文章目录pytorch使用CNN总结安装pytorch如何定义数据定义常量定义变量PyTorch里面的torch.nn.Parameter()如何定义模型快速搭建个性化搭建如何定义激活函数如何定义优化算法如何定义loss函数如何训练模型如何保存与读取模型保存读取如何进行批训练如何在单GPU上训练模型pytorch中常用的CNN层pytorch自定义损失函数pytorch对图片进行预处理pytor
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2023-12-12 22:48:26
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，有时会遇到“pytorch自己划分batch”的问题。这是因为在数据加载和处理的过程中，PyTorch 可能会根据配置的参数自动调整批次大小，导致训练效率降低。为了解决这个问题，记录了一套完整的备份和恢复策略，以及灾难场景应对、工具链集成、监控告警和迁移方案。
### 备份策略
首先，我们明确备份策略的重要性。在进行批处理划分之前，确保数据和模型
在训练深度学习模型之前，样本集的制作非常重要。在pytorch中，提供了一些接口和类，方便我们定义自己的数据集合，下面完整的试验自定义样本集的整个流程。实验过程1.收集图像样本以简单的猫狗二分类为例，可以在网上下载一些猫狗图片。 创建以下目录：data-------------根目录 data/test-------测试集 data/train------训练集 data/val--------验
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2023-08-01 19:28:20
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pytorch深度学习笔记（一）自定义数据集1、torch.utils.data.Dataset2、torch.utils.data.DataLoader3、数据格式4、自定义Dataset类5、使用DataLoader产生批量训练数据6、整体代码为 在使用pytorch进行深度学习训练时，很多时候待训练的数据都是自己采集的，对于这一类数据我们需要使用pytorch中的Datase
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2023-11-10 17:17:17
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# 使用BERT构建自己的词典（PyTorch）
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种超级强大的工具，能够理解上下文的双向性。今天，我们将深入探讨如何使用PyTorch构建自己的词典，以便更好地使用BERT进行文本处理。本教程将通过代码示例、饼状图和状态图来更直观地展示整个过
原创
2024-10-23 05:11:53
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定义自己的数据集1、Dataset+DataLoader实现自定义数据集读取方法1.1、整体框架1.2、例子讲解1.3、txt文件的生成2、ImageFolder+DataLoader实现本地数据导入 尽管torchvision已经为我们准备了很多的数据集，直接通过如下语句便可以随便调用。但是有时我们要处理自己的数据集，该怎么办呢？ mnist_train = torchvision.data
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2023-08-07 14:54:33
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Dataset类PyTorch读取图片，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类。Dataset类作为所有的datasets的基类存在，所有的datasets都需要继承它，类似于C++中的虚基类。源码如下：class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets
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2023-10-10 19:13:32
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文章目录创建需要调试的文件配置 vscode python 调试配置 vscode C++ 调试C++ 调试 本文主要介绍如何用 vscode 来调试 python/c++ 的 Pytorch 源码。 首先要先确保有一个从源码编译的 Debug 版本的 Pytorch项目，具体 Debug 版本的源码编译网上有很多相关资料，可以自行查阅操作一波。接下来主要就是 vscode 的配置工作。创建需
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2023-12-01 22:49:52
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在深度学习的实践中，使用 PyTorch 进行模型训练时，如何构造 batch 数是一个重要的课题。Batch 数不仅影响模型的训练效率，还直接影响最终的模型性能。如果 batch 大小设置不当，会导致训练过程中的不稳定性和性能下降。本文将详细探讨 PyTorch 如何构造 batch 数的过程，并分享解决方案及优化建议。
### 问题背景
在训练深度学习模型时，**batch size**
如今，与keras 、tf相比，pytorch高效的资源利用率，越来越多的Aier应用pytorch。我来讲讲初入pyt？
原创
2022-11-10 10:09:55
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OKR之所以不同于以往的目标管理，关键点就在KR上。以往的目标管理中我们只强调目标本身是什么，对于怎么样才算达成目标并没有清楚的说明，感觉差不多了既目标达成了。为此，很多人将一些具体的数值带入了目标中，但这样往往让目标变得有局限性，实施的不好就会仅仅成为一个指标。KR的出现更好的解决了这个问题，我们使用KR来回答怎么衡量目标是否达成，将指标放在KR中去制定，因为KR有多个，这样会让目标所包含的方面
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2024-05-05 15:28:28
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在使用深度学习框架 PyTorch 进行模型训练时，如何有效地使用 batch（批处理）是一个至关重要的话题。Batch 的配置和使用直接影响到训练效率和模型性能，因此本篇文章将围绕“pytorch batch的作用”展开详细的分析与讨论，包括错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化等多个方面。
### 问题背景
在进行深度学习任务时，输入数据通常是不定量的，为了提高训练效率并充分利用
首先对YOLO进行简要说明。YOLO是一个one-stage网络，其直接回归所检测目标的边框参数（左上点x，y，宽高width，height），置信度值以及属于各类的概率。YOLOv3将整张图片切割成了7x7块，并在每一块中都检测三个目标，也即每一块中所回归出的结果应当是3x(5+类的数量)。1.制作自己的数据集目前，网上制作数据集的教程几乎都用的是labelImg，其标注结果的格式与VOC数据集
1.55.自定义数据1.55.1.数据传递机制我们首先回顾识别手写数字的程序：...
Dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/', train=True, transform=transform, download=True,)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=Datas
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2023-12-01 11:19:47
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文章目录Pytorch学习资源1.张量创建tensor张量的操作广播机制2.自动求导Autograd简介梯度3.并行计算简介 之前学习Pytorch已经比较久远了，本次学习是跟着datawhale的《深入浅出Pytorch》进行回顾和查缺补漏，以下是个人笔记，如果侵权咱就删。 Pytorch学习资源
Awesome-pytorch-list：目前已获12K Star，包含了NLP,CV,常见库
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2023-11-06 20:28:34
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基础常用数据类型和转换torch.cat，torch.stack，torch.chunktorch.sum，torch.mean，torch.maxsqueeze，unsqueezepermute 重排序 ， transposetensor的数值，tensor.numpy，tensor.data，tensor.detachtorch.gt，torch.lt，torch.eq，torch.netor
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2023-09-24 18:24:28
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# PyTorch 中修改 Batch Size 的项目方案
## 引言
在深度学习模型训练中，Batch Size（批处理大小）是一个重要的参数，它决定了一个训练周期中使用的样本数量。适当调整 Batch Size 不仅可以提高模型的训练效率，还能影响模型的收敛速度和最终性能。本文将探讨如何在 PyTorch 中动态地修改 Batch Size，并提供相应的代码示例。
## 项目目标
本
原创
2024-10-20 06:43:40
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# PyTorch中不同大小图片的Batch训练方案
在深度学习的应用中，图像是最常见的数据类型之一。许多情况下，我们需要使用不同大小的图像进行训练。然而，PyTorch的`DataLoader`要求所有输入必须具有相同的大小，因此我们不能直接将不同大小的图片放入同一个batch中。为了解决这个问题，我们可以使用几种方法来处理不同大小的图片并将它们有效地用于batch训练。
## 解决方案简介
原创
2024-08-24 05:30:55
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pytorch 带batch的tensor类型图像显示操作pytorch 带batch的tensor类型图像显示操作这篇文章主要介绍了pytorch 带batch的tensor类型图像显示操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 项目场景pytorch训练时我们一般把数据集放到数据加载器里，然后分批拿出来训练。训练前我们一般还要看一下训练数据长
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2024-05-02 18:18:52
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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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