Pytorch学习

pytorch学习（4）——图片变换Transforms使用

1Transforms类的使用为图像变换的函数库。1.1导入transforms库python脚本内输入：fromtorchvisionimporttransforms按住Ctrl，点击transforms。进入__init__.py。from.transformsimport*from.autoaugmentimport*按住Ctrl，点击.transforms。进入transforms.py。
阳排·2023-07-30 06:56

pytorch学习——模型选择

一.概念模型选择是机器学习中的重要环节，它涉及到从各种统计，机器学习或深度学习模型中选取最佳模型的过程。这涉及到许多关键概念，包括偏差与方差，过拟合与欠拟合，训练误差和泛化误差，交叉验证，正则化，以及不同的模型选择标准。1.1欠拟合与过拟合欠拟合和过拟合是机器学习中经常遇到的两个问题，它们都是模型的训练结果不理想导致的。1.1.1欠拟合指模型无法学习到数据的有效特征，无法很好地拟合训练数据集。这种
一只小百里·2023-07-30 01:19

【Pytorch学习】pytorch中的isinstance() 函数

描述isinstance()函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似type()。isinstance()与type()区别：type()不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。isinstance()会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。如果要判断两个类型是否相同推荐使用isinstance()。语法以下是isinstance()方法的语法:isinstance(object,clas
dong_uper·2023-07-28 21:45

P9课后作业《PyTorch深度学习实践》kaggle-otto多类别分类

重点在于pytorch学习，效果并不是特别好，在测试集上的loss有16下面是pytorch实现代码：importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdm
nanpingping·2023-07-28 01:08

pytorch学习——线性神经网络——1线性回归

概要：线性神经网络是一种最简单的神经网络模型，它由若干个线性变换和非线性变换组成。线性变换通常表示为矩阵乘法，非线性变换通常是一个逐元素的非线性函数。线性神经网络通常用于解决回归和分类问题。一.线性回归线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个输入变量与输出变量之间的线性关系模型。在这种模型中，假设输入变量与输出变量之间存在一个线性关系，即输出变量可以通过输入变量的线性组合来预测。线性回归模型
一只小百里·2023-07-27 10:02

pytorch学习-线性神经网络——softmax回归+损失函数+图片分类数据集

1.softmax回归Softmax回归（SoftmaxRegression）是一种常见的多分类模型，可以用于将输入变量映射到多个类别的概率分布中。softmax回归是机器学习中非常重要并且经典的模型，虽然叫回归，实际上是一个分类问题1.1分类与回归回归是估计一个连续值，分类是预测一个连续的类别示例：1.2从回归到多类分类区别：分类问题从单输出变成了多输出，输出个数为类别个数注：类别可能是一个数，
一只小百里·2023-07-27 10:56

pytorch学习——多层感知机

一.感知机感知机——神经网络基本单元，最简单的深度网络称为多层感知机。多层感知机由多层神经元组成，每一层与它上一层相连，从中接收输入，同时每一层也与它的下一层相连，影响当前层的神经元。解释：如果正确分类，-y小于0，即该分类点对应的损失函数的值为0；如果错误分类，则-y大于等于0，并进入梯度下降算法的计算。示例：以下图中猫狗分类为例，其中黑线表示区分猫和狗的轴当输入一直新的狗时，原来的线会导致分类
一只小百里·2023-07-27 07:46

Pytorch学习笔记 | 利用线性回归实现最简单的梯度下降 | 含代码和数据

代码importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddefmake_linear_regression_data():x=np.linspace(start=10
惊鸿若梦一书生·2023-07-26 03:20

PyTorch学习笔记 （1）

PyTorch学习笔记（1）文章目录PyTorch学习笔记（1）常见函数学习1.torch.rand()2.torch.randn()3.torch.mm()4.torch.t()5.torch.item
CarnivoreRabbit·2023-07-25 07:02

pytorch学习——第二个模型（逻辑回归）

参考该博客系统学习Pytorch笔记二：Pytorch的动态图、自动求导及逻辑回归class={00.5>y10.5≤yclass=\left\{\begin{array}{rcl}0&&{0.5>y}\\1&&{0.5\ley}\\\end{array}\right.class={010.5>y0.5≤y根据这个y的取值进行分类的，当取值小于0.5，就判别为类别0，大于0.5，就判别为类别1线性
看星河的兔子·2023-07-25 03:43

Pytorch学习记录-卷积神经网络CNN

新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpgPytorch学习记录-卷积神经网络CNN开始卷积神经网络部分。
我的昵称违规了·2023-07-22 12:09

pytorch学习笔记（三）---transforms

本篇自学笔记来自于b站《PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】》，Up主讲的非常通俗易懂，文章下方有视频连接，如有需要可移步up主讲解视频，如有侵权，实非故意，深表歉意，请与我联系，删除相关内容！本篇笔记主要学习了pytorch中的transforms类的用法，包括ToTensor,Normalize,Resize,Compose以及RandomCrop的用法演示。首先介绍
橘春十三99·2023-07-21 09:07

pytorch学习--第一个模型（线性模型）

目标我们想通过随机初始化的参数ω,b\omega,bω,b能在迭代过程中使预测值和目标值能无限接近y=ωx+by=\omegax+by=ωx+b定义数据x=torch.rand([60,1])*10y=x*2+torch.randn(60,1)构建模型利用pytorch中的nn.Module想要构建模型时，继承这个类即可一些重写nn.Module类时的注意事项（1）一般把网络中具有可学习参数的层（
看星河的兔子·2023-07-20 22:53

pytorch学习笔记——timm库

当使用ChatGPT帮我们工作的时候，确实很大一部分人就会失业，当然也有很大一部分人收益其中。我今天继续使用其帮我了解新的内容，也就是timm库。毫不夸张的说，ChatGPT比百分之80的博客讲的更清楚更好，仅次于源码。当提到计算机视觉的深度学习框架时，PyTorch无疑是最受欢迎的选择之一。PyTorch拥有强大的自动求导功能、易于使用的API和广泛的社区支持。而针对计算机视觉任务，timm库则
快乐无限出发·2023-07-20 08:34

Pytorch学习笔记（1）

目录1.张量（Tensors）2.自动求导（AutomaticDifferentiation）3.神经网络的构建和训练送书活动PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，广泛应用于深度学习和人工智能领域。它提供了丰富的工具和函数，方便我们构建、训练和部署神经网络模型。本文将围绕以下几个关键主题展开：张量（Tensors）：PyTorch中的数据基本单位。自动求导（AutomaticDif
山河亦问安·2023-07-18 23:32

Pytorch学习笔记——数据类型转换总结

1.Tensor与Numpy之间的相互转化tensor转numpya=torch.ones([2,5])b=a.numpy()numpy转tensora=np.ones([2,5])b=torch.from_numpy(a)2.Tensor与list之间的相互转化tensor转lista=torch.ones([1,5])b=a.tolist()list转tensora=list(range(1,
Kadima°·2023-07-17 21:21

pytorch学习---数据集制作

1.dataset:https://blog.csdn.net/weixin_42147780/article/details/905521462.dataloader:https://blog.csdn.net/zw__chen/article/details/82806900
低级码农_小叶·2023-07-16 10:02

Pytorch学习—安装环境

python3.8；anaconda3-2023-3-1；cuda11.7.0；cudnn；pytorch1.Python3.8安装：2.Anaconda安装1.访问FreeDownload|Anaconda2.下载安装包，然后进行安装安装过程中，需要注意安装anaconda的文件路径，其他的选则默认即可另外，跳过安装VisualStudio3.验证是否安装成功点击开始菜单，找到Anacondap
NUNA、·2023-07-15 23:52

pytorch学习第一篇：conda配置jupyter notebooks pytorch

安装jupyternotebooks创建一个pytorch的环境condacreate-npytorchpython=3.10condaactivatepytorch安装jupyternotebook，运行命令condainstalljupyternotebook启动jupyter运行命令jupyternotebook或者notebook查看pyhton版本importsysprint(sys.v
小~小·2023-07-14 12:32

《动手学深度学习》(PyTorch版)-数据操作

pytorch学习数据操作数据操作在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。
有梦想的咕噜·2023-07-13 16:18

损失函数：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、alpha IoU、SIoU、WIoU超详细精讲及Pytorch实现

一些常见的损失函数大家可以看我的这篇文章：Pytorch学习笔记（6）：模型的权值初始化与损失函数这篇我们主要讲
路人贾'ω'·2023-06-24 04:33

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
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