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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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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# 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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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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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
# 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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# 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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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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# 利用PyTorch分别训练两个损失函数的方案
在深度学习中，训练模型时经常需要结合多个损失函数来优化模型的性能。PyTorch提供了非常灵活的训练机制，使得同时采用多个损失函数变得可行。在本文中，我们将以图像分类任务为例，展示如何使用PyTorch分别训练两个损失函数，并通过相应的代码示例来阐明这一过程。
## 1. 项目背景
在图像分类任务中，我们可能会遇到以下情况：需要同时考虑分类损
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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ycsb有几个目录需要注意下：bin：
- 目录下有个可执行的ycsb文件，是个python脚本，是用户操作的命令行接口。ycsb主逻辑是：解析命令行、设置java环境，加载java-libs，封装成可以执行的java命令，并执行
workloads：
- 目录下有各种workload的模板，可以基于workload模板进行个性化修改
core：
- 包含y
原创
2023-05-31 11:00:05
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IKE建设立SA
有SA就可以用ESP和AH了
第一阶段是认证,认识,交换名片
主动模式在CISCO用的少,只有在远程拨号预共享的方式下才用,其它的都是主模式;它的目的是降低客户端CPU的利用率;3个包全部是加密的
第二阶段的建立过程是3个包,
1
原创
2011-07-27 19:57:31
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DDP的使用非常简单，因为它不需要修改你网络的配置。其精髓只有一句话model = DistributedDataPrallel(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) 原本的model就是你的PyTorch模型，新得到的mode
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2024-03-07 20:50:22
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# PyTorch中的两个输入模型教程
在深度学习中，有时我们需要同时处理两个输入的数据。这对于构建一些复杂的模型（例如视觉和文本结合的模型）是十分重要的。在本教程中，我们将逐步指导你如何在PyTorch中实现两个输入的模型。下面的表格展示了我们实施这个项目的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
在使用 PyTorch 进行深度学习时，我们常常会遇到“两个乘号”的问题，通常是在进行张量乘法时引起的。这种情况常发生在我们不小心使用了错误的操作符，导致计算结果不如预期。因此，本文将详细记录解决此问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
在开始前，我们需要确保所需的环境与库正常运行。这些依赖包括 Python 和 PyTorch 的相关版
# 使用 PyTorch 实现两个 Encoder 的详细指南
在深度学习模型中，使用多个编码器（Encoder）已经成为常见的需求。这通常在处理如序列到序列（Seq2Seq）任务时非常有效，比如机器翻译。本文将教您如何使用 PyTorch 实现两个编码器。我们将逐步完成这个任务，并在每一步提供详细的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现两个编码器的基本流程：
| 步骤 | 说明
摘要：网络训练过程的可视化主要是帮助使用者监督所搭建的网络的训练过程，以期获得更有效的训练效果。在4.1中我们已经定义了一个简单的卷积神经网络，本节中我们将以该网络为例使用HiddenLayer库来可视化网络的训练过程。一、搭建网络结构（同4.1内容） 由于内容与4.1节基本相同，因此不过多赘述，代码如下：#导入相关库和数据
import to
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2024-05-29 01:10:47
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