Pytorch学习

pytorch学习(小土堆)

b站小土堆的pytorch教学视频，实在是太好了。不光教代码的语法功能，更重要的是教你看pytorch官网。本文作为学习笔记，将小土堆提供的GPU训练代码进行详解分析，(因为这个案例基本上综合了小土堆前面讲过的所有内容)防止自己忘了。可以随时查看。代码importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter
111111111112454545·2022-12-22 01:01

【Pytorch学习笔记】11.取Dataset的子集、给Dataset打乱顺序的方法（使用Subset、random_split）

（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
takedachia·2022-12-21 12:32

pytorch学习———numpy基础

1、获取数据方式一：通过random.choice函数从指定的样本中随机抽取数据importnumpyasnpfromnumpyimportrandomasnra=np.arange(1,25,dtype=float)//arange函数与python里的range函数一样用法，左闭右开；c1=nr.choice(a,size=(3,4))#size指定输出数组形状c2=nr.choice(a,s
别摆了，张同学·2022-12-20 21:15

pytorch学习笔记-----自然语言处理词向量

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
cvks·2022-12-20 21:15

PyTorch学习

学习资料：开源组织DataWhale整理的《深入浅出PyTorch》教程写作目的：记录教程中自己觉得重要的和不熟悉的地方。第一章PyTorch的简介和安装1.1PyTorch简介PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库。1.1.1PyTorch的发展PyTorch会借助ONNX所带来的落地能力在工业界逐渐走向主导地位。待
Tortoiseshell·2022-12-20 21:44

Pytorch学习率lr衰减(decay)(scheduler)(一)——(LambdaLR&StepLR&MultiStepLR&ExponentialLR&ReduceLROnPlateau )

1、手动修改optimizer中的lrimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnnimporttorchclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.net=nn.Linear(10,10)defforward(self,input):out=self.net(
hxxjxw·2022-12-20 18:37

Pytorch学习笔记（一）——自动求导和叶子节点

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
Candyerer·2022-12-20 12:00

PyTorch学习日记（二）

跟着唐宇迪pytorch学习的第二天，今天要用pytorch搭建神经网络进行气温预测。
什么时候点菜·2022-12-20 12:06

1.pytorch学习:安装pytorch

目录安装pytorch检查pytorch安装是否成功总结安装pytorch官方网址：StartLocally|PyTorchhttps://pytorch.org/get-started/locally/官网的conda安装方式，没有指定各种组件的版本，因为好多算法是规定了pytorch版本，这种可读性不高的命令行安装方式我没有采取。我采取的是找到之前的版本，但是要求他比较新，因为算法在迭代，py
机械专业的计算机小白·2022-12-20 09:58

【pytorch】学习系列文章

系列文章目录提示：记录pytorch学习过程中的困惑第一章Pytorchadd和concat的区别文章目录系列文章目录@[TOC](文章目录)前言一、Pytorch的add和concat？
weixin_40293999·2022-12-20 02:02

PyTorch学习（二）os

先要装载os模块importosprintos.getcwd()os.listdir()函数：用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列语法：os.listdir(path）参数：path–需要列出的目录路径返回值：返回指定路径下的文件和文件夹列表。os.path.join()用于路径拼接文件的路径os.path模块主要用于文件的属性获取,exists是“存在”的意思，所以顾名思义，os.p
碧寒·2022-12-19 18:03

Pytorch特征提取

pytorchfinetuning自己的图片进行行训练：https://blog.csdn.net/xiexu911/article/details/81227126Pytorch学习笔记（I）——预训练模型
zhangyuexiang123·2022-12-19 18:45

Pytorch学习(二)Conv2d卷积

函数功能为在由多个输入平面组成的输入信号上应用二维卷积。https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d函数原型torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=
liu_jie_bin·2022-12-19 17:50

torch.unsqueeze()函数解析《pytorch学习》

引言：此函数常用于维度计算当中，网络搭建过程中，在下不才，将此函数理解为维度加一函数，也就是扩充在原来基础上再扩充一个一维维度的函数。如果在引言部分你只是懵懵懂懂，那下面就展示几个通俗易懂的例子吧！（默认情况下，图像的一般表述为（C*W*H）其中C代表通道数，C就是常说的三RGB通道，W代表的是图像的宽度，H代表图像的高度，下面以这个讲解）数据库导入：importtorchfromPILimpor
桀骜不驯的山里男人·2022-12-19 15:44

PyTorch学习笔记（八）-------------- 多模态融合

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
清忖灬·2022-12-19 12:37

PyTorch学习笔记

文章目录神经翻译笔记5扩展d.PyTorch学习笔记PyTorch与张量自动微分简介示例进一步的数学解释示例2.
TimsonShi·2022-12-19 00:39

torch.nn

https://www.jianshu.com/p/343e1d994c39pytorch学习（九）—基本的层layershttps://www.cnb
weixin_39450145·2022-12-19 00:06

2020-10-13-PyTorch官方教程翻译3-WHAT IS TORCH.NN REALLY?

layout:posttitle:PyTorch学习3subtitle:WHATISTORCH.NNREALLY?
iozh·2022-12-19 00:35

PyTorch学习笔记(3)

PyTorch学习笔记(3)文章目录PyTorch学习笔记(3)0本文来历1PyTorch作为框架，向使用者提供了什么？
CarnivoreRabbit·2022-12-19 00:29

torch 默认参数初始化_PyTorch学习系列(九)——参数_初始化

from：http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036那么如何在pytorch里实现呢。PyTorch提供了多种参数初始化函数：torch.nn.init.constant(tensor,val)torch.nn.init.normal(tensor,mean=0,std=1)torch.nn.init.xavier_uniform
川口·2022-12-18 13:45

pytorch学习笔记十四：TensorBoard

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
Dear_林·2022-12-18 13:09

pytorch 深度学习实践 第10讲 卷积神经网络(基础篇)

第10讲卷积神经网络（基础篇）BasicCNNpytorch学习视频——B站视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili以下是视频内容笔记以及小练习源码，本节代码有点多，
会游泳的小雁·2022-12-18 08:28

pytorch 深度学习实践 第10讲 卷积神经网络(基础篇)_代码

pytorch学习视频——B站视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili视频中所涉及的代码如下：basic_cnn.py一个简单的卷积层padding.py卷积层参数—
会游泳的小雁·2022-12-18 08:28

【Pytorch学习笔记一】Pytorch深度学习开发环境搭建（Anaconda安装+Cuda安装+pycharm）

文章目录0.pytorch简介1.Anaconda安装及基本配置1.1Anaconda安装1.2配置环境变量1.3添加清华源国内镜像2.Cuda安装3.环境配置3.1打开pycharm->打开终端3.2配置pycharm运行环境3.3安装pytorch0.pytorch简介PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序，目前是主流的深度学习框架，它主要由
QHCV·2022-12-18 02:48

pytorch深度学习实战一书，tensorboard可视化踩坑

仅供参考`前言一、源码学习，又是版本问题（省略内心独白...）二、步骤1.安装tensorflow2.思考，看代码，看书求证总结提示：纯个人观点，仅供参考前言说实话，转到pytorch后，还是第一次在pytorch
老王小可·2022-12-17 10:10

【NLP】Github标星7.7k+：常见NLP模型的PyTorch代码实现

教程说明这是使用Pytorch学习NLP（自然语言处理）的教程，把常用NLP模型用不到100行的代码实现了，教程里附论文下载，并且包含py和ipynb文件，经过测试全部通过。
风度78·2022-12-17 09:02

pytorch学习笔记（一）——基本操作，自动求导机制

四：pytorch基本操作1.检查pytorch是否安装成功print(torch.__version__)2.基本操作#基本使用方法x=torch.empty(5,3)#创建一个矩阵，很小的数，类似0print(x)#使用pytorch框架，必须将所有数据类型都转化成tensor格式，它是最小的一个计算单元x=torch.rand(5,3)#创建一个随机矩阵print(x)#初始化一个全零矩阵x
九磅十五便士°·2022-12-17 08:18

PyTorch学习记录（十）关于CIFAR-10的一些学习笔记

前言在B站中看完了《PyTorch深度学习实践》完结合集——刘二大人前11个视频，想来自己动手实践试试，边实践边学习。首先复习一下一般我们主要有以下几个步骤：（一）preparedataset在这个步骤中，我们首先需要用到torchvision1、torchvision:包含了流行的数据集、模型架构和用于计算机视觉的常见图像转换。（1）torchvision.datasets（数据）：MNIST、
djy2069·2022-12-16 17:02

PyTorch学习系列教程：构建一个深度学习模型需要哪几步？

导读继续PyTorch学习系列。前篇介绍了PyTorch中最为基础也最为核心的数据结构——Tensor，有了这些基本概念即可开始深度学习实践了。
小数志·2022-12-16 14:18

3.pytorch学习：conv2d——2d卷积

目录自建一个tensor理解卷积加入图像数据集tensorboard查看卷积后的图片自建一个tensor理解卷积importtorchfromtorchimportnninput=torch.tensor([[[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]],[[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,
机械专业的计算机小白·2022-12-16 12:41

4.pytorch学习：pool2d——2d池化

目录自建一个tensor理解池化加入图像数据集自建一个tensor理解池化最大池化nn.MaxPool2dimporttorchfromtorchimportnninput=torch.randn(1,3,5,5)classZiDingYi(nn.Module):def__init__(self):super(ZiDingYi,self).__init__()self.maxpool1=nn.Ma
机械专业的计算机小白·2022-12-16 12:41

5.pytorch学习：非线性激活——Non-linear Activations

目录ReLU()Sigmoid()加入数据集查看效果ReLU()官网：ReLU—PyTorch1.10documentationhttps://pytorch.org/docs/1.10/generated/torch.nn.ReLU.html#torch.nn.ReLU用relu激活函数处理一个张量。importtorchimporttorch.nnasnninput=torch.randn(1
机械专业的计算机小白·2022-12-16 12:41

pytorch学习笔记2-张量的操作

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,
berry丶·2022-12-16 11:34

pytorch生态之：生态简介+torchvision/torchvideo/torchtext+transforms实战

Pytorch学习第六部分：pytorch生态Let'sgo!
Liuyc-Code boy·2022-12-16 11:34

pytorch可视化之：可视化网络结构+CNN可视化+TensorBorad使用

Pytorch学习第五部分：pytorch可视化Let'sgo!
Liuyc-Code boy·2022-12-16 10:29

pytorch学习（二十五）——从零实现多GPU训练

文章目录1.数据并行性2.从零开始实现多GPU训练2.1修改LenNet网络2.2数据同步2.3数据分发2.4数据训练3.简介实现多GPU并行运算4.总结参考李沐老师动手学深度学习V2（强烈推荐看看书）：[1]https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computational-performance/multiple-gpus.html[2]https://zh-v2.d2l.a
留小星·2022-12-16 08:32

PyTorch学习笔记之torchvision

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
Guan19·2022-12-16 01:25

烦人的CUDA error：-UserWarning: CUDA initialization: CUDA unknown error

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
3DYour·2022-12-15 18:45

Pytorch学习（五）在一个文件中保存和加载多个模型

保存和加载多个模型有助于重用您之前训练过的模型。介绍在保存由多个torch.nn.Modules组成的模型时。如GAN、sequence-sequence模型或模型集合，必须保存每个模型的state_dict和相应的优化器的字典。您还可以保存其他可能帮助您恢复培训的项目，只需将它们附加到字典中即可。要加载模型，首先要初始化模型和优化器，然后使用torch.load()本地加载字典。在这里，只需像预
luosiwu_2x7·2022-12-15 18:03

pytorch如何定义损失函数_PyTorch学习笔记——二分类交叉熵损失函数

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
weixin_39640085·2022-12-15 15:42

【pytorch实战学习】第七篇：tensorboard可视化介绍

【pytorch学习实战】第一篇：线性回归【pytorch学习实战】第二篇：多项式回归【pytorch学习实战】第三篇：逻辑回归【pytorch学习实战】第四篇：MNIST数据集的读取、显示以及全连接实现数字识别
非晚非晚·2022-12-15 15:38

【pytorch学习实战】第四篇：MNIST数据集的读取、显示以及全连接实现数字识别

往期相关文章列表：【pytorch学习实战】第一篇：线性回归【pytorch学习实战】第二篇：多项式回归【pytorch学习实战】第三篇：逻辑回归【pytorch学习实战】第四篇：MNIST数据集的读取
非晚非晚·2022-12-15 15:07

Pytorch学习笔记 --基本使用方法

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
NewSuNess·2022-12-15 15:30

Pytorch学习笔记-06 Normalization layers

Pytorch学习笔记-06Normalizationlayers文章目录Pytorch学习笔记-06NormalizationlayersWhyNormalizationBatchNormalizationLayerNormalizationInstanceNormalizationGroupNormalization
Yuetianw·2022-12-15 15:00

pytorch学习笔记-数据集的使用

主要内容：如何把数据集和transform结合在一起，以及一些标准数据集如何下载、查看使用等1.pytorch官网的datasets，只要写代码的时候指定数据集、设定参数，就能自己下载。例如COCO数据集用于目标检测、语义分割。以下以CIFAR10为例：importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./datasets'
A徒手摘星星·2022-12-15 15:59

pytorch学习笔记-激活函数层

注意事项：激活函数也是来自nn模块下importtorchvisionfromtensorboardXimportSummaryWriterfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransforms#input=torch.tensor([[1,
完◎笑·2022-12-15 15:57

Pytorch学习笔记---3：张量存储视图

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
一件迷途小书童·2022-12-15 15:55

Pytorch学习笔记---5：将张量存储到GPU

在一般时候，当我们谈及存储时，我们指的是CPU上面的RMA。Pytorch张量也可以存储在另一种处理器上：GPU。每个Pytorch张量都可以存储到GPU上，以快速进行大规模并行计算。接下来，所有在张量上执行的操作将使用Pytorch附带的特定于GPU的例程来执行。Pytorch支持各种GPU：到2019年年中，Pytorch的主要版本只在支持CUDA的GPU上提供加速功能。Pytorch可以运行
一件迷途小书童·2022-12-15 15:25

pytorch学习笔记-1

文章目录pytorch-张量数据类型创建一个Tensor1.importfromnumpy2.importfromlist3.生成未初始化数据4.生成随机数据rand/rand_like,randintrandn,normal-正态分布5.特殊数据fullarange-等差数列linspace/logspace-等差数列ones/zeros/eye-全1、全0、对角矩阵randperm-随机打散p
kittyyyyyyy·2022-12-15 15:24

Pytorch学习笔记-01

Pytorch学习笔记-01本篇文章所提及的所有代码皆开源，可以在个人的Gitee账号下存储库内找到相关的Gitee链接此仓库下有几个分支，关于AI的存储在Py分支下–>Gitee目录Pytorch学习笔记
是镕不是荣·2022-12-15 15:22
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