

代码依赖的环境，库的引入有以下：#神经网络搭建的库importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#数据处理的库fromtorchvisionimporttransforms,utils,datasetsfromtorch.utils.dataimport

草莓橙子碗·2024-01-04 11:54

如何读取csv文件内容建立映射表（基于pandas）

前言在进行NLP模型训练的时候，训练数据集经常是被保存在csv文件中，我们训练模型的时候就需要从csv文件中取数据同时，一些公司的大语言模型的语料来源，往往是通过爬虫等技术从网路上爬取下来的，数据的训练的标签

草莓橙子碗·2024-01-04 11:54

PyTorch权值初始化的十种方法

参考PyTorch权值初始化的十种方法-云+社区-腾讯云pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。

Wanderer001·2024-01-04 11:24

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别。自编码器就是一种半监督学习，生成的目标就是未经修改的输入，语言处理中根据给定

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

池化层解析：新手也能理解 PyTorch 中的核心组件

目录torch.nn详解nn.MaxPool1dnn.MaxPool2dnn.MaxPool3dnn.MaxUnpool1dnn.MaxUnpool2dnn.MaxUnpool3dnn.AvgPool1dnn.AvgPool2dnn.AvgPool3dnn.FractionalMaxPool2dnn.FractionalMaxPool3dnn.LPPool1dnn.LPPool2dnn.Adapt

E寻数据·2024-01-04 11:53

PyTorch详细教程

一、参考资料PyTorch中文文档PyTorch官方文档PyTorch官方源码：GitHub-pytorch/pytorch:TensorsandDynamicneuralnetworksinPythonwithstrongGPUaccelerationPyTorch

花花少年·2024-01-04 10:52

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

50个重要且核心的Pytorch操作!

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

pytorch 卷积填充“same”实现（附代码） Conv1d Conv2d

参考：pytorch卷积填充“same”实现（附代码）importtorch.utils.datafromtorch.nnimportfunctionalasFimportmathimporttorchfromtorch.nn.parameterimportParameterfromtorch.nn.functionalimportpadfromtorch.nn.modulesimportModu

study_&·2024-01-04 10:20

【pytorch】padding的几种填充方法

今天总结一下，pytorch框架下的几种边界填充方法：1、torch.nn.ReflectionPad2d(padding)功能：使用输入边界的反射填充输入张量。

机器不学习我学习·2024-01-04 10:49

词嵌入位置编码的实现（基于pytorch）

背景介绍在transformers架构当中，对于词向量的输入需要加上原本词对应的位置信息，作为输入到模型中训练的input，那具体的位置编码如何实现呢？本篇博客就跟大家一起分享一下对应的步骤位置编码的公式对于词向量的位置编码的方式有多种，这里就介绍用三角函数进行位置编码的公式PE是positionembeding位置编码的意思，pos表示词的位置，表示词向量的维度,i表示词向量的第i维度那接下来我

草莓橙子碗·2024-01-04 10:18

新手能掌握 PyTorch 的填充技术：深入理解反射、复制、零值和常数填充

目录torch.nn子模块详解nn.ReflectionPad1d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReflectionPad2d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReflectionPad3d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReplicationPad1d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.Replicati

E寻数据·2024-01-04 10:48

pytorch06：权重初始化

慕溪同学·2024-01-04 10:47

PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

本文介绍了关于pytorch的转换函数。在平常的使用中又多又重要!当然,在Pytorch中,转换函数的意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:47

PyTorch创建tensor的四种方式

Let’sstart！data=np.array([1.,2.,3.,4.])t1=torch.Tensor(data)t2=torch.tensor(data)t3=torch.as_tensor(data)t4=torch.from_numpy(data)print(t1)print(t2)print(t3)print(t4)结果：tensor([1.,2.,3.,4.])tensor([1.

霜溪·2024-01-04 09:53

卷积神经网络|制作自己的Dataset

PyTorch提供了许多预加载的数据集（如FashionMNIST），这些数据集子类并实现特定于特定数据的函数。它们可用于对模型进行原型设计和基准测试，加载这些数据集是十分简单的。

霜溪·2024-01-04 09:14

神经网络的基本框架的搭建-nn.Module

一、Torch.NN简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一组类和函数，用于定义、训练和评估神经网络模型。

DQ小恐龙·2024-01-04 09:38

深度学习的一点学习笔记（CNN相关）

因为是学习笔记，估计唯一看的人是我自己，我就忽略一些CNN的基础部分，比如什么是卷积，卷积如何操作，pytorch怎么实现卷积层，什么是池化层，pytorch怎么实现池化层等等。

Pagesns·2024-01-04 09:35

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