PyTorch 2.0 通过简单一行 torch.compile() 就可以使模型训练速度提高 30%-200%，本教程将演示如何真实复现这种提速。torch.compile() 可以轻松地尝试不同的编译器后端，进而加速 PyTorch 代码的运行。它作为 torch.jit.script() 的直接替代品，可以直接在 nn.Module 上运行，无需修改源代码。上篇文章中，我们介绍了 torch
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2024-01-11 21:57:32
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文章目录前言模型训练套路1.准备数据集2.训练数据集和测试数据集的长度3.搭建网络模型4.创建网络模型、损失函数以及优化器5.添加tensorboard6.设置训练网络的一些参数7.开始训练模型8.查看tensorboard的结果模型验证套路1.输入图片2.加载网络模型3.验证结果总结 前言本周主要学习了Pytorch的使用，用Dataset读取文件中的数据，DataLoader对Dataset
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2023-08-11 20:22:27
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大概停在这部分很久了，总结并提醒自己一下！目前遇到的步骤大概如下： 1.指定设备 [2.设置随机种子] 3.创建数据集(数据导入，预处理和打包) 4.创建模型 5.创建优化器 [6.学习率调整策略] 7.开始循环训练 8.预测脚本1.指定设备device = torch.device("cuda" if torch.cuda.isavailable() else "gpu")这里设计两个函数，to
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2023-08-18 20:04:42
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准备好了图片数据以后，就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。构建好一个神经网络，唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片，所以第一层卷积层的输入应为3个channel。修改完毕如下：我们准备了训练集和测试集，并构造了一个CNN。与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3现在咱们开始训练我们训练这个网络必须经过4步：第一步：将输入input向前传播，进行运算后得到输出out
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2023-05-26 14:51:53
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Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
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2024-01-24 23:23:47
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定义是否使用GPU可有可无，默认为 cpudevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")训练数据：BATCH_SIZE = 64 ：批处理尺寸，即一次处理图像的张数 加载训练数据 ： 以cifar10 为例trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dat
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2023-07-10 18:35:55
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PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard 文章目录PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard0 本章概要1 安装TensorBoard1.1 数据和模型准备1.2 设置TensorBoard2 写入TensorBoard3 在TensorBoard中查看模型4 添加一个“Projector”到TensorBoard5 在
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2024-06-03 15:12:59
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*本文只适用于win10系统 nvidia显卡*pytorch是基于python的一个深度学习框架，个人觉得比tensorflow好用，绝对不是因为我电脑用tensorflow一直有bug的原因：）使用gpu进行并行计算会比cpu更快（我也不知道为什么），但是在网络较小的时候据说优势也不是很明显。第一步 安装pythonPython官网：https://www.py
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2023-09-07 15:20:21
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模型训练的开发过程可以看作是一套完整的生产流程，这些环节包括: 数据读取、网络设计、优化方法与损失函数的选择以及一些辅助的工具等，TorchVision是一个和PyTorch配合使用的Python包，包含很多图像处理工具PyTorch中的数据读取模型训练开始的第一步就是数据读取，PyTorch提供了十分方便的数据读取机制，使用Dataset类与DataLoader的组合来得到数据迭代器。在训练或预
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2024-05-08 10:07:12
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目录基本流程一、数据处理二、模型搭建三、定义代价函数&优化器四、训练附录nn.Sequentialnn.Modulemodel.train() 和 model.eval() 损失图神经网络基本流程 1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）2. 模型搭建（nn.Module）3. 损失&优化（loss、optimizer）4. 训练（forward、
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2023-08-08 14:53:00
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目录1.选取训练模型中的损失函数1.1L1损失函数1.2均值平方差(MSE)损失函数1.3交叉熵损失（CrossEntropyLoss）函数1.4加权交叉熵1.5分类模型中常用的3种损失函数2.Softmax接口的使用3.优化器的使用与优化参数的查看3.1优化器的使用3.2优化参数的查看4.用退化学习率训练模型4.1手动实现退化学习率4.2PyTorch中的退化学习率接口----lr_sched
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2024-07-17 20:56:40
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# PyTorch搭建的模型训练方案
## 项目背景
在机器学习和深度学习的快速发展中，PyTorch因其灵活性、简洁性和高效性成为了研究人员和开发者的热门选择。本文将介绍如何利用PyTorch搭建并训练一个简单的深度学习模型，旨在帮助初学者快速上手，并为后续的模型优化和应用打下基础。
## 项目目标
1. 搭建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。
2. 使用MNIST手写数字数据集进行
作者：Eugene Khvedchenya编译：ronghuaiyang导读只报告模型的Top-1准确率往往是不够的。 将train.py脚本转换为具有一些附加特性的强大pipeline 每一个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。当然，我们想要最好的模型。什么是“最好的” —— 取决于特定的用例，我将把这个讨论放到这篇文章之外。我想谈谈如何从你的train.py脚本中得到最好的模型
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2024-07-29 15:00:07
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目录简介随机裁剪Totensor数据标准化(减均值，除以标准差)transforms 的⼆⼗⼆个⽅法1. 裁剪——Crop中心裁剪：transforms.CenterCrop随机裁剪：transforms.RandomCrop随机长宽比裁剪：transforms.RandomResizedCrop上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop上下左右中心裁剪后翻转，transforms.
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2024-09-01 23:40:53
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1、加载预训练模型调用网上的预训练参数：如果在下载文件夹里没有相应的预训练模型参数文件(.pth)，则会直接从网上下载。import torchvision.models as models
#resnet
model = models.ResNet(pretrained=True)
model = models.resnet18(pretrained=True)
model = models
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2023-08-30 15:04:10
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Pytorch学习第四部分：pytorch进阶训练技巧Let's go !一、U-Net模块回顾1.1 模块代码2.2 搭建过程二、Carvana数据集，实现一个基本的U-Net训练过程三、优雅地训练模型3.1 自定义损失函数3.1.1 使用torch.nn自带的损失函数3.1.2 使用自定义的损失函数3.2 动态调整学习率3.3 模型微调3.4 半精度训练3.4.1 pytorch精度测试3.
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2024-07-29 11:11:40
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文章目录前言一、模型训练流程二、加载数据集三、定义模型四、模型训练&测试五、整体流程以下是训练的整体流程前言就本人在学习深度学习的过程中，记录并分享基于pytorch框架的一个深度学习神经网络的分类训练的模板；文末有源码。一、模型训练流程加载数据集数据预处理特征工程 （如果你需要有这个步骤？）模型训练模型评估二、加载数据集使用pytorch下的dataset类，其中分为两种形式：加载官方
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2023-10-16 19:58:24
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第24个方法torch.quantize_per_tensor(input, scale, zero_point, dtype) → Tensor
torch.quantize_per_channel(input, scales, zero_points, axis, dtype) → Tensor以上两个方法是将将浮点张量转换为具有给定比例和零点的量化张量。Quantization（量化）介
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2023-10-18 22:37:06
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# 如何使用Pytorch训练模型
Pytorch是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活的工具和库来构建和训练深度学习模型。在本文中，我们将介绍如何使用Pytorch来训练一个简单的神经网络模型。
## 步骤一：准备数据集
首先，我们需要准备一个数据集来训练我们的模型。我们可以使用Pytorch的datasets模块来加载常用的数据集，或者自己创建一个自定义的数据集。这里我们以Fashion
原创
2024-04-16 03:32:11
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Pytorch应用训练好的模型1.保存训练好的模型：torch.save方法2.加载之前保存的模型：torch.load方法3.对于分类问题的补充4.CPU训练完整代码5.GPU训练方法一6.GPU训练方法二7.GPU训练过程的细节优化8.验证模型 1.保存训练好的模型：torch.save方法保存训练好的模型有两种方式，第一种保存模型结构且保存模型参数，第一种方式存在一种陷阱，也就是每次加载模
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2023-07-16 14:45:26
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