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
 ...
转载
2021-08-27 08:50:00
373阅读
2评论
# 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
407阅读
在使用 PyTorch Lightning 进行深度学习训练时，输出每个 epoch 的损失值是一项重要的需求。这不仅有助于我们监控模型的训练过程，也便于后续的调参与优化。下面，我将详细记录如何实现这个功能，并将我在此过程中的思考与探索分享出来。
我们从时间轴入手，在这一过程中需要逐步探索。
```mermaid
timeline
title PyTorch Lightning 训练过
在PyTorch的可视化中，相比tensorboardX，Visdom更简洁方便一些（例如对image数据的可视化可以直接使用Tensor，而不必转到cpu上再转为numpy数据），刷新率也更快。安装Visdom直接用pip安装的话在windows上面可能出现问题，先从Github上下载Visdom的源码，进入解压后的目录，执行：pip install -e .即从当前目录下的setup.py安装
转载
2024-07-04 23:04:41
40阅读
Trainer初始化时添加max_epochs参数# init modelautoencoder = LitAutoEncoder()trainer = pl.Trainer(gpus=8 , max_epochs=50)trainer.fit(autoencoder, train_loader)
原创
2021-09-10 14:26:40
10000+阅读
# 使用PyTorch Lightning设置训练的Epoch
## 引言
PyTorch Lightning是一个用于构建和训练深度学习模型的轻量级框架。它提供了许多便利功能，使我们能够更高效地编写训练代码。其中一个重要的功能是设置训练的Epoch。在本文中，我将向你展示如何使用PyTorch Lightning设置训练的Epoch。
## 整体流程
在使用PyTorch Lightni
原创
2023-12-21 10:41:45
384阅读
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
转载
2023-07-17 15:14:42
307阅读
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
转载
2023-11-21 22:18:53
132阅读
事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。不要让你的神经网络变成这样。（图片来源：Monsters U）这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利
本文参考自 PyTorch Cookbook（常用代码段整理合集）训练代码示例先放个模型训练的整个 .py 检查版本torch.__version__ # PyTorch version
torch.version.cuda # Corresponding CUDA version
torch.backends.cudnn.versi
转载
2023-10-05 13:03:33
177阅读
# 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
93阅读
if epoch % p['epoch_size'] == p['epoch_size'] - 1:
lr_ = utils.lr_poly(base_lr=p['lr'], iter_=epoch, max_iter=nEpochs, power=0.9)
print('(poly lr policy) learning rate: ', lr_)
optimizer =
转载
2023-10-05 22:30:16
113阅读
作者丨Jack Stark@知乎导读本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。1. 基本配置导入包和版本查询import
转载
2024-05-08 15:38:55
72阅读
-transfomer
—__init__.py
—Beam.py
—Constants.py
—Layers.py
—Models.py
—Module.py
—Optim.py
—SubLayers.py
—Translator.py 下面我们来看一下train.py的源码以及解析： 我使用注释来进行解析，请认真阅读从1到22的注释，不难，希望大家都能看
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
转载
2024-05-09 15:04:12
57阅读
paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点RPN】，利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals，代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法，速度上提升明显；Fast R-CNN】共享卷积层，大幅提高网络的检测
转载
2024-10-11 14:19:57
88阅读
yolo系列是目标识别的重头戏，为了更好的理解掌握它，我们必须从源码出发深刻理解代码。下面我们来讲解pytorch实现的yolov3源码。大部分同学在看论文时并不能把所有的知识全部掌握。我们必须结合代码（代码将理论变成实践），它是百分百还原理论的，也只有在掌握代码以及理论后，我们才能推陈出新有所收获，所以大家平时一定多接触代码，这里我们会结合yolov3的理论知识让大家真正在代码中理解思想。下面我
转载
2024-05-29 00:07:14
72阅读
# 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
```mermaid
erDiagram
确定数据集 --
原创
2024-06-30 06:21:07
64阅读
# 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
92阅读
