# PyTorch中的参数
在PyTorch中，参数（parameter）是神经网络模型中需要被优化的权重和偏置。这些参数可以通过优化算法来调整，以使模型的预测结果更加准确。在PyTorch中，参数是通过`torch.nn.Parameter`类来创建和管理的。
## 创建参数
要创建一个参数，可以使用`torch.nn.Parameter`类并传入一个张量作为初始值。下面是一个简单的示例：
原创
2024-06-09 03:36:29
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在最后一个主题中, 我们训练了Lenet模型和CIFAR数据集。我们发现我们的LeNet模型可以对大多数图像做出正确的预测, 同时我们也发现准确性过高。尽管我们的模型不是训练有素的, 但是它仍然能够预测大多数验证图像。由于增加了深度多样性和训练图像的固有复杂性, CIFAR数据集将更加难以分类。我们与MNIST数据集表现非常出色的LeNet模型现在在准确分类CIFAR数据集方面存在问题。我们目前正
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2023-09-03 00:46:57
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1、PA/PB参数的功能 LTE系统中可以配置RS功率、PDSCH功率，以达到优化性能、降低干扰的目的：2、PA/PB参数的定义 PA 值： 该参数表示 PDSCH 功率控制 PA 调整开关关闭且下行 ICIC 开关关闭时， PDSCH 采用均匀功率分配时的 PA 值。 1、 界面取值范围：DB_6_P_A(-6 dB), DB_4DOT77_P_A(-4.77 dB), DB_3
原创
2020-12-30 21:39:13
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RVS PA-1800大功率功放技术参数：
欢迎关注，有问题一起学习欢迎留言、评论你要保守你心，胜过保守一切。作者：刘俊涛的博客
原创
2022-05-13 09:56:14
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PAPAPA
原创
2021-08-02 14:35:00
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一、随机梯度下降法（sgd） 前面我们介绍了梯度下降法的数学原理，下面我们通过例子来说明一下随机梯度下降法，我们分别从 0 自己实现，以及使用 pytorch 中自带的优化器import numpy as np
import torch
from torchvision.datasets import MNIST # 导入 pytorch 内置的 mnist 数据
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2023-10-29 07:38:17
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一、Dropout原理
1.概述 作用：防止过拟合 方法：训练时，随机停止某些神经元的参数训练2. Dropout工作流程及使用2.1 Dropout具体工作流程 假设我们要训练这样一个神经网络，如图2所示。图2：标准的神经网络输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用Dropout之后，过程变成如下：（1）首先随机（临时
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2023-07-24 08:11:20
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optim 的基本使用for do: 1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数optim的完整流程cifiron = nn.MSELoss()
optimiter = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)
for i in range(iters):
out = net(inputs)
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2023-11-20 10:31:08
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概述构建一个toy net，测试不参与运算的变量是否会更新&如何更新，加深对pytorch框架参数更新逻辑的理解。起因实现随机深度策略时，在block内部进行requires_grad=True/False操作会报错 （后面测试知道其实是DataParallel的锅）ref: 1, 2测试代码结论见后# 以下代码中，需要设置或取消对应的代码屏蔽，完成不同的测试内容
class ConvBl
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2023-08-18 13:35:59
97阅读
1. PyTorch 预训练模型Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。往往我们需要对 Pre-Trained Model 进行相应的修改，以适应我们的任务。这种情况下，我们可以先输出 Pre-Trained Model 的结构，确定好对哪些层修改，或者添加哪些层，接着，再
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2023-08-21 07:33:15
203阅读
# PyTorch参数详解
PyTorch是深度学习领域中极为流行的开源机器学习库之一，其灵活性和高效性使得它适用于学术研究和工业应用。在使用PyTorch构建和训练深度学习模型时，模型的参数是一个关键的概念。本文将带您深入了解PyTorch模型的参数、如何定义和更新这些参数，以及可视化相关流程。
## 什么是PyTorch参数？
在PyTorch中，参数通常指的是模型中的权重（weight
# Python is not a programming language
When it comes to programming languages, Python is often a popular choice among developers. Known for its simplicity and readability, Python has gained a strong
原创
2024-06-23 04:56:26
26阅读
TL; DR; 假设 x 经过一番计算得到 y，那么 y.backward(w) 求的不是 y 对 x 的导数，而是 l = torch.sum(y*w) 对 x 的导数。w 可以视为 y 的各分量的权重，也可以视为遥远的损失函数 l 对 y 的偏导数（这正是函数说明文档的含义）。特别地，若 y 为标量，w 取默认值 1.0，才是按照我们通常理解的那样，求 y 对 x 的导数。 
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2023-12-04 21:44:45
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Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数含义 摘要：一个神经网络有N个样本，经过这个网络把N个样本分为M类，那么此时backward参数的维度应该是【N X M】 正常来说backward（）函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。 首先，如果ou
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2023-07-17 19:10:12
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一直有一个疑问，我们生成一个模型，这个模型的参数传递给了优化器，优化器在优化的时候，模型的参数会有变化，这之间的关联到底是怎样的呢？如果想改变模型的参数，只能通过优化器更新吗？如果在优化器外面更新了，这个时候的参数会在模型中、优化器中同时起作用吗？答案是会的，因为我们传递给优化器的模型参数包括了模型参数的地址，我们在这个地址上进行更改，则全局都会同步产生变化。其实我要解决的一个问题就是，我想在优化
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2023-11-28 08:40:18
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1 模型的两种参数在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: #save
torch.save(net.state_dict(),PATH)
#load
model=MyModel(*args,**kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval模型保存的是 net.state_dict()net.state
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2023-07-04 14:06:37
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损失函数损失函数的输入是一个输入的pair: (output, target), 然后计算出一个数值来评估output和target之间的差距大小.
在torch.nn中有若干不同的损失函数可供使用, 比如nn.MSELoss就是通过计算均方差损失来评估输入和目标值之间的差距参数更新--误差反向传播
误差反向传播法是Rumelhart等在1986
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2024-06-19 15:19:32
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torch
.
nn
：神经网络相关模块。
class torch.nn.Parameter():Variable的一种，常被用与模块参数（module parameter）。
Parameters
是
Variable 的子类。Paramenters
和 Modules 一起使用的时候会有一些特殊的属性，即：当
Paramenters
赋值
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2024-02-29 10:38:30
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为了能够完成各种操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。一般来说，我们需要做两件重要的事情：（1）获取数据；（2）在将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。我们先尝试一下合成数据。首先，我们介绍 ? 维数组，也称为张量（tensor）入门首先，我们导入torch。请注意，虽然它被称为PyTorch，但我们应该导入torch而不是pytorchimpor
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2023-08-08 09:37:57
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