项目结构总结一般项目都包含以下几个部分：
模型定义
数据处理和加载
训练模型（Train&Validate）
训练过程的可视化
测试（Test/Inference）
主要目录结构： - checkpoints/： 用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练
- data/：数据相关操作，包括数据预处理、dataset实现等
-
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2023-07-05 10:21:00
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# PyTorch安卓端训练
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它在机器学习和人工智能领域被广泛应用。在过去，PyTorch主要用于在PC端进行模型训练和推理。但是随着移动设备的普及，越来越多的应用需要在安卓端进行模型训练。本文将介绍如何在安卓端使用PyTorch进行模型训练的方法。
## PyTorch在安卓端训练的优势
在安卓端进行模型训练的优势在于可以使模型更贴近真实场景，同时
原创
2024-03-04 07:07:28
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#今日论文推荐# CVPR 2022丨学习用于小样本语义分割的非目标知识由于全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）架构的快速发展，深度学习在语义分割方面取得了里程碑式的进展。大多数方法采用全监督学习方案，需要大量带注释的数据进行训练。尽管它们可以实现良好的性能，但它们数据饥渴的性质需要大量的像素级图像标注。为了缓解这一问题，特斯联首席科学家邵岭博士及团队，提
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2024-07-10 12:45:40
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Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
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2024-01-24 23:23:47
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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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前言 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.1
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2023-09-16 21:30:36
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Pytorch训练代码框架前言自己在学习和coding的过程中，感觉每次搞一个模型，需要写一堆的过程代码（大部分是可复用的），有的时候还需要从之前或者各个博客cv一点代码，这样开发起来效率可能比较低，所以整理了一份相对来说比较全面的Pytorch建模&训练框架，一些简单的trick也整理放在了里面，方便取用。因为个人用NLP比较多，这个框架主要也是在预训练+微调这一范式下写的，但是想去掉预
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2023-12-01 11:36:50
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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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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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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、造成的原因二、查找不匹配的原因三、解决方法四、使用方法后言 前言最近在使用pytorch框架进行模型训练时遇到一个性能问题，即数据读取的速度远远大于GPU训练的速度，导致整个训练流程中有大部分时间都在等待数据发送到GPU，在资源管理器中呈现出CUDA使用率周期性波动，且大部分时间都是在等待数据加载。一、造成的原因其实
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2023-08-10 17:50:04
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pytorch的 model.eval()和model.train()作用 pytorch中model.train()和model.eval()的区别主要在于Batch Normalization和Dropout两层。model.eval()：认为停止Batch Normalization的均值和方差统计
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2024-05-09 16:05:18
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本文参考自 PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集）训练代码示例先放个模型训练的整个 .py 检查版本torch.__version__ # PyTorch version
torch.version.cuda # Corresponding CUDA version
torch.backends.cudnn.versi
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2023-10-05 13:03:33
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初学神经网络和pytorch，这里参考大佬资料来总结一下有哪些激活函数和损失函数（pytorch表示） 首先pytorch初始化： import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
i
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2023-08-07 16:21:28
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目录一、模型保存与加载 Saving & Loading Model1. 原因2. 序列化与反序列化3. PyTorch序列化与反序列化4. 模型保存5. 模型加载二、模型段点续训练1. 原因2. 模型保存的参数3. 断点续训练三、参考 一、模型保存与加载 Saving & Loading Model模型的保存与加载，也可以称之为序列化与反序列化。1. 原因训练好的模型是为了以后
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2024-01-11 09:46:43
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简介ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性非常
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2023-10-21 22:12:39
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事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。不要让你的神经网络变成这样。（图片来源：Monsters U）这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利
一、深度学习模型训练流程“八股文”1.1 机器学习的开发应用步骤： 数据搜集——>数据预处理——>特征工程——>划分训练集和测试集——>选择模型——>建立模型（模型+超参数设置）——>设置损失函数——>进行训练以及预测1.2 深度学习开发应用步骤与机器学习的不同
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2024-02-21 13:37:19
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pytorch实现Resnet标签： pytorch resnet网络结果及其基本单元对于Resnet来说基本，只要把其基本结构抽离出来即可，其他的其实和以前我们的普通卷积神经网络很像。而Resnet中最基本的结构就是一个残差块如下：可以看出一个残差块分为左右两部分，左边其实就是普通卷积操作，而右边什么都没有（不过在实际中会有一个卷积），然后输出就是两个的和。 所以一个对于一个输入x [batch
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2024-06-13 14:26:29
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在pytorch官网上的tutoral中，教程给了一个例子，训练一个分类器，下载CIFAR10数据集，用一个简单的CNNC网络训练模型。在我们下载的CIFAR10数据集中，已标签的数据被打包并封装在data文件夹里。我们可以在这个例子的基础上，把自己的数据放到其模型下，并实现一个简易的分类器。首先是配置pytorch的各种环境，有很多教程的，他们讲的又详细又好，我就不多讲啦。先导入各种模块#enc
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2023-06-30 16:50:29
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1. 训练模型时的注意事项（1）通常我们会将超参数的设置放在一起，使代码更加直观且方便修改：BATCH_SIZE = 64
LEARNING_RATE = 0.01
EPOCH = 10（2）我们在每一轮 epoch 中会先对训练集进行训练，然后使用测试集进行正确率的测试，因此一般我们会记录总共训练的次数 total_train_step 以及总共测试的次数 total_test_step，方便后
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2023-08-08 09:19:50
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