1.背景介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究部开发。PyTorch提供了一种简单易用的API，使得研究人员和开发人员可以快速地构建、训练和部署深度学习模型。PyTorch的设计哲学是“易于使用，易于扩展”，使其成为一个非常受欢迎的深度学习框架。随着深度学习模型的复杂性和规模的增加，并行和分布式计算变得越来越重要。这篇文章将深入探讨PyTorch的并行与分布式特性
# PyTorch中参数的计算与应用
在深度学习中，模型的参数是影响模型性能的重要因素。在使用PyTorch时，了解如何计算和管理这些参数对于构建和优化模型至关重要。本文将介绍参数的基本概念、如何计算模型中的参数数量，以及一个示例代码的实现。
## 1. 什么是参数？
在神经网络中，参数通常指的是网络权重和偏置。它们是模型学习的对象，通过反向传播算法进行更新。不同类型的模型有不同数量的参数，
原创
2024-09-07 06:42:33
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前面的博客简单讲了Variable和Parameter的区别，这次加入tenor，详细的分析三者的区别和联系。文中参考了Pytorch 中的 Tensor , Variable & Parameter1.Tensor pytorch中的Tensor类似于numpy中的array，而不直接用tensor的原因，是因为tensor能够更方便地
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2023-06-26 14:51:08
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1 SGD数据def data_df(x):
x = np.array(x, dtype='float32') / 255
x = (x -0.5) / 0.5
x = x.reshape((-1, )) # 拉平
x = torch.from_numpy(x)
return x
train_set = MNIST('data/mnist_data/',
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2024-08-09 15:55:19
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Pytorch中的model.modules,model.named_modules,model.children,model.named_children,model.parameter,model.named_parameters.model.state_dict实例方法的区别和联系1. model.modules()2. model.named_modules()3. model.chil
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2024-07-12 16:33:45
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这两天在学习怎么对网络的两个输出f1，f2，分别得到两个权重值w1，w2，然后做一个自适应的加权融合，得到最终的结果Q。在网上百度，发现了这个函数的使用nn.Parameter（），从而记录一下。 1、含义解读：讲的很清楚，引用！ Parameter：参数。在做神经网络的训练时，其实就是训练一个模型，这个模型就是去学习一个函数，这个函数可以准确的学习到我们想要到的东西，比如正确的对物体进行分类。函
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2023-10-19 07:26:04
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一、定义torch.nn.Parameter是继承自torch.Tensor的子类，其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。它与torch.Tensor的区别就是nn.Parameter会自动被认为是module的可训练参数，即加入到parameter()这个迭代器中去；而module中非nn.Parameter()的普通tensor是不在parameter中的。nn.Paramet
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2023-12-04 10:13:37
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文章目录1. 访问模型参数2. 初始化模型参数3. 自定义初始化方法4. 共享模型参数小结 本节将深入讲解如何访问和初始化模型参数，以及如何在多个层之间共享同一份模型参数。我们先定义含单隐藏层的多层感知机。我们使用默认方式初始化它的参数，并做一次前向计算。在这里我们从nn中导入了init模块，它包含了多种模型初始化方法。import torch
from torch import nn
from
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2023-10-26 23:16:58
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类型torch.nn.Parameter
官方解释
Parameters是Variable的子类。Variable的一种。
Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性，即：当Paramenters赋值给Module的属性的时候，他会自动的被加到Module的参数列表中，也就是会出现在parameters()迭代器中。常被用于模块参数module parameter。将V
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2023-11-08 22:52:21
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PyTorch中的torch.nn.Parameter() 详解今天来聊一下PyTorch中的torch.nn.Parameter()这个函数，笔者第一次见的时候也是大概能理解函数的用途，但是具体实现原理细节也是云里雾里，在参考了几篇博文，做过几个实验之后算是清晰了，本文在记录的同时希望给后来人一个参考，欢迎留言讨论。分析先看其名，parameter，中文意为参数。我们知道，使用PyTorch训练
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2023-09-30 13:36:58
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文章目录torch.nn.Parameter基本介绍参数构造参数访问参数初始化使用内置初始化自定义初始化参数绑定参考 torch.nn.Parameter基本介绍torch.nn.Parameter是继承自torch.Tensor的子类，其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。它与torch.Tensor的区别就是nn.Parameter会自动被认为是module的可训练参数，即加
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2023-11-13 09:11:17
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今天写了两版代码，相关问题也都放在注释里了，Q&A部分在这里。1、将变量转换成伪变量（one-hot encoding）时内存炸了怎么办？ 1.用稀疏矩阵。 2.对于一段话，我们独立热编码的时候切词用单个的词语做特征维度。 3.离散化离散类别太多以至于无法处理，只能丢掉了……2、模型，可以理解为一个多元函数。 1.014_1PytorchModelBuilding.py1
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2023-11-30 18:18:57
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一、 Tensor & Variable & Parameter1. Tensor pytorch中的Tensor类似于numpy中的array，之所以“另起炉灶”，是因为tensor能够更方便地在GPU上进行运算。pytorch为tensor设计了许多方便的操作，同时tensor也可以轻松地和numpy数组进行相互转换。1）像使用numpy的arrray一样，使用pytorch的
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2024-08-05 11:40:55
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一、计算量 计算量是模型所需的计算次数，反映了模型对硬件计算单元的需求。计算量一般用 OPs (Operations) ，即计算次数来表示。由于最常用的数据格式为 float32，因此也常常被写作 FLOPs (Floating Point Operations)，
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2023-10-06 11:58:29
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假设有如下模型 net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 1)) 现在要获取其参数值和参数名称 方法一： for parm in net[0].parameters(): print(parm) 结果： Parameter containing: tensor([[-0.07 ...
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2021-10-20 11:12:00
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# 如何在PyTorch中设置Tensor的parameters
在PyTorch中，tensor是一个n维数组，可以用来存储数据并进行各种数学运算。在深度学习中，我们经常需要对tensor进行参数设置，例如设置tensor的大小、数据类型、梯度等。本文将介绍如何在PyTorch中设置tensor的parameters，并通过一个具体的问题来演示。
## 问题描述
假设我们有一组数据，需要将
原创
2024-03-14 04:48:33
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nn.Module vs nn.functional 前者会保存权重等信息，后者只是做运算 parameters() 返回可训练参数 nn.ModuleList vs. nn.ParameterList vs. nn.Sequential 的作用就是wrap pthon list，这样其中的参数会被
原创
2021-04-30 22:25:41
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1、张量的操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1 torch.cat() （cat()不会拓展张量的维度）功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列din：要拼接的维度torch.cat(tensors,
dim=0,
out=None)代码实际操作如下：import numpy as np
import torch
flag
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2023-11-14 11:36:05
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# PyTorch Dataset 合并入门指南
在深度学习项目中，数据集的处理是一项基本而重要的任务。PyTorch 提供了灵活的方式来处理数据，因此学习如何合并 PyTorch 的 Datasets 对于初学者是非常重要的。本文将为你提供合并 Dataset 的完整流程，包括具体步骤和代码示例。我们将使用表格、状态图和序列图来帮助你理解。
## 合并 Dataset 的流程
我们可以将合
# PyTorch Tensor 合并指南
在机器学习和深度学习的领域，Tensor（张量）是一个基本的数据结构。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，提供了丰富的 Tensor 操作。其中，Tensor 合并是数据预处理和模型输入的常见任务。在这篇文章中，我们将探讨如何用 PyTorch 合并张量，并通过几个代码示例来加深理解。
## 1. 什么是 Tensor 合并？
Tensor
原创
2024-09-22 06:09:40
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