请看如下一段程序： def extend_list(v, li=[]): li.append(v) return li list1 = extend_list(10) list2 = extend_list(123, []) list3 = extend_list('a') print(list1) print(list2) print(list3) print(list1 is list3)
转载
2024-07-31 16:14:37
42阅读
文章目录PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类映射类型的数据集torchvision工具包的使用可迭代类型的数据集总结 PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类在使用PyTorch构建和训练模型的过程中，经常需要将原始的数据转换为张量。为了能够方便地批量处理图片数据，PyTorch引入了一系列工具来对这个过程进行包装。PyTorch数据的载入使用torch.utils.data.Dat
转载
2024-09-03 21:02:07
26阅读
数值型在python3中数值没有区分长整型long和普通整型int了，统一为普通整型int。浮点数指带有小数的数字，3.23和52.3E4都是浮点数。布尔值用于表示真或假，值只有True或False字符串字符串是以单引号’或双引号"括起来的任意文本。 字符串与变量的结合：字符串和变量拼接，使用+ ： print("python" + 变量名)
字符串夹着变量输出：print(" Hi ,%s is
转载
2024-04-18 16:18:25
78阅读
pytorch_模型参数-保存，加载，打印
转载
2023-06-07 19:43:00
1391阅读
抑制过拟合：四个方法1.添加正则项L1正则项 （作为特征选择器，模型稀疏）尽可能是余项（w相关项）为0 ，（说明细胞是死掉的，模型就变得稀疏，这个细胞就没用，在模型进行压缩的时候可以砍掉就可以很大倍数的压缩）， w为0的时候这个细胞是没有意义的。入 自己定义的，J(w)是lossL2正则项（连续可导，易于训练）2.Dropout$$
X \sim b(n, p)
$$以2算式丢弃神经网络的节点。
转载
2023-12-12 16:26:18
65阅读
# 如何在 PyTorch 中输出模型大小
在深度学习中，了解模型的大小对于各种任务（如模型优化、内存管理等）至关重要。本文旨在教会你如何在 PyTorch 中输出模型的大小。我们将通过几个简单的步骤来实现这一目标，最后为你提供相关代码示例和注释。
## 流程概述
下面是获取模型大小的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并导入必要的库
原创
2024-10-20 06:44:10
158阅读
参数说明如下：penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，所谓的范式就是加上对参数的约束，使得模型更不会过拟合(overfit)，但是如果要说是不是加了约束就会好，这个没有人能回答，只能说，加约束的情况下
在使用 PyTorch 进行深度学习模型构建时，输出模型结构大小是一个常见需求。通过模型概述，科学家们可以快速了解模型的层级结构、参数数量及计算复杂度，从而进行必要的优化与调整。然而，在某些情况下，输出的模型结构大小可能并没有达到预期，这可能导致后续分析不准确。以下内容将详细记录如何识别和解决这一问题。
### 问题背景
在深度学习项目中，了解模型的结构大小是让模型变得可解释和可优化的重要步骤
# PyTorch模型大小输出方案
在机器学习和深度学习的实践中，了解模型的大小对于资源管理、部署与优化都是至关重要的。本文将介绍一种方法来计算和输出PyTorch模型的大小，帮助开发者快速评估模型的存储需求。
## 1. 理论背景
PyTorch是一种流行的深度学习框架，其模型通常是以`torch.nn.Module`类的实例形式存在。为了准确计算模型的大小，我们需要考虑模型参数的类型、数
原创
2024-09-06 05:27:15
198阅读
零、逻辑回归是什么？解决什么问题？回归问题，可以简单看作给出一些数据，求得一个模型，用来预测位置数据的函数值。如果给定了函数的形式，回归问题就可以看作，求出给定数据下函数模型中的参数的值。Logistic Regression，逻辑回归就是一个二分类预测模型，给出某个目标的各种属性，预测其是否属于目标类。逻辑回归的测试数据举例：（身高:180，体重：140，鞋码：43，男性(0)），（身高：165
转载
2024-06-28 14:54:40
69阅读
pytorch神经网络训练参数设置pytorch作为现在特别热的深度学习框架，很多小伙伴想入门pytorch框架，训练过程中，训练参数设置尤为重要，下文主要介绍pytorch模型保存及学习率调整。keras相关参数截取我这里先截取一段keras训练参数，供熟练keras框架的学习者参考，便于与pytorch做比对。logging = TensorBoard(log_dir="logs")
red
转载
2023-08-08 10:18:18
250阅读
# PyTorch如何输出模型各层输出的大小
## 1. 项目背景
在深度学习中，了解模型各层输出的大小对于模型设计和调试非常重要。通过输出大小，我们可以确定模型中的每个层的维度信息，以便进行后续的计算和处理。PyTorch作为深度学习框架之一，提供了一种简单的方法来输出模型各层的输出大小，以帮助我们更好地了解模型的结构和参数。
## 2. 项目目标
本项目旨在介绍如何使用PyTorch输
原创
2023-08-27 12:33:23
1097阅读
# 使用Python构建Logistic Regression模型并输出主要参数
在机器学习中，Logistic Regression是一种广泛使用的分类算法。下面将详细介绍如何使用Python构建Logistic Regression模型并输出模型的主要参数。我们将通过一个分步骤的流程和具体的代码示例来实现这个任务。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
转载
2023-09-03 15:28:55
95阅读
当在IDEL或者命令行中执行 help(print) 命令时，就可以看到 print 方法的详细说明：print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)将 value 打印到一个输出流，默认的输出流为 sys.stdout 。可选参数有：
file : 使用一个文件对象作为输出目标，默认值为当前输出流 sys.std
转载
2023-07-04 15:50:49
162阅读
作为目前越来越受欢迎的深度学习框架，pytorch 基本上成了新人进入深度学习领域最常用的框架。相比于 TensorFlow，pytorch 更易学，更快上手，也可以更容易的实现自己想要的 demo。今天的文章就从 pytorch 的基础开始，帮助大家实现成功入门。首先，本篇文章需要大家对深度学习的理论知识有一定的了解，知道基本的 CNN，RNN 等概念，知道前向传播和反向传播等流程，毕竟本文重点
转载
2024-09-01 18:26:32
104阅读
## 使用PyTorch输出模型参数的方案
在深度学习的实践过程中，了解网络模型的参数是一个非常重要的任务。通过输出模型参数，可以方便地进行模型分析、调试及改进，或者在模型训练之后对其进行保存和加载。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中输出模型参数，并通过代码示例来帮助理解。同时，我们还将以甘特图和关系图来展示整个过程的时间安排和数据结构。
### 一、模型参数的定义
在PyTorch中
## PyTorch打印每个模型输出大小
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用PyTorch来打印每个模型输出的大小。首先，让我们来整理一下整个流程，并用表格展示出每个步骤的具体操作。
```
流程图示
graph TD
A[加载模型] --> B[定义示例输入]
B --> C[前向传播]
C --> D[获取输出大小]
D --> E[打印输出大小]
```
下面，我们将逐步解释
原创
2024-01-18 03:36:22
502阅读
1、从模型方面考虑。举例说明：本身问题是二次的，用线性模型处理问题就是欠拟合，用三次及更高次处理问题就是过拟合。但是这里未考虑数据量的多少，只是针对本身模型阶次的考虑。而且现实问题，越强大的模型是很难确定模型复杂度的。2、处理相同的问题时，在数据量多的情况，可以用相对复杂的模型处理问题，在数据量少的情况下，可以用相对简单的模型处理问题。过拟合：当数据量太少时，模型无法完成充分的训练，模型过度拟合用
转载
2024-04-30 18:14:10
222阅读
python命令行获取参数import sys
# python获取参数
input_file = sys.argv[1]
output_file = sys.argv[2]
print(input_file)
print(output_file) 输出： 方法2：封装后的高级传参（强烈推荐）# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
impo
转载
2023-05-26 10:38:17
257阅读
