损失函数介绍1、nn.L1Loss功能：计算inputs与target之间的绝对值2、nn.MSELoss功能：计算inputs与target之差的平方 主要参数： reduction：计算模式，可为none/sum/mean（none：逐个元素进行计算，sum：所有元素求和，返回标量，mean：加权平均，返回标量）3、nn.SmoothL1Loss功能：平滑的L1Loss 主要参数： reduc
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2023-12-12 10:46:31
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先来介绍几个比较重要的函数1. torch.nn.CrossEntropyLoss()函数交叉熵损失函数，在pytorch中若模型使用CrossEntropyLoss这个loss函数，则不应该在最后一层再使用softmax进行激活，因为CrossEntropyLoss函数包括了softmax和计算交叉熵两个过程。分析实例： pytorch 计算 CrossEntropyLoss 需要先经 sof
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2024-04-07 17:57:15
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1. torch.eye(n, m=None, out=None)说明：创建一个2维张量，对角线数字为1， 其他位置为0。也就是一个单位矩阵。参数：n -- 行数，m -- 列数，如果为None，默认等于n，out -- 输出张量>>> import torch
>>> torch.eye(3)
tensor([[1., 0., 0.],
[0.
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2024-04-17 11:18:11
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目录用PyTorch实现线性回归一、准备数据集：二、设计模型 构造计算图三、构造Loss和Optimizer四、训练迭代代码：小知识点： 用PyTorch实现线性回归本文的内容为用PyTorch完成线性模型，包括：如何构造自己的神经网络如何构造损失函数如何构造随机梯度下降的优化器使用PyTorch解决问题的四步： 准备数据集设计模型，计算y_pred构造Loss、optimizer（损失函数和优
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2024-01-20 22:18:32
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Batch Normlization BN的计算是要受到其他样本影响的，由于每个batch的均值和方差会由于shuffle的设置而变动，所以可以理解为一种数据增强的方式。但是，对于单个数据而言，相当于是引入了噪声。所以BN适用于每个mini-batch比较大，数据分布比较接近。Layer Normalization LN 针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免 BN 中受 mini-
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2023-10-17 13:33:02
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批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：批量归一化： 这⾥ϵ
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2023-08-05 23:57:59
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学习笔记|Pytorch使用教程15本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2其他的损失函数一.其他的损失函数1.nn.L1Loss 功能:计算inputs与target之差的绝对值 2.nn.MSELoss 功能:计 算inputs与target之差的平方 主要参数:reduction :计算模式，可为none/sum/mean none-逐个元素计算
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2024-05-14 19:48:49
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说明： 1.此仅为个人学习过程中之笔记，可能会有错误，如若读者发现错误，欢迎指出。 2.不定期更新BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布L
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2023-08-09 16:44:50
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基本形式from torchvision import transforms as transforms
transform = transforms.Compose([
#处理方式
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.229, 0.224, 0.225)), #R,G,
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2023-10-16 00:43:50
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在 PyTorch 的 nn 模块中，有一些常见的归一化函数，用于在深度学习模型中进行数据的标准化和归一化。以下是一些常见的归一化函数：nn.BatchNorm1d, nn.BatchNorm2d, nn.BatchNorm3d： 这些函数用于批量归一化 (Batch Normalization) 操作。它们可以应用于一维、二维和三维数据，通常用于卷积神经网络中。批量归一化有助于加速训练过程，提高
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2024-06-19 21:20:33
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文章目录一、 标准化优点二、 标准化目的三、 标准化方法1、batch norm2、layer norm3、instance norm4、group norm5、switchable norm6、标准化的数学公式7、标准化流程四、 权重标准化方法 一、 标准化优点二、 标准化目的使得网络的输入层、隐藏层、输入层的数据直方图都在一个指定的范围内，有利于模型的收敛，有时候为了方便输出结果更好的逼近真
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2023-08-30 16:05:36
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归一化：归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。一
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2023-08-08 16:16:02
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不用相当的独立功夫，不论在哪个严重的问题上都不能找出真理；谁怕用功夫，谁就无法找到真理。—— 列宁 本文主要介绍损失函数、优化器、反向传播、链式求导法则、激活函数、批归一化。1 经典损失函数1.1交叉熵损失函数——分类（1）熵（Entropy） 变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。log以2为底！ H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1
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2023-08-28 18:20:43
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定义什么是归一化？归一化是一种缩放技术，其中对值进行移位和重新缩放，以使它们最终在0到1之间变化。这也称为“最小-最大”缩放。这是归一化的公式： 在这个公式中，Xmax和Xmin分别是特征的最大值和最小值。当X的值为列中的最小值时，分子将为0，因此X’为0 另一方面，当X的值为列中的最大值时，分子等于分母，因此X’的值为1 如果X的值介于最小值和最大值之间，则X’的值介于0和1之间什么是标准化？标
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2023-08-09 17:09:03
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理解一： 一、为什么要进行数据归一化 原则：样本的所有特征，在特征空间中，对样本的距离产生的影响是同级的； 问题：特征数字化后，由于取值大小不同，造成特征空间中样本点的距离会被个别特征值所主导，而受其它特征的影响比较小； 例：特征1 = [1, 3, 2, 6, 5, 7, 9]，特征2
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2023-10-18 23:00:30
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Pytorch中四种归一化层的原理和代码使用前言1 Batch Normalization（2015年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例2 Layer Normalization（2016年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例3 Instance Normalization（2017年提出）Pytorch官方解释原理Pytorch代码示例4 Group No
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2023-10-04 19:17:28
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一、数据归一化数据归一化（Normalize）数据归一化的意义在于，如果每个特征的差别非常大，那么机器学习在训练过程中，会花费非常大的时间。所以需要对特征进行数据归一化，就是把所有特征向量的范围在一定内，比如都在[0,1]之间。 最大值/最小值归一化x=x-min/(max-min) 这样可以把每个特征的缩放到[0,1]范围内df[col].min()就是对这一列求最小值 df[col].max(
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2023-09-21 09:53:02
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型开发时，可能会遇到“将模型拆成两个”的需求。这通常是为了实现更好的模块化或分布式训练。以下是解决该问题的详细过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
为了确保我们的项目能够顺利进行，首先需要准备一个兼容的环境。以下是一个技术栈版本兼容性矩阵，确保您使用的库和工具的版本是兼容的：
| 组件
本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！常用的张量操作cat对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！import torch
x = torch.randn(2,3)
y = torch.randn(1,3)
torch.cat((x,
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2024-05-29 07:23:20
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# PyTorch归一化的介绍与实例
## 1. 什么是归一化？
在机器学习和深度学习中，归一化是一个常用的预处理步骤，用于将不同特征的数值范围映射到相同的区间内。通过归一化，可以使得特征之间的数值差异减小，从而加快模型的训练速度，提高模型的性能。
## 2. 归一化的方法
常见的归一化方法包括最大最小值归一化和均值方差归一化。
- 最大最小值归一化，也称为Min-Max归一化，将特征缩
原创
2023-08-23 04:25:39
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