常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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简单的预测器顾名思义，有一定的数据量，分为训练集和测试集（此处暂时不使用validation set），通过训练集训练出一个模型，再将测试集放进去对比其准确度。前期准备1.数据预处理如星期几，天气等表示某种类型的变量，使用独热码给予一个向量。
如星期一到星期天，分别对应1000000、0100000···0000001.而对于数据有实际意义但是由于衡量单位有所不同的几种变量，我们需要进行归一化处理
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2023-11-20 17:59:50
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# PyTorch模型Batch预测
在深度学习任务中，模型的预测通常需要处理大量数据，为了提高预测效率，我们可以使用批处理（batch processing）的方法，即一次性输入多个样本进行预测。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了一种简单而有效的方式来实现模型的批处理预测。本文将介绍如何使用PyTorch进行模型的批处理预测，并给出代码示例。
## 1. PyTorch简介
原创
2024-02-10 04:45:36
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归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2019年）；将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在，b
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2023-09-11 22:10:25
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Lesson 14.2 Batch Normalization在PyTorch中的实现 有了上一节的基础理论铺垫之后，接下来，我们讨论Batch Normalization在PyTorch中的实现方法。尽管BN只是一个归一化方法，但其使用过程并不像一个“方法”这么简单。一、nn.BatchNorm基本使用方法1.nn.BatchNorm类介绍 在PyTorch中，我们使用nn.Linear构建
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2023-08-17 21:54:08
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文章目录问题描述训练集和验证集训练分布训练方法训练结果解决办法1. 修改学习率如何寻找最优的初始学习率2. 查看各类样本的分布，使用采样的方法WeightedRandomSampler3. 在计算损失时对不同标签的样本赋予不同大小的权重 Focal_Loss()4. 在训练集进行随机采样 问题描述二分类 0与1（阴性与阳性）训练集和验证集训练分布训练集数据验证集数据阳性（1）2130238阴性（
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2023-11-25 18:18:40
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具体代码如下，文件路径需要换成自己的import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pd
from torch.utils.data import DataLoader
# 数据准备
# 1、定义自己的数据集类
class My_dataset(Dataset): #
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2024-08-20 22:07:47
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# PyTorch Geometric Batch: Efficient Processing of Large Graph Data
In the field of machine learning, graph data is becoming increasingly important as it provides a way to represent complex relations
原创
2024-06-11 05:24:52
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在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，合理地划分 batch 是一个重要环节，尤其是在处理大数据集时。不当的 batch 划分可能导致模型训练效率低下，甚至出现内存溢出等问题。接下来，我们将深入探讨如何解决 "PyTorch 划分 batch" 问题。
### 问题背景
在深度学习过程中，数据集通常会被划分成多个小批次（batch）进行训练。在 PyTorch 中，数据预处理和加载管理通
数据加载器中数据的维度是[B, C, H, W]，我们每次只拿一个数据出来就是[C, H, W]，而matplotlib.pyplot.imshow要求的输入维度是[H, W, C]，所以我们需要交换一下数据维度，把通道数放到最后面。一、【pytorch】带batch的tensor类型图像显示1、ten
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2024-07-24 20:06:00
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# PyTorch 设置 Batch 的指南
在深度学习中，Batch（批处理）的使用对于模型训练来说至关重要。Batch 是指在训练过程中每次传入模型的数据样本数量。使用 Batch 可以提高训练效率，同时减少内存的使用。在 PyTorch 中，设置 Batch 值相对简单，但需要了解一些基本流程。本文将详细说明如何在 PyTorch 中设置 Batch。
## 流程概述
以下是设置 Ba
在机器学习和深度学习的模型训练中，设置合适的 batch size 是非常重要的。这不仅关系到模型的训练速度，还直接影响到模型的性能和最终效果。本文将对在 PyTorch 中设置 batch 的相关问题进行解析，包括参数的配置、调试过程、性能优化以及最佳实践等，旨在为读者提供一个全面的解决方案。
首先，我们来看看问题的背景。假设我们在处理一个图像分类任务，数据集大且复杂，如果 batch siz
之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈,这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×24为batch的大小，3为channel的数目，2×2为feature map的长宽整个BN层的运算过程如下图 上图中，batch size一共是4, 对于每一个batch的
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2023-06-12 10:15:49
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加载数据并生成batch数据数据预处理构建神经网络Tensor和Variable定义loss自动求导优化器更新参数训练神经网络参数_定义参数_初始化如何在训练时固定一些层？绘制loss和accuracy曲线torch.nn.Container和torch.nn.Module各层参数及激活值的可视化保存训练好的模型如何加载预训练模型如何使用cuda进行训练读取数据生成并构建Dataset子类假
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2024-02-04 09:01:25
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1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到： 不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数
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2024-03-02 11:35:56
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人工智能小白，不对之处，希望各位大佬不吝赐教^_^目录前言 正文1.关于HWC维度的理解2.为什么pytorch中transforms.ToTorch要把(H,W,C)的矩阵转为(C,H,W)? [2]3.如何进行格式的转换？3.1 opencv python 把图(cv2下)BGR转RGB，且HWC转CHW【3】.3.2 Torch将HWC格式转为CHW附录推荐文
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2023-11-09 01:38:57
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pytorch系列笔记二：批处理与优化器选择批处理批处理对于神经网络的训练是必不可少的，通过对有限数据的shuffle并重新送入模型，因为训练的数据更多了，所以可以提高模型的训练效果在Pytorch中要使用批处理需要进行如下步骤：利用数据集创建一个TensorDataset:#### Download and construct CIFAR-10 dataset.
train_dataset =
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2023-11-06 16:56:52
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下面是李宏毅老师总结的表格。小批次和大批从中的这个大和小的概念指的是一个批次中数据个数的多少。 下面内容是对这个表格的解释。 ①在无并行处理的情况下，小批次的数据处理的更快，大批次的数据处理地慢一些（处理完一次后就进行一次参数的更新）。 ②GPU具有并行处理数据的能力，在并行处理的情况下，小批次数据 ...
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2021-09-11 15:57:00
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批量归一化-BatchNormalization1. 前言2. 批量归一化的优势3. BN算法介绍4. PyTorch实现4.1 导入相应的包4.2 定义BN函数4.3 定义BN类5. 基于LeNet的应用5.1 定义LeNet5.2 加载数据5.3 训练网络 1. 前言本博文理论部分摘自博主「Paulzhao6518」的文章《（BN）批量归一化全面解析》。先来思考一个问题：我们知道在神
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2023-12-14 08:30:47
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设a,b分别为两个tensorimport torch
import torch.nn as nn
a = torch.tensor([1,2],dtype=float)
b = torch.tensor([5,7],dtype=float)余弦相似度余弦相似度非常简单cos_sim = nn.CosineSimilarity(dim=0, eps=1e-6)
sim = cos_sim(a,b)
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2023-12-04 05:28:00
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