学习笔记 文章目录学习笔记1. pytorch二、pytorch学习0. 先验概率后验概率：1. 函数2. python 对比 jupter3. pytorch读取数据4. tensorboard6. transform常用函数7. dataloader8. 神经网络9. 网络模型的训练-加载10. 使用GPU训练11. .eval()和torch.no_grad()区别 1. pytorch一、
PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化？在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15704.pdfPyTorch 是深度学习
# PyTorch加载模型效果不如训练效果的探讨
在深度学习中，模型的训练与评估是两个重要环节。在使用PyTorch等深度学习框架时，有时我们会遇到加载已保存的模型效果不如在训练期间的结果。这种情况可能会让我们感到困惑，尤其是在我们已经得到了一个良好的训练结果之后。本文将探讨可能导致这一问题的原因，并给出一些解决方案。
## 理论背景
深度学习模型通常使用训练集进行训练，并使用验证集或测试集
原创
2024-08-07 08:03:48
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# 如何实现“Paddle比PyTorch训练效果差”的实验
在深度学习领域，选择合适的框架是成功的关键因素之一。PaddlePaddle与PyTorch都是非常流行的深度学习框架，但你可能会想知道如何比较这两个框架的训练效果。本文将带领你逐步完成这一实验，最终得出“Paddle比PyTorch训练效果差”的结论。
## 实验流程
在开始之前，我们先概述一下整个实验的流程。以下是每一步的流程
这篇文章主要介绍了python的代码保存到文档中 打不开怎么办，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。Source code download: 本文相关源码 大家好，小编为大家解答python的代码保存到文档中 打不开怎么办的问题。很多人还不知道python代码保存在哪里怎么查，现在让我们一起来看看吧！ Posted b
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2024-09-14 22:00:42
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在Deep Learning领域，很多子领域的应用，比如一些动物识别，食物的识别等，公开的可用的数据库相对于ImageNet等数据库而言，其规模太小了，无法利用深度网络模型直接train from scratch，容易引起过拟合，这时就需要把一些在大规模数据库上已经训练完成的模型拿过来，在目标数据库上直接进行Fine-tuning（微调），这个已经经过训练的模型对于目标数据集而言，只是一种相对较好
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2023-11-25 13:55:16
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Hub是什么？Hub本意是中心，docker有docker Hub，大家可以把自己创建的镜像打包提交到docker hub上，需要的时候再pull下来，非常方便，那么模型是不是也可以这样玩呢？完全可以啊！很多时候我们不需要从头开始训练模型，如果有预训练好的模型，直接做迁移学习就可以，但是传统的方式基本上都需要从各个官网上去下载，模型比较大
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2023-10-18 21:22:56
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文章目录1. PyTorch(1) 认识tensor：表示，numpy转换，简单计算(2) 形状改变：Tensor.view(3) broacasting(4) CUDA: copy tensor from CPU to GPU (or from GPU to CPU )(5) 梯度1) 计算梯度2）简单使用梯度(6) 线性回归(7) 激活函数(8) Sequential(9）损失loss(10
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2023-10-08 09:59:16
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官方代码文档如下：nn.DataParallel教程文档如下：tutorialtorch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)该函数实现了在module级别上的数据并行使用，注意batch size要大于GPU的数量。参数 ：module：需要多GPU训练的网络模型device_ids： GPU的编号（默认全部GPU）output_device：（默认是device_ids[0])dim：te
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2021-06-18 14:08:28
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LeNetLeNetLeNet环境安装pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
原创
2021-08-02 15:15:03
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# 使用 Docker 和 PyTorch 进行数据训练的指南
在机器学习和深度学习领域，PyTorch 是一个流行的框架，它允许开发者快速构建模型并进行训练。而 Docker 是一个流行的容器化平台，可以为你的应用提供一致性和可移植性。本指南将帮助你搭建一个使用 Docker 来训练 PyTorch 模型的环境。
### 整体流程
以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-06 12:09:45
157阅读
# 使用PyTorch进行多GPU训练的指南
在深度学习的世界中，模型的训练往往涉及大量的计算资源。为了加快训练速度，很多研究者和工程师选择使用多张GPU。本文将介绍如何在PyTorch中使用多张GPU进行模型训练，并附上示例代码和图表解说。
## 1. 多GPU训练的基本概念
使用多张GPU进行训练可以大幅度提高模型的训练效率，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。PyTorch提供了多种
原创
2024-09-19 03:42:57
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官方代码文档如下：nn.DataParallel教程文档如下：tutorialtorch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)该函数实现了在module级别上的数据并行使用，注意batch size要大于GPU的数量。参数 ：module：需要多GPU训练的网络模型device_ids：
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2022-01-25 10:11:13
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在当前深度学习领域，结合PyTorch和Transformers库训练Llama模型已经成为一种流行趋势。这种方法不仅能处理复杂的自然语言处理任务，还能显著提高模型的性能。然而，用户在使用过程中常常遇到各种问题，本文将详细记录遇到的问题及解决过程。
### 问题背景
在使用PyTorch配合Transformers库训练Llama模型时，我的团队面临了一些意想不到的技术障碍。这些问题影响了训练
文章目录1 自定义数据集2 加载自定义数据集3 定义模型4 定义损失函数5 定义优化器6 训练模型6.1 模型训练前的准备步骤6.2 模型训练的必要步骤7 测试模型8 保存与加载模型8.1 保存和加载整个模型8.2 仅保存和加载模型参数9 pytorch CNN 代码实战说明9.1 定义模型9.2 数据集加载9.3 定义损失函数9.4 定义优化器9.5 模型训练9.6 模型测试9.7 模型保存参
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2023-10-08 19:43:06
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随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。
随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。TensorFlow.NET使用GPU非常的简单，代码不用做任何修改，更换一个依赖
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2023-07-12 14:09:31
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单机多卡------>多机多卡：相当于把单进程的代码改成多进行的。 经验：单机ddp比dp快很多。 50w图片。 dp：6个小时/epoch ddp：5个小时/epoch数据并行PyTorch默认使用从0开始的GPU，且默认只使用0号GPU。如果要使用其他编号的GPU或者使用多块GPU，则要设置。 pytorch并行后，假设batchsize设置为64，表示每张并行使用的GPU都使用batc
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2024-01-21 01:41:38
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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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1、过拟合与欠拟合的区别是什么，什么是正则化？ 不同曲线，对于样本的表达能力，各不相同，上图的几根曲线中：曲线1，使用一阶曲线，即直线模型，过于简单，出现大量的错误分类，此时的误差较大，模型欠拟合。曲线2，使用高阶曲线，几乎是完美的完成拟合任务，但如此严格的模型，当新的样本与训练样本稍有不同，极有可能出现误判，此时模型过拟合。而曲线3，一条相对平滑的曲线，基本能完成拟合任务
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2023-11-20 11:31:18
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