一、深度学习介绍二．安装（未完成）下载了anaconda ,无法安装cuda使用矩池云租用机器，硬件信息如下 提供了Jupyter记事本，非常方便保证动起手跟着学。也可以考虑fq使用谷歌的colab三、数据操作+数据预处理N维数组是深度学习的主要数据结构创建数组：（所需三样）1.形状2.每个元素的数据类型3.每个元素的值访问元素：1.某行某列:[1,2]2 .某行:[1,:]
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2024-07-24 15:56:02
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鼠年大吉HAPPY 2020'S NEW YEAR文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录文本分类任务的基本流程，大部分操作使用了torch和torchtext两个库。1. 文本数据预处理首先数据存储在三个csv文件中，分别是train.csv，valid.csv，test.csv，第一列存储的是文本数据，例如情感分类问题经常是用户的评论review，例如imdb或者amazo
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2024-06-07 09:25:44
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-transfomer
—__init__.py
—Beam.py
—Constants.py
—Layers.py
—Models.py
—Module.py
—Optim.py
—SubLayers.py
—Translator.py 下面我们来看一下train.py的源码以及解析： 我使用注释来进行解析，请认真阅读从1到22的注释，不难，希望大家都能看
PyTorch-10 自定义数据集实战（Load data自定义数据集、Build model创建一个模型、Train and Test、Transfer Learning迁移学习）我们以Pokemon Dataset作为自定义数据集：数据集下载地址 主要以下面5类小精灵。 查看一下分别有多少张图片，以及splitting划分train和test的比例: 我们并不是每一类的60%做training
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2024-06-17 16:21:58
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目录一、项目介绍二、基于RNN的新闻分类Step1 加载数据集Step2 分词和构建词汇表Step3 构建数据加载器 dataloaderStep4 定义神经网络模型Step5 定义模型训练和评估函数Step6 训练模型Step7 模型评估Step8 预测推理三、完整代码四、参考文档一、项目介绍该项目是来自于Pytorch官方教
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2023-10-22 08:50:45
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# 使用PyTorch训练BERT模型进行文本分类
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其强大的上下文理解能力而广泛应用。本文将向您介绍如何使用PyTorch训练BERT模型进行文本分类的基本流程，并提供相应的代码示例。
## BERT模型介绍
BERT是一种预训练的语言
pytorch-textclassification
pytorch-textclassification是一个以pytorch和transformers为基础，专注于文本分类的轻量级自然语言处理工具包。支持中文长文本、短文本的多类分类和多标签分类。目录数据使用方式paper参考项目地址pytorch-textclassification: https://github.com/yongzhuo/
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2023-11-15 17:11:15
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最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch...
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2021-07-12 10:50:55
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作者：知乎—HUST小菜鸡
最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch的改变等，今天上午给大致整理了一下，不全面仅供参考
Epoch: 9 | train loss: 0.3517 | test accuracy: 0.
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2021-07-16 18:22:08
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# BERT预训练在PyTorch中的实现
随着自然语言处理（NLP）技术的发展，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种强大的预训练模型受到了广泛关注。BERT的出现极大地提高了文本理解的能力，尤其在问答、文本分类等多个任务上展示了其优越性。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现BERT的预训练，并提供
pdbpdb是基于命令行的调试工具，非常类似gnu的gdb（调试c/c++）。执行时调试程序启动，停止在第一行等待单步调试。python -m pdb some.py交互调试进入python或ipython解释器import pdb
pdb.run('testfun(args)') #此时会打开pdb调试，注意：先使用s跳转到这个testfun函数程序里埋点当程序执行到pdb.set_trace(
# PyTorch实现训练任务教程
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用PyTorch实现训练任务。在这篇文章中，我将引导你完成整个流程，并解释每一步所需的代码和操作。
### 整体流程
首先，让我们看一下整个实现训练任务的流程：
```mermaid
erDiagram
训练任务 --> 数据准备
训练任务 --> 模型设计
训练任务 -->
原创
2024-02-25 04:24:26
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文章目录0. 前言1. AWS 配置2. 环境配置3. 分布式训练代码3.1. imports & helper function3.2. 训练代码3.3. 验证代码3.4. 设置输入数据相关参数3.5. 初始化 process group3.6. 模型初始化3.7. 初始化 dataloaders3.8. 训练loop代码4. 开始分布式训练 0. 前言官方链接目标：在两台AWS上运行
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2024-06-07 09:25:03
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我在这篇文章中将介绍如何使用 PyTorch 训练自建文本数据集。在机器学习和自然语言处理 (NLP) 中，自建文本数据集常被用来训练特定领域的模型，以满足个性化的需求。通过这篇博文，我希望能够帮助大家快速上手 PyTorch，并有效地训练出适合自己需求的文本模型。
### 背景定位
随着 AI 技术的不断进步，文本数据在各个行业的应用日益广泛。尤其是在 NLP 领域，自建数据集能够使模型更加
在这篇博文中，我将详细介绍如何使用 PyTorch 实现文本分类。随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，文本分类成为了一项重要的任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测等场景。接下来，我将分步骤展示实现过程，涵盖背景、技术原理、架构、源码分析、性能优化以及应用场景。
### 背景描述
文本分类是自然语言处理的一项重要任务，它的目标是将文本分配到一个或多个预定义的类别中。自2010年以来，随着
引言ResNet 有效地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以训练高达 1000 层的卷积网络。网络之所以难以训练，是因为存在着梯度消失的问题，离 loss 函数越远的层，在反向传播的时候，梯度越小，就越难以更新，随着层数的增加，这个现象越严重。之前有两种常见的方案来解决这个问题：1.按层训练，先训练比较浅的层，然后在不断增加层数，但是这种方法效果不是特别好，而且比较麻烦2.使用更宽的层，或者增加
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2024-01-03 09:01:19
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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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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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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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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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