参考书本：
https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial/blob/master/Data/PyTorch_tutorial_0.0.5_%E4%BD%99%E9%9C%86%E5%B5%A9.pdfgithub.com
任务时长：2天任务名称：PyTorch数据读取机制Dataloader与Dataset；数据预处理transforms模块
# PyTorch Dataloader第一个返回值解析
在使用PyTorch进行深度学习任务时，经常需要将数据加载到模型中进行训练。PyTorch提供了一个非常方便的工具——Dataloader，用于帮助我们高效地加载数据。在使用Dataloader加载数据时，我们可以通过调用`next(iter(dataloader))`来获取Dataloader的第一个返回值。本文将详细解析这个返回值的结
原创
2024-04-11 05:18:55
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第5讲 用PyTorch实现线性回归 源代码B站 刘二大人 ，传送门用PyTorch实现线性回归 PyTorch Fashion(风格)1、prepare dataset2、design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y hat(预测值)3、Construct loss and op
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2023-11-19 12:16:15
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torch.utils.data.DataLoader简介DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下：1）创建Dataset对象2）将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中Dataloader 就是一个迭代器，最基本的使用就是传入一个 Dataset 对象，它就会根据参数 batch_size 的值生成一个
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2024-06-03 15:37:49
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# 使用 PyTorch 实现多线程返回值
在深度学习开发中，多线程有助于提高运算效率，尤其是在处理大量数据时。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用多线程，并将多个线程的返回值整合成一个可用的结果。以下是完整的流程和每一步的代码示例。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 多线程返回值的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建工作
原创
2024-10-10 07:04:58
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# PyTorch中如何计算准确率 (Accuracy)
在深度学习中，评估模型的性能是一项重要的工作，而准确率（accuracy）是最常用的评估指标之一。在这篇文章中，我们将仔细探讨如何在PyTorch中计算模型的准确率，整个过程将被拆分为几个简单的步骤，并逐一解释每一步。
## 整体流程
下面是计算准确率的整体流程：
| 步骤 | 描述
# PyTorch DataLoader 的 getitem 返回空实现教程
在使用 PyTorch 进行深度学习的过程中，`DataLoader` 是一个非常重要的组件，用于批量加载数据。在实现 `DataLoader` 时，可能会碰到一个问题：`getitem` 方法返回了空值。本文将详细介绍如何实现一个数据加载器，确保 `getitem` 方法返回正确的数据，并排查 `getitem` 返
目录概述什么是DataLoader？DataLoader在训练循环中使用使用Dataset类创建数据迭代器概括当您构建和训练 PyTorch 深度学习模型时，您可以通过多种不同的方式提供训练数据。最终，PyTorch 模型的工作原理就像一个函数，它接受 PyTorch 张量并返回另一个张量。在如何获取输入张量方面您有很大的自由度。也许最简单的方法是准备整个数据集的大张量，并在每个训练步骤中从中提取
Pytorch: Dataloader的一些使用心得这篇博文不讲原理，只讲一些使用方法和技巧。所有提供的信息仅供参考，不要当作金科玉律。 文章目录Pytorch: Dataloader的一些使用心得基本程序框架从dataloader获取数据collate_fn的使用collate_fn的使用实例附录附录1附录2 基本程序框架首先给出讲述的时候使用的基本程序框架。import torch
impor
? 本文实现了带有Attention机制的Seq2Seq，并实现了其内部的LSTM encoder&decoder的多层或双向结构。（decoder单向，因为它要输出正确顺序的序列）⭐ Seq2Seq原理学习（包含attention机制的讲解）参考这篇： 点击进入 Seq2Seq原理也十分简单，就是由两个LSTM组成：一个作为encoder，一个作为Decoder。 比如在机器翻译任务
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2024-04-29 19:43:13
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当在PyTorch中执行一系列操作后，返回的结果中包含NaN值时，通常表示计算过程中出现了异常情况。NaN值可能源于以下几个原因：数据问题：输入的数据中包含NaN值或无效值，这可能是由于数据损坏或数据预处理错误引起的。数值不稳定性：在进行数值计算时，某些操作可能导致数值不稳定，例如除以接近零的数或计算了非常大或非常小的数值。这可能导致结果为NaN。优化问题：如果在训练模型时使用了优化算法，可能是由
原创
2023-07-21 16:54:16
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backward的底层逻辑官方文档描述反向传播构建反向传播图 最近需要学习pytorch，对backward的底层逻辑十分感兴趣，把个人的学习笔记记录在此。官方文档描述在pytorch官网中，backward的简介描述如下：Computes the sum of gradients of given tensors with respect to graph leaves. 也就是用图来计算给定
ComparableComparable可以认为是一个内部比较器，实现了Comparable接口的类有一个特点，就是这些类是可以和自己比较的，在compareTo方法中指定具体的比较方法。compareTo方法的返回值是int，有三种情况：1、比较者大于被比较者（也就是compareTo方法里面的对象），那么返回正整数2、比较者等于被比较者，那么返回03、比较者小于被比较者，那么返回负整数 举例
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2024-02-09 12:13:13
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一.UDP客户服务器程序的套接字模型与tcp服务器相比较的优缺点:二、函数解析#include <sys/socket.h>
ssize_t recvfrom(int sockfd, void *buf, size_t nbytes,
int flags, struct sockaddr *from, socklen_t *addrlen);
ssize_t sendto(i
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2024-03-27 06:07:04
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# Python 中的函数返回值与文件的关系
在 Python 编程中，函数的返回值是非常重要的一部分。它使函数能够输出计算结果、状态或数据，这些结果可以在调用函数的地方得到利用。本文将探讨 Python 中函数的返回值，以及如何将这些结果写入文件和从文件中读取。同时，还将通过示例代码帮助大家更好地理解这些概念。
## 函数返回值
函数的返回值是通过 `return` 语句来实现的。当函数执
原创
2024-08-23 04:24:46
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一、定时器有哪些？ 定时器有两个：setTimeout和setInterval。二、什么是定时器？function fn(){console.log("我是定时器执行的");}
setTimeout(fn,1000);//1000毫秒后让fn方法运行一次
setInterval(fn,1000)//每隔1000毫秒让fn方法运行一次三、定时器是如何工作的？ 当定时器方法运行的时候，会把它的fn第一
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2024-03-28 09:58:58
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文章目录一、dataloader简介二、dataloader的使用2.1 简单测试2.2 通过tensorboard显示抓取结果2.3 shuffle 一、dataloader简介dataset在程序中起到的作用是告诉程序数据在哪，每个索引所对应的数据是什么。相当于一系列的存储单元，每个单元都存储了数据。这里可以类比成一幅扑克牌，一张扑克牌就是一个数据，一幅扑克牌就是一个完整的数据集。再把神经网
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2023-09-11 09:55:46
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torch.utils.data.DataLoader是Pytorch中数据读取的一个重要接口，其在dataloader.py中定义，基本上只要是用oytorch来训练模型基本都会用到该接口，该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor，后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入
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2023-05-26 16:42:18
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首先聊一聊个人对于Pytorch为什么使用dataloder这一机制的理解：在没有用pytorch之前，我读取数据一般时写一个load_data的函数，在里面导入数据，做一些数据预处理，这一部分就显得很烦索。对于深度学习来说，还得考虑batch的读取、GPU的使用、数据增强、数据乱序读取等等，所以需要有一个模块来集中解决这些事情，所以就有了data_loader的机制本篇文章主要解决以下三个问题：
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2023-06-14 19:09:29
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目录一、基础概念二、创建数据集常用的方法2.1 使用 torch.utils.data.TensorDataset创建数据集2.2 使用torchvision.datasets.ImageFolder创建图片数据集2.3 继承torch.utils.data.Dataset创建自定义数据集三、Dataset的介绍和使用3.1 Dataset的介绍3.2 Dataset的核心接口3.3 Datas
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2023-09-11 09:55:04
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