batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数：（1）batch_size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。（2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。（3）epoch：1个e
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2023-07-17 15:14:42
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到现在为止，我们使用的是DeepChem提供的标准模型。这对于许多应用来说是好的。但是很快你就会希望用你自己定义的框架创建你自已的模型。DeepChem提供了TensorFlow (Keras) 和PyTorch集成，所以你可以使用这两个框架来创建模型。 实际上，DeepChem中使用 Ten
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2023-11-21 22:18:53
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# PyTorch Lightning Epoch 实现教程
## 1. 流程概述
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Lightning框架实现一个epoch的训练过程。PyTorch Lightning是一个用于简化PyTorch训练循环的轻量级框架，它提供了许多有用的功能和抽象，使得训练过程更加易于管理和扩展。
在这个任务中，我们需要教会一位刚入行的小白如何实现"pytorch
原创
2023-10-21 10:26:21
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pytorch入门学习笔记一前述一些函数正式建立一个神经网络直接用numpy写改成pytorch形式创建Tensor操作pytorch维度变换操作View ＆ reshapeSqueeze ＆ unsqueezeExpandrepeat矩阵的转置Broadcasting(自动扩展)拼接与拆分基本运算统计属性求范数返回最大元素的索引返回top-k的元素求第k小的元素where 语句与conditi
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2024-05-09 15:04:12
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# 使用PyTorch Lightning设置训练Epoch指南
在当前深度学习的快速发展中，PyTorch Lightning作为一个高层次的框架，简化了模型训练和验证的流程，使得开发者可以更专注于模型的设计。而在训练模型时，设置Epoch（训练周期）是极为重要的一环。接下来，我会逐步指导你如何在PyTorch Lightning中设置Epoch。
## 整体流程
我们可以将设置和运行Ep
原创
2024-08-01 11:39:45
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# PyTorch Lightning Trainer Epoch 使用指南
## 概述
本文将教会你如何使用PyTorch Lightning中的`Trainer`模块来训练机器学习模型的每个epoch。我们将通过以下步骤来实现：
1. 创建模型和数据加载器
2. 配置训练器
3. 定义训练循环
4. 训练模型的每个epoch
首先，让我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
原创
2024-01-07 11:54:28
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作者 | 神经星星近日，PyTorch 发布了 1.5 版本的更新，作为越来越受欢迎的机器学习框架，PyTorch 本次也带来了大的功能升级。此外， Facebook 和 AWS 还合作推出了两个重要的 PyTorch 库。随着 PyTorch 在生产环境中的应用越来越多，为社区提供更好的工具和平台，以便高效地扩展训练和部署模型，也成了 PyTorch 的当务之急。近日 PyTorch 1.5 发
# 如何实现"pytorch_lightning epoch"
## 概述
在使用 pytorch_lightning 进行模型训练时，一个重要的概念是 epoch，即完成一次完整的数据集训练。在这篇文章中，我将向你介绍如何在 pytorch_lightning 中实现 epoch 的过程，并给出相应的代码示例。
## 流程图
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erDiagram
确定数据集 --
原创
2024-06-30 06:21:07
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# PyTorch中的`last_epoch`
在深度学习训练过程中，我们经常需要知道当前训练的是哪个epoch。在PyTorch中，`last_epoch`是一个非常重要的参数，它可以帮助我们了解训练的进度。本文将通过代码示例和状态图来介绍`last_epoch`的使用方法。
## `last_epoch`简介
在PyTorch中，`last_epoch`是一个整数，表示训练过程中已经完成
原创
2024-07-24 11:45:48
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1.神经网络（1）网络结构的定义：import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 1个输入通道，6个输出通道，卷积尺度为5*5
三维点云课程—PointNet-Pytorch运行 三维点云课程---PointNet-Pytorch运行三维点云课程---PointNet-Pytorch运行1.分类---Classification1.1训练1.2 分类训练可能出现的问题1.3测试分类后的模型文件1.4测试分类时源码可能遇到的问题2.分割---Segmentation2.1训练2.2分割训练可能出现的问题2.3测试分类后的模型
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2024-01-19 15:45:34
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pytorch的优化器optimizer使用方法，主要介绍如何更改学习率，查看参数，若学会将有利于我们可使用模型调整学习策略等
使用 torch.optim 创建一个optim 对象，这个对象会一直保持当前状态或根据计算的梯度更新参数。也是模型搭建模块梯度走向，是模型迭代至关重要一部分。因此，本文为每个模块自由设计学习率等
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2023-05-18 15:45:43
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Sequence-to-Sequence modeling with nn.Transformer and torchtext使用nn.Transformer模块训练sequence-to-sequence模型。pytorch1.2版本之后包含了标准的transformer模块， 这个模块是基于paper《Attention is All You Need》。nn.Transformer模块完全依
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2023-12-24 13:34:33
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本文介绍Pytorch对resnet的代码实现。文章从基本框架出发，由浅入深地再介绍部分细节设计，因此建议顺序阅读。前言Resnet是最著名的CNN网络之一，残差模型也在后续网络设计中有广泛的应用。本文主要解读Pytorch的torchvision == 0.11.1模块中对Resnet的代码实现。本文假设读者已经对CNN以及Resnet的结构有一定了解。Resnet使用直接使用Pytorch中的
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2023-09-04 11:37:56
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在我们平常面试和工程中会用到BN和LN，但或许没有去了解过BN和LN到底在那个维度上进行的正则化（减均值除以标准差）。下面将会采用各种例子来为大家介绍BN层和LN层各个参数以及差别。 一、BatchNorm(批标准化)： BatchNorm一共有三个函数分别是BatchNorm1d，BatchNorm2d，BatchNorm3d，她们的输入的tensor的维度是不一样的，
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2023-09-08 14:45:19
70阅读
 ...
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2021-08-27 08:50:00
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# PyTorch Lightning 默认训练 epoch
PyTorch Lightning是一个用于训练深度学习模型的轻量级框架，它简化了训练循环的编写过程，并提供了许多默认的训练设置。其中一个重要的默认设置就是训练的epoch数。
## 什么是epoch?
在深度学习中，一个epoch表示模型对整个训练数据集的一次完整训练。在每个epoch中，模型将从训练数据集中取出一个batch的
原创
2023-12-30 06:41:16
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# PyTorch 中 Epoch 的计算及其应用
在机器学习尤其是深度学习领域，epoch 是一个非常重要的概念。它表示训练数据被完整地传递通过神经网络一次的过程。在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，理解 epoch 的计算方式对优化模型性能至关重要。
## Epoch 的基本概念
在深度学习中，训练过程通常由多个 epoch 组成。每个训练周期（epoch）会将所有训练数据输入一
# PyTorch Lightning max_epoch实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现PyTorch Lightning中的`max_epoch`。这个功能可以用来控制模型训练的最大迭代次数。下面是实现该功能的步骤：
## 流程图
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graph TD
A[定义模型] --> B[定义数据加载器]
B --> C[定义训练器]
原创
2023-11-23 05:29:39
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# 如何使用pytorch_lightning获取epoch
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到一些刚入行的小白不知道如何使用特定的工具或库来完成任务。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用pytorch_lightning库来获取epoch的方法。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看一下整个流程概述，如下所示：
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gantt
dateFormat YY
原创
2024-01-03 07:19:03
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