guog算法笔记的博客_pytorch

模型作为参数传入类的实例中进行训练

问：将模型当作一个参数传入一个类中，在类的内部对这个模型训练后，那么这个模型是否像“全局参数”一样更新了信息，即当在类之外调用

深度学习

pytorch

人工智能

权重

Python

原创 2024-10-27 06:14:33 51 阅读

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器

生成对抗网络

人工智能

神经网络

生成器

数据

原创 2024-10-27 06:14:20 433 阅读

去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）-Python案例

去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）是一种生成模型，通过逐步去噪从随机噪声中生成高质量数据。模型通过条件概率学习输入数据与噪声之间的关系，从而能够生成去噪后的数据。

机器学习

统计学

人工智能

去噪

数据

原创 2024-10-27 06:14:06 736 阅读

强化学习-python案例

目标函数：用于衡量当前策略的性能，指导优化过程。强化学习的目标是通过更新策略来最大化期望奖励。损失函数：是优化过程中实际最小化的函

python

开发语言

强化学习

机器学习

推荐系统

原创 2024-10-25 13:48:17 159 阅读

梯度裁剪的思想

梯度裁剪是一种用于处理梯度爆炸（gradient explosion）问题的技术，它的思想是限制梯度的大小，以防止梯度在反向传播过程中变得过大而导致训练不稳定

python

损失函数

反向传播

深度学习

原创 2024-09-11 14:16:32 292 阅读

torch 网络参数向量化加噪再还原

然后，通过遍历参数形状，我们将噪声向量中的元素重新分解成对应的参数形状，并使用copy_()方法将还原后的参数加载回深度网络。如果现在将

python

深度网络

加载

神经网络

原创 2024-09-11 14:16:19 77 阅读

torch DataLoader 函数案例

是一个函数或可调用对象，它会接收一个样本列表作为输入，并返回一个组合后的批次数据。是一个参数，用于指定每个

深度学习

pytorch

python

数据集

数据加载

原创 2024-09-11 14:00:38 193 阅读

详细介绍torch中的from torch.utils.data.sampler相关知识

方法需要返回一个迭代器，迭代器的每个元素都是数据集中的一个样本的索引。在这个方法中，可以自定义样本索引的选取方式，例如根据某种规则筛选样本

深度学习

pytorch

人工智能

数据集

采样器

原创 2024-09-11 10:38:54 153 阅读

torch rnn网络中，embedding.weight会反向更新吗？

层通常是一个独立的模块，其权重参数会被随机初始化，并根据训练数据进行反向更新，以使得输入的离散化表示能够更好地在连续空间中表示。如果在模型中使用了预训练的词向量来初始化embedding层，那么在训练过程中，这些预训练的词向量通常会被固定，不再进行更新。embedding已经通过一些预训练的词向量初始化了，加载到上面的网络后，还会继

rnn

embedding

人工智能

词向量

初始化

原创 2024-09-11 10:38:28 95 阅读

torch打印一个深度网络的所有参数和参数名

返回的新张量是一个完全独立的副本，而不是共享底层数据缓冲区的视图。方法来获取模型的所有参数及其对应的名称，然后通过循环

深度学习

pytorch

人工智能

数据

深拷贝

原创 2024-09-11 10:38:20 109 阅读

一文搞懂：如何在深度学习中使用GPU和cuda加速

接下来，我们使用 x.tolist() 方法将 x 转换为Python列表并将其添加到 result 中，或者使用 x.cpu().numpy() 方法将 x 转换为CPU上的NumPy数中。

深度学习

人工智能

Python

数据

CUDA

原创 2024-09-11 10:38:15 388 阅读

cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用？

在这个例子中，我们首先定义了神经网络模型，然后将其移动到可用的GPU设备上。在这个例子中，我们将损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss移动到理过程。需要注意的是，在使用CUDA进行GPU加速时，我们需要将模型的所有参数和输入数据都移动到GPU设备上。

神经网络

深度学习

pytorch

CUDA

数据

原创 2024-09-11 10:38:06 144 阅读

Pytorch中有哪些损失函数?

以上只是一些损失函数的示例，PyTorch还提供了许多其他损失函数，可以根据任务的不同选择适当的损失函数。除了以上列出的常

pytorch

人工智能

python

损失函数

2d

原创 2024-09-11 10:38:02 164 阅读

python中argparse库，在B文件中如何调取A文件中的args参数，直接调用的方式

文件需要共享相同的参数值，建议使用配置文件或环境变量等方式来存储和传递参数值，而不是直接在。文件中定义的参数必须是全局变量或者是可被外部访问的类

python

开发语言

直接访问

命令行参数

Python

原创 2024-09-11 10:29:57 41 阅读

torch如何将网络参数初始化，又如何将参数还原成原始状态？

其中，nn.Linear代表线性层，nn.init.xavier_uniform()是一种Xavier初始化方法，可以使得网络参数的方差保持不变。其中，init.ones

pytorch

深度学习

初始化

权重

初始状态

原创 2024-09-11 10:29:50 247 阅读

如何将x和y利用torch转换成小批量数据，打乱数据、标准化或者归一化？

接着，我们计算输入数据x_data的均值和标准差，并对其进行标准化处理。最后，将标准化后的输入数据和标签数据转换为张量格式，并重新定义数据集对

深度学习

pytorch

人工智能

神经网络

python

原创 2024-09-11 10:29:46 108 阅读

pytorch如何生成小批量数据并传入神经网络？

在定义神经网络模型时，我们可以使用torch.nn中的模块来构建神经网络。return x在定义损失函数和优化器时，我们可以使用torch.nn和torch.optim中的函数来定义。# 定义损失函数和优化器。

pytorch

人工智能

python

数据

数据集

原创 2024-09-11 10:29:39 225 阅读

pytorch中，如何将一个网络参数传给另一个相同网络的参数?

请注意，此方法要求两个网络的结构完全相同，否则会抛出错误。，它们具有相同的网络结构，但是它们的权重和偏差不同。要将

pytorch

人工智能

python

参数传递

权重

原创 2024-09-11 10:29:31 63 阅读

pytorch 给定概率分布的张量，如何利用这个概率进行重复\不重复采样？

该函数接受一个概率分布张量和要抽取样本的数量作为输入，并返回一个整数张量，表示从概率分布中抽取的样本的索引。请注意

pytorch

人工智能

python

概率分布

初始化

原创 2024-09-11 10:29:27 151 阅读

torch 如何生成主对角阵?

具体来说，如果需要生成对角元素都为 0 的主对角阵，可以直接调用 torch.eye() 函数，并指定对角线上的元素为 0

深度学习

pytorch

python

示例代码

原创 2024-09-11 10:25:40 163 阅读

pytorch中A网络的embedding层的权重参数已经初始化为F了，copy.deepcopy(A)的结果网络也跟着初始化为F吗？

的权重参数的值相同，即都是预训练的词向量，但它们是两个独立的张量对象，它们在内存中的地址不同，修改其中一个张量

pytorch

embedding

人工智能

权重

深拷贝

原创 2024-09-10 10:28:22 51 阅读

torch 如何实现两点分布采样，100个样本中20个样本为1，80个为2

分布将数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8，然后调用。函数生成分别包含20个数字1和80个数字2的张量，然后使用。其中，数字1被表

深度学习

pytorch

人工智能

代码示例

原创 2024-09-10 10:28:19 52 阅读

itertools.chain.from_iterable()的含义与用法

将多个可迭代对象中的元素平铺为一个迭代器，这个迭代器包含了所有可迭代对象中的元素。是一个Python列表（list），它最终将包含多

pytorch

人工智能

python

深度学习

迭代器

原创 2024-09-10 10:28:15 53 阅读

torch 打印网络参数、结构

它提供了一种方便的方式来打印网络结构的摘要信息，包括每个层的名称、形状和参数数量等。其中input_size指定了输入张量的形状。是定

深度学习

pytorch

人工智能

python

实例化

原创 2024-09-10 10:28:12 368 阅读

torch.bmm释义

要求输入张量的维度满足特定的条件，并且批次大小必须相同。如果输入的张量不满足要求，将会引发错误。函数将执行批量

深度学习

pytorch

人工智能

矩阵相乘

矩阵乘法

原创 2024-09-09 16:21:24 402 阅读

nn.Sequential 和 nn.ModuleList()的联系与区别

是一个用于构建顺序模型的容器类。它允许按照给定的顺序添加一系列的子模块，并将它们串联在一起形成一个顺序的网络结构。可以简化模型的定

深度学习

pytorch

人工智能

数据

控制流

原创 2024-09-09 16:21:19 208 阅读

torch中 nn.BatchNorm1d

批标准化是一种常用的神经网络正则化技术，旨在加速训练过程并提高模型的收敛性和稳定性。它通过对每个输入小

深度学习

人工智能

pytorch

数据

方差

原创 2024-09-09 16:21:14 161 阅读

torch 离散数据依概率抽样

x表示概率分布，表示每一次抽取10个元素，表示不放回抽样放回抽样。

python

开发语言

概率分布

操作符

示例代码

原创 2024-09-09 16:18:57 149 阅读

torch 点乘-向量乘法

函数来计算两个一维张量的点乘（内积）。点乘操作会将两个一维张量按元素相乘，并返回一个标量（0维张量）作为结果。点乘操作要求两个张量具有相同的

python

pytorch

深度学习

点乘

示例代码

原创 2024-09-09 16:18:33 124 阅读

torch 小知识备忘录1

在上面的代码中，我们首先定义了要添加到原始张量的列 column_to_add，其中每个元素的值都是 0.5。然后，我们使用 to

python

深度学习

pytorch

标量

余弦相似度

原创 2024-09-09 16:18:26 98 阅读

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一文搞懂：如何在深度学习中使用GPU和cuda加速

cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用？

Pytorch中有哪些损失函数?

python中argparse库，在B文件中如何调取A文件中的args参数，直接调用的方式

torch如何将网络参数初始化，又如何将参数还原成原始状态？

如何将x和y利用torch转换成小批量数据，打乱数据、标准化或者归一化？

pytorch如何生成小批量数据并传入神经网络？

pytorch中，如何将一个网络参数传给另一个相同网络的参数?

pytorch 给定概率分布的张量，如何利用这个概率进行重复\不重复采样？

torch 如何生成主对角阵?

pytorch中A网络的embedding层的权重参数已经初始化为F了，copy.deepcopy(A)的结果网络也跟着初始化为F吗？

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itertools.chain.from_iterable()的含义与用法

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torch.bmm释义

nn.Sequential 和 nn.ModuleList()的联系与区别

torch中 nn.BatchNorm1d

torch 离散数据依概率抽样

torch 点乘-向量乘法

torch 小知识备忘录1

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