一、环境配置 1.python 3.8 2.torch 1.9.1+cu102 3.visdom (画图工具)二、数据准备（模拟数据） （目标任务：根据现有数据，预测未来数据）&nbs
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2023-08-10 19:28:51
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# PyTorch DNN预测结果的实现
## 1. 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现深度神经网络（DNN）来进行预测。我将按照以下步骤来进行讲解：
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型预测
在每个步骤中，我将给出相应的代码示例，并注释说明代码的作用。
## 2. 数据准备
在开始构建模型之前，我们首先需要准备数据。通常，我们会将数据分为训练
原创
2024-02-03 08:00:15
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作者：Horace He机器之心编译参与：张倩、郑丽慧2019 年，ML 框架之争只剩两个实力玩家：PyTorch 和 TensorFlow。研究者大批涌向 PyTorch，而业界的首选仍然是 TensorFlow。未来，谁能在 ML 框架之争中迎来「高光时刻」？自 2012 年深度学习再度成为焦点以来，很多机器学习框架成为研究者和业界工作者的新宠。从早期的学术框架 Caffe、Theano 到如
# PyTorch 模型预测结果导出
## 引言
在深度学习领域，PyTorch 是一种流行的开源深度学习框架，它提供了灵活的工具和库来构建和训练神经网络模型。在模型训练完成后，我们通常需要将模型应用于新数据并导出预测结果，以便进一步分析和使用。本文将介绍如何使用 PyTorch 导出模型预测结果，并提供相应的代码示例。
## 导出模型预测结果的步骤
### 1. 加载已训练的模型
首先，我
原创
2024-02-17 03:17:29
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# PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，它以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在训练神经网络的过程中，我们经常会遇到一个棘手的问题——NaN（Not a Number）。NaN 是一个特殊的浮点数，表示不是一个数字。当模型的梯度或权重出现 NaN 时，会导致训练过程失败。本文将介绍 PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
原创
2024-07-25 10:23:03
200阅读
# 如何在 PyTorch 中替换 NaN 值
在深度学习的过程中，我们经常需要处理各种数据，而数据中可能会有一些 "Not a Number"（NaN）值。当数据中存在 NaN 值时，可能会影响模型的训练与评估，因此我们需要一种方法来有效地替换这些 NaN 值。本文将带领你了解如何在 PyTorch 中实现这一操作，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是实现替换 NaN 值的
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，数据准备和清洗是至关重要的一步。常见的数据问题之一就是 `NaN`（Not a Number）值的出现，这会导致模型训练失败。因此，如何有效地替换 `NaN` 值是一个需要解决的重要问题。本文将从环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展等多个方面来探讨这一问题。
## 环境准备
为了确保在不同的平台上都能顺利运行，我们需要准备一
1. LayerNorm使用介绍pytorch中的函数定义如下：torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True, device=None, dtype=None)函数参数说明如如下：normalized_shape: 进行LayerNorm的维度定义，对于一个多维矩阵[N, C, H, W]来说，这里的
# PyTorch Loss: Explained with Code Examples
## Introduction
Loss functions play a crucial role in training machine learning models. They measure how well the model is performing by comparing the pr
原创
2023-08-19 07:39:05
176阅读
在使用Pytorch进行深度学习时，经常会遇到数据集中包含`NaN`（Not a Number）值的问题，这不仅使得模型训练变得困难，也会影响模型的性能和稳定性。在进行数据预处理时，删除或处理这些`NaN`值是必须的步骤。本文将详细介绍如何在Pytorch中处理`NaN`值的问题。
### 协议背景
处理`NaN`值在数据科学与机器学习中是一个普遍的问题。有效地处理缺失数据可以使得模型训练更加
model.pyimport torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
#最后进行定义GoogeLeNet函数
class GoogLeNet(nn.Module):
#初始化函数（分类的类别个数，是否使用辅助分类器，是否对权重进行初始化）
def __init__(self, num_classes=
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2023-12-09 11:40:47
52阅读
预测结果转为numpy：logits=model(feature)#如果模型是跑在GPU上result=logits.data.cpu().numpy() / logits.cpu().numpy() #如果模型跑在cpu上result=logits.data.numpy() / logits.numpy()将矩阵转为tensor：np_arr = np.array([1,2,3,4])tensor=torch.from_numpy(np_arr)...
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2022-02-11 10:37:08
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原始的CIFAR10数据集有60000张图，其中训练集50000张，测试集10000张。然而，kaggle提供了300000张图的大型数据集用来测试CIFAR10。这里是kaggle网站关于这些图片的介绍：“为了阻止某些形式的作弊(如手动标签)，我们在测试集中添加了290,000张垃圾图片。这些图片在评分中被忽略。我们还对官方的10,000个测试图像做了一些微不足道的修改，以防止通过文件哈希查找它
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2023-12-02 13:26:35
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目录一、前言二、动手开始做1. 安装cuda 11.42. 安装visual studio 2019 community3. 安装libtorch4. 安装mingw-w645. 配置环境变量6. 打开vscode开始写程序7. 运行程序8. 其他报错信息 文章简介：这篇文章用于介绍在windows10 vscode中，跑通如下代码的全部过程：#include <torch/torch.h
预测结果转为numpy：logits=model(feature)#如果模型是跑在GPU上result=logits.data.cpu().numpy() / logits.cpu().numpy() #如果模型跑在cpu上result=logits.data.numpy() / logits.numpy()将矩阵转为tensor：np_arr = np.array([1,2,3,4])tensor=torch.from_numpy(np_arr)...
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2021-06-18 14:10:15
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基本用法：criterion = LossCriterion() # 构造函数有自己的参数
loss = criterion(x, y) # 调用标准时也有参数计算出来的结果已经对mini-batch取了平均分类和回归的区别：在于输出变量的类型。 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 1、nn.L1Loss()nn.L1Loss(size
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2023-11-09 00:32:41
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# 如何在Python中输出NaN（不是一个数字）
NaN（Not a Number）是一个在数据科学和计算中非常重要的概念，表示一个未定义或不可表示的数值。在Python中，您可以通过几种方法生成和输出NaN。本文将逐步指导您实现这个目标，并帮助您理解整个流程。
## 流程概述
在学习如何在Python中输出NaN之前，我们可以将整个过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
具体代码如下，文件路径需要换成自己的import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pd
from torch.utils.data import DataLoader
# 数据准备
# 1、定义自己的数据集类
class My_dataset(Dataset): #
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2024-08-20 22:07:47
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写在前面有时候需要将模型的结构输出出来，有三种函数可被使用，分别是nn.Module.modules()、nn.Module.children()、nn.Module.parameters()，包括其对应的nn.Module.named_modules()、nn.Module.named_children()、nn.Module.named_parameters()，加了named就是能够将层或者
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2023-08-04 13:35:51
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1、CUDA首先根据显卡下载适用的CUDAwin+r.输入cmd打开终端输入：nvcc -V可以查看自己的cuda版本。2、CUDNNcuda10.2安装好，接下来是cudnn 下载cudnn，链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 找到对应版本下载。 下载解压后得到一个cuda文件夹，这个文件夹里面有3个文件夹 把里面的文件复制粘贴到
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2024-04-23 10:24:07
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