深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较 文章目录深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较一、定义新的自动求导函数二、Pytorch 和 TensorFlow对比 一、定义新的自动求导函数在底层，每个原始的自动求导运算实际上是两个在Tensor上运行的
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2024-01-11 22:30:40
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文章目录DataLoader支持的两种数据集Iterator格式的DataLoaderPython的Iterator格式数据简介Pytorch使用DataLoader使用自定义的IterableDataset实战：自定义图片加载DataLoaderMap格式的DataLoader自定义Map类型的Dataset参考资料 DataLoader支持的两种数据集Map格式：即key,value形式，例
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2023-10-14 06:31:19
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项目文件：custom_dataset
├─ main.py
├─ my_dataset.py
└─ utils.py数据集使用pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集1.model.pyimport os
import torch
from torchvision import transforms
from my_dataset import MyDataSet
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2024-06-07 23:15:57
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# PyTorch自定义Dataset切片的科普
在深度学习实践中，我们常常需要处理和准备数据，以便于模型的训练和测试。PyTorch为我们提供了非常灵活的工具，能够让我们根据需求自定义Dataset，并实现切片操作，方便数据的选择和加载。本文将详细介绍如何实现这一切，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是Dataset？
在PyTorch中，`Dataset`是一个抽象类，主要用于封装
原创
2024-09-01 05:40:13
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因为需要读取大量数据到神经网络里进行训练，之前一直使用的keras.fit不管用了，后来发现pytorch自带的Dataset和Dataloader能很好的解决这个问题。如果使用tensorflow的话，需要使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices().map()方法或者使用队列来解决这个问题， 在网上找了一些教程，只写了一些基础的代码，没有讲清楚为啥这么写，有些b
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2024-05-29 11:29:02
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在本篇博文中，我将深入探讨如何在PyTorch中自定义数据集的随机性。从时间轴查看进展，到实现的具体代码，每个步骤我都会详细记录。特别是通过协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及扩展阅读六大模块，我不仅展示PyTorch在数据加载中的灵活性，还分享如何实现有效的随机采样。
首先，理解自定义随机在PyTorch数据集中的重要性。随机性是机器学习中的一个关键因素，因为它可以帮助避免模型
简述Pytorch自定义数据集方法，应该是用pytorch做算法的最基本的东西。 往往网络上给的demo都是基于torch自带的MNIST的相关类。所以，为了解决使用其他的数据集，在查阅了torch关于MNIST数据集的源码之后，很容易就可以推广到了我们自己需要的代码上。 文章目录简述QuickStart补充说明数据预处理np.ndarrayPIL.Image关于图片一个导入图片的demo 具体操
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2023-08-08 09:49:30
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目 录0 引言1 源数据介绍2 代码实现2.1 方法一2.2 方法二 0 引言Pytorch使用方法一自定义 dataset 时，需要重写 __len__ 和 __getitem__
__len__ 提供 dataset 的大小
__getitem__ 提供 dataset 的索引方法二则不需要重写，直接使用即可在 Python 对象中，需要重写的双下划线开头和结尾的属性称为特殊属性，常见的有对
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2023-10-26 23:46:05
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# 自定义dataset在python中的应用
在机器学习领域，数据集的质量对于模型的性能起着至关重要的作用。通常，我们会使用现成的数据集，如MNIST、CIFAR-10等来进行模型训练和测试。但有时候，我们需要根据自己的需求来创建自定义的数据集。在Python中，我们可以借助PyTorch库来自定义数据集。
## 什么是自定义数据集
自定义数据集是指根据用户自己的需求和数据来源，构建一个符
原创
2024-05-03 04:04:34
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文章目录继承Dataset类，并重写对应方法创建自己的Dataset实例：用自己的图片数据集创建图片数据集长什么样数据预处理创建Dataset总结 我们在做实际项目时，经常会用到自己的数据集，需要将它构造成一个Dataset对象让pytorch能读取使用。 我们之前经常调用 torchvision 库中的数据集对象直接获得常用数据集，如：torchvision.datasets.FashionM
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2023-11-03 08:30:04
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处理自定义一数据集
原创
2022-08-27 00:25:54
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pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据目录pyto
原创
2022-08-24 17:12:54
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复盘：一文搞懂Pytorch的DataLoader, DataSet, Sampler之间的关系 提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试，都是需要细心准备的 （1）自己的科研经历，科研内容，学习的相关领域知识，要熟悉熟透了 （2）自己的实习经历，做了什么内容，学习的领域知识，要熟悉熟透了 （3）除了科研，实习
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2024-08-04 17:46:09
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学习网站在此：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/以下是对知识的记录（都记下来）一、自定义损失函数许多损失函数并未出现在官方库中，需要我们自己来实现，尤其在日新月异的ai领域，模型与相关算法的更新很快，同时，在科学研究领域，当提出全新的损失函数时，这也要求我们自行定义，以验证其在数据集上的好坏1.1函数方式def my_loss(ou
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2023-12-18 20:14:56
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标量反向传播当目标张量为标量时，backward()无需传入参数。例子：假设都是标量， ，对标量调用backward()方法。自动求导的主要步骤import torch1.定义叶子结点，算子节点如果需要对Tensor求导，requires_grad要设置为True。# 定义输入张量x
x = torch.Tensor([2])
# 初始化权重参数w,偏置b,#设置requires_grad为Tru
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2024-06-05 16:06:44
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PyTorch进阶训练技巧import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F1. 自定义损失函数# 以函数的方式定义损失函数,通过输出值和目标值进行计算，返回损失值
def my_loss(output,target):
loss = torch.mean((output
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2023-11-03 12:05:13
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摘要在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。 在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。 为了计算这些梯度，PyTorch 有一个名为 torch.autograd 的内置微分引擎。 它支持任何计算图的梯度自动计算。 考虑最简单的一层神经网络，输入 x，参数 w 和 b，以及一些损失函数。 它可以通过以下方式在 PyTorch 中定义：import torch
x
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2023-08-28 17:42:36
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pytorch 是一个基于 python 的深度学习库。pytorch 源码库的抽象层次少，结构清晰，代码量适中。相比于非常工程化的 tensorflow，pytorch 是一个更易入手的，非常棒的深度学习框架。对于系统学习 pytorch，官方提供了非常好的入门教程 ，同时还提供了面向深度学习的示例，同时热心网友分享了更简洁的示例。1. overview不同于 theano，
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2024-06-14 14:35:12
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一 利用Variable自动求导1.1 Variable1.1.1 定义 在pytorch中，我们需要能够构建计算图的 tensor，这就是 Variable数据结构。Variable 是对 tensor 的封装，操作和 tensor 是一样的，但是每个 Variabel都有三个属性，Variable 中的 tensor本身.data，对应 tensor 的梯度.grad以及这个 Variabl
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2024-03-01 11:26:41
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一. 概念：张量、算子 张量的定义是矩阵的扩展与延伸，我认为张量就是n个数量的n维数组，也可认为是高阶的矩阵。算子的定义是构建复杂机器学习模型的基础组件，我觉得算子是一个算法单元，就是一个可以进行某种操作的函数。二. 使用pytorch实现张量运算 1.2 张量1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量a=torch.tensor([2.0,3.0,4.0]) #创建一个一维张量
b
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2024-02-02 22:05:44
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