1.定义Dataset类在定义自己的Dataset类时，必须重新定义父类（torch.utils.data.Dataset）的以下两个私有成员函数：class dog_cat_datastes(torch.utils.data.Dataset):
def __getitem__(self, index):
def __len__(self):len() : 返回值为训练集的长度，有多少个样本，
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2023-09-05 17:30:27
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目录前置准备准备训练数据网络结构构建方式初始化网络层信息构建前向传播计算过程选择损失函数选择优化器开始训练 前置准备有python环境，安装好pytorch因为纯粹是为了演示训练过程，具体训练的内容并不是很重要，所以干脆来个简单点的，也好清楚地展示下面将训练一个玩具神经网络，判断一个向量(x,y)位于第几象限，数据随机生成，网络结构只使用前向神经网络准备训练数据先写一个向量类# 向量类
class
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2023-12-01 09:42:00
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写在最前面
小白跑代码，碰到out of memory了，batch size 从1024降到了32才不报错，但是跑了一个星期，实在受不了了，于是疯狂收集资料看看怎么用多卡训练，以下是我所看博客的总结，有错之处请提出并多多指教！最初，百度 多卡训练，给到最多的词条都是教你怎么使用DataParallelDataParallel确实是用于数据并行，但是机理到底是什么？一机多卡到底发生了什么？并行处理
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2023-10-30 22:30:32
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前言开源地址：https://github.com/data-infra/cube-studiocube studio 开源的国内最热门的一站式机器学习mlops/大模型训练平台，支持多租户，sso单点登录，支持在线镜像调试，在线ide开发，数据集管理，图文音标注和自动化标注，任务模板自定义，拖拉拽任务流，模型分布式多机多卡训练，超参搜索，模型管理，推理服务弹性伸缩，支持ml/tf/pytorch
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2024-09-02 19:27:25
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目 录1 GoogLeNet网络1.1 网络结构及参数1.2 Inception结构1.3 带降维功能的Inception结构1.4 辅助分类器2 利用Pytorch实现GoogLeNet网络2.1 模型定义2.2 训练过程2.3 预测过程1 GoogLeNet网络1.1 网络结构及参数整个网络的结构参数如下：后面几列与网络的对应关系如下：该网络的亮点在于：①引入了Inception结
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2023-11-23 22:32:30
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# 使用 PyTorch 同时训练两个网络的指南
在深度学习中，有时我们需要训练多个神经网络以完成某项任务。这可能是为了处理不同类型的数据，或者是为了实现模型的集成。本文将介绍如何使用 PyTorch 同时训练两个网络，并附上示例代码。
## 背景知识
在 PyTorch 中，我们可以自由地定义和训练网络模型。PyTorch 提供了灵活的张量操作及自动求导功能，使得模型的训练过程变得更加简单
原创
2024-10-23 05:18:38
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Tensors（张量）torch.empty()：不初始化的构造torch.rand()：随机初始化的矩阵torch.zeros()：初始化矩阵全为 0torch.tensor()：直接通过数据构造x.new_ones()：基于已有tensor构造torch.randn_like()：基于已有tensor构造x.size()：获取维度信息torch.view()：改变tensor的大小或者形状x.
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2024-08-03 16:20:41
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# PyTorch训练多分支网络
## 简介
在深度学习中，多分支网络是一种常见的网络结构。它可以同时处理多个不同任务或者多个输入，并且共享一部分网络参数。本文将介绍如何使用PyTorch训练一个多分支网络的基本流程和代码示例。
## 什么是多分支网络？
多分支网络是一种包含多个分支的神经网络结构。每个分支可以用于不同的任务或者不同的输入数据。这些分支可以共享一部分网络的参数，以减少训练过
原创
2023-08-30 04:09:39
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How to train multi-branch output network? How to train the network with multiple branches 一个多分支输出网络（一个Encoder，多个Decoder） 我们期望每个分支的损失L_i分别对各自的参数进行优化，而共 ...
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2021-05-08 21:48:02
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# 使用 PyTorch 在两个 GPU 上进行训练
在深度学习领域，处理大型数据集和复杂模型通常需要大量的计算资源。为了解决这个问题，我们可以利用多 GPU 的训练方式来加速我们的模型训练过程。在这篇文章中，我们将探讨如何在 PyTorch 中使用两个 GPU 进行模型训练，并提供相应的代码示例。
## 什么是多 GPU 训练？
多 GPU 训练是将模型同时在多个 GPU 上进行训练的方法
原创
2024-10-19 06:07:43
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摘要在目标检测中loss的定义也是相当重要的一部分，SSD的loss定义是比较基础的，学习基础之后在去学restinanet的loss定义就轻松很多，定义loss是为了训练，让计算机知道自己的预测和真实标签的差距，通过不断的修改权重来达到loss值的缩小，就是预测准确度的提升。SSD的loss定义class MultiBoxLoss(nn.Module):
def __init__(s
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2023-06-08 16:38:33
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要在两台主机之间使用分布式训练，您可以使用一些深度学习框架提供的工具和库来实现。这里以TensorFlow为例，介绍一下如何在两台主机之间使用分布式训练。首先，您需要安装TensorFlow和CUDA等相关软件，并确保两台主机都可以访问彼此。然后，您需要在代码中使用TensorFlow提供的分布式训练API来配置和启动分布式训练。具体来说，您需要完成以下步骤：配置集群：在代码中指定每个工作器（wo
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2024-03-04 01:24:46
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条件概率，全概率公式，贝叶斯公式\(p(A|B)\)。显然\(p(AB)=p(A|B)p(B)\)。于是有：\(p(A|B)=\frac{p(AB)}{p(B)}\)。\(p(A|B)=p(A)\)，则称事件 A, B 相互独立 (为独立事件)。将前面那个式子代入，可以发现若两个事件A和B独立，则\(p(AB)=p(A)p(B)\)。换句话说，就是当有A的时候，B事件发生的概率等于无A的时候发生的
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2024-06-17 22:20:49
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PyTorch学习笔记（2） 文章目录PyTorch学习笔记（2）PyTorch搭建基本两层神经网络1. 使用numpy方式构建两层神经网络2. 使用Tensor方式构建两层神经网络3. 使用autograd确定向前和向后传播4. 定义新的autograd函数5. 使用nn模块构建网络模型6. 使用optim简化优化方式选择7. 典型nn模块方式构建神经网络模型8. 控制流和权重分享 PyTor
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2023-12-25 10:48:04
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独立性和条件独立性测试方法[1]独立和条件独立定义：两个变量X, Z是独立的，其中P(Z=z)>0,有： 给定变量集合S，X和Z条件独立，记为：， 其中方法1：Fisher’s z-Transform for Correlation and Partial Correlation（1）独立性测试给定一个包含n个样本的X,Y变量，皮尔森相关系数计算如下：Fisher 的r-to-z trans
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2024-03-20 10:38:59
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GoogleNet网络创建模型模型简介引入了Inception结构，融合不同尺度的特征信息使用1x1 的卷积核进行降维以及映射处理添加两个辅助分类器帮助训练 alexnet和VGG只有一个输出层，Googlenet有3个输出层，其中包含两个辅助分类层 丢弃全连接层，使用平均池化层，大大减少模型参数Inception结构Le
# 如何利用两个GPU训练PyTorch模型
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何利用两个GPU训练PyTorch模型。在这篇文章中，我将向你展示整个过程的步骤，并提供每一步所需的代码和注释说明。
## 整体流程
为了让你更好地理解整个过程，我将使用表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 准备数据和模型 |
| 步骤二 | 配置使用多
原创
2023-12-29 07:26:34
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# 同时训练两个损失函数的 PyTorch 实现指南
## 引言
在深度学习中，很多时候我们需要联合学习多个任务。PyTorch 作为一种灵活的深度学习框架，允许我们同时优化多个损失函数。本文将为您介绍如何在 PyTorch 中实现同时训练两个损失函数的流程。
## 流程总结
以下是我们实现的步骤及流程：
| 步骤 | 描述
先来介绍几个比较重要的函数1. torch.nn.CrossEntropyLoss()函数交叉熵损失函数，在pytorch中若模型使用CrossEntropyLoss这个loss函数，则不应该在最后一层再使用softmax进行激活，因为CrossEntropyLoss函数包括了softmax和计算交叉熵两个过程。分析实例： pytorch 计算 CrossEntropyLoss 需要先经 sof
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2024-04-07 17:57:15
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参考
5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络结构大放异彩。它虽然在名字上向LeNet致敬，但在网络结构上已经很难看到LeNet的影子。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后的几年里，研究人员对GoogLeNet进行了数次改进，本节将介绍这个模型系列的第一个版本。5.
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2023-11-02 19:50:29
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