作者丨伯恩legacy@知乎编辑丨计算机视觉联盟一.简介TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是50ms，那么用tensorRT加速的话，可能只需要10ms。当然具体能加速多少也不能保证，反正确实速度能提升不少。但是TensorRT坑爹的地方在于，有些模型操作是不支持的、又或者就算支持但是支持并不完善，
转载
2023-12-30 21:50:17
174阅读
文章目录1. 卷积层1.2 1d/2d/3d卷积1.3 卷积-nn.Conv2d()1.4 转置卷积-ConvTranspose2. 池化层——Pooling Layer3. 线性层——Linear Layer4. 激活函数层——Activation Layer 1. 卷积层1.2 1d/2d/3d卷积卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认
转载
2024-02-09 23:39:55
32阅读
0. 摘要以前的目标检测：利用分类器来执行检测任务。而Yolo：将目标检测看作关于边界框和相关的类别概率的回归问题；直接从完整图像上预测边界框和类别概率；可以实现端到端；我们的基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。网络的一个较小版本，快速YOLO，每秒能处理惊人的155帧，同时实现其它实时检测器两倍的mAP。与最先进的检测系统相比，YOLO产生了更多的定位误差，但不太可能在背景上的预测假
转载
2024-05-23 17:51:01
177阅读
简介最近又开始使用 Pytorch 进行训练了，但是遇见了不少问题，主要问题集中在 loss 不收敛上，本章节就此问题进行探讨，由于是一遍码代码一遍写文章，本文最后不一定会给出解答，但会记录我寻找答案的经历和过程。1. 经典的 Cross Entropy 问题注意，许多初学者这么使用交叉熵 lossF.softmax(y)
F.cross_entropy(y, label)Wrong × 错误的
转载
2023-12-01 10:54:05
274阅读
文章目录前言如何加速模型收敛增大batch sizeLinear scaling learning ratelearning rate warmupZero
γ
γ
转载
2024-01-06 09:02:17
1132阅读
又搬来一个 虽然很少直接用torch了首先介绍计算图的自动求导方法，然后对卷积运算中Kernel和Input的梯度进行了推导，之后基于Pytorch实现了卷积算子并做了正确性检验。推导卷积运算各个变量的梯度公式；学习如何扩展Pytorch算子，自己实现了一个能够forward和backward的卷积算子；代码GitHub仓库：https://github.com/dragonylee/myDL/b
转载
2024-04-10 09:57:17
67阅读
慢收敛问题是什么？路由表的慢收敛问题并非仅在RIP中出现，任何距离向量协议中都有可能发生的一个基本问题。如下图，能更好的理解慢收敛问题： （a）中的三个路由器都有到网络1中的路由；（b）中到网络 1的路由已经消失了，R2对网络1的路由通告造成了路由选择环路。此刻，如果R1和R2中的任何一个受到发往网络1的数据报，就会彼此的传递该数据报，直到生存时间的计数器超时。怎么解决慢收敛？1.水平分割 路由器
转载
2024-08-20 20:53:47
48阅读
在训练模型时，我们经常会对数据进行归一化，甚至在隐藏层中也加入归一化。这样做的主要目的是为了加快模型收敛速度。 假设特征在经过卷积层后没有经过归一化的数据如下图分布（xx表示数据点），用sigmoid函数作为激活函数。那么在不经过归一化的时候数据所在的分布会使sigmoid的函数值接近0，这样会导致出现梯度消失的情况。 假设在对经过卷积层的数据进行归一化后，数据分布如下图所示，分布会处在中间状态，
转载
2023-10-16 11:52:28
237阅读
作者：Eric Wallace编译：ronghuaiyang导读你没有看错，确实是通过增大模型的大小，大家别忘了，在训练的时候，有个隐含条件，那就是模型需要训练到收敛。模型训练会很慢在深度学习中，使用更多的计算(例如，增加模型大小、数据集大小或训练步骤)通常会导致更高的准确性。考虑到最近像BERT这样的无监督预训练方法的成功，这一点尤其正确，它可以将训练扩展到非常大的模型和数据集。不幸的是，大规模
# PyTorch 收敛速度的可视化方案
## 引言
在深度学习中，模型的收敛速度是影响训练效率的重要因素。收敛速度的可视化能帮助研究人员和工程师判断模型的学习情况，以便作出必要的调整。本文将介绍如何使用 PyTorch 绘制收敛速度的可视化图，并提供一个详细的代码示例。
## 项目目标
本项目的目标是通过绘制训练过程中损失值的变化曲线，来展示模型收敛速度。下面我们将分步骤实现这一目标。
一：pytorch.nn常用知识整理构建神经网络1.激活函数（1）softmax函数： 将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内； 很多时候，Sigmoid 作为最后一层的激活函数与交叉嫡代价函数组合； 如果需要将输出解释为概率分布，一般建议用softmax激活函数。 （2）ReLU激活函数：计算量小 一定程度上缓解“梯度消失”问题 使部分神经元的输出为零，一定程度
转载
2024-01-14 19:32:32
81阅读
目录1.Pytorch与autograd（自动计算梯度）-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念 2.梯度与机器学习中的最优解3.Variable is Tensor（案例中见）4.如何计算梯度 5.关于Autograd的几个概念1.Pytorch与autograd（自动计算梯度）-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念（1）.什么是导数？ 导数(
# 深度学习模型收敛图的理解与分析
在深度学习的研究与应用中，模型的收敛性是评估其性能的重要指标。一般来说，通过观察模型损失函数（Loss）或准确率（Accuracy）随训练轮次（Epoch）的变化图像，研究者可以判断模型在训练过程中的收敛表现。本文将探讨深度学习模型的收敛图，并通过代码示例进行实际演示，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是收敛图？
收敛图通常展示了模型在训练过程中的表
Donald Knuth说“过早优化是万恶之源”（premature optimization is the root of all evil）。这话也许有些夸张，但“过早优化”的危害我觉得不能忽视。同时，我觉得“过早优化”的概念不专属编写程序，生活中的示例也比比皆是。不信，你看看下面这些情形你
转载
2021-07-28 11:34:55
229阅读
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
转载
2023-09-08 11:34:48
593阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，偶尔会遇到“**PyTorch 多次重复存在不收敛情况**”的问题。这种状况不仅影响了模型的实际应用效果，还给研发团队的开发进度带来了负面影响。经过深入分析和反复实验，我总结了一些相关内容，以便团队及其他开发者日后参考和避免。
### 问题背景
在机器学习和深度学习的实用场景中，模型的收敛性关乎到最终的性能和准确性。**不收敛的问题，意味着模型无
系列文章目录第七章 Python 机器学习入门之特征缩放与多项式回归 系列文章目录文章目录一、如何检测梯度下降是否收敛二、学习速率的选择三、特征工程四、多项式回归 一、如何检测梯度下降是否收敛检测梯度下降是否收敛 checking gradient descent for convergence当我们进行梯度下降时，怎么知道它是不是收敛，找到接近代价函数的全局最小值的参数 其中一个关键
转载
2024-10-18 14:10:01
651阅读
# Python 模型训练收敛性探秘
在机器学习和深度学习中，模型的训练收敛性是一个至关重要的概念。收敛性是指在训练过程中，模型的损失函数逐渐降低，并最终趋近于某个最优解。本文将探讨收敛性的基本概念，并通过示例代码进行说明。
## 1. 收敛性的基本概念
在训练模型时，我们通常会定义一个损失函数，来衡量模型预测值与真实值之间的差异。训练的目标是通过优化算法（如梯度下降）不断调整模型参数，最小
原创
2024-08-06 09:15:29
222阅读
1.1×1大小的卷积核作用首先，可以通过控制卷积核个数实现升维和降维操作，从而减少模型参数其次，对不同特征进行归一化操作最后，用于不同channel上的特征融合2.训练一个模型不收敛原因有什么？首先，考虑这个模型是否有问题，会不会出现复杂分类任务但是使用了简单的模型，也可能是数据量太过庞大，然后是学习率设置问题，太大容易震荡，太小容易出现不收敛的情况，也有可能是没有使用归一化的情况如果模型没有问题
收敛性问题存在的原因：1、收敛次数不够2、电学边界条件设置不好引起的不收敛3、初始解的不收敛4、工艺仿真中网格设置的不好详细介绍1、迭代次数不够设置的判别不收敛的条件太过苛刻 这种假性的不收敛在迭代过程中有着以下特征之一: ①误差项有逐渐减小的趋势或呈阻尼振荡状，但是在小于1之前，却因为迭代次数上限达到而结束。 ②迭代失败的次数很少，但是仿真步长很快就达到了最小值，仿真结束。解决方法： (1) l
