导读非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。找出你需要评估的指标是深度学习的关键。有各种各样的指标，我们可以评估ML算法的性能。TorchMetrics是一个PyTorch度量的实现的集合，是PyTorch Lightning高性能深度学习的框架的一部分。在本文中，我们将介绍如何使用TorchMetrics评估你的深度学习模型，甚至使用
## pytorch 使用 MAPE
### 1. 概述
在机器学习和深度学习中，评估模型的性能是非常重要的。一种常用的评估指标是 MAPE（Mean Absolute Percentage Error），它可以帮助我们了解模型在预测值和真实值之间的误差百分比。在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 框架来计算 MAPE。
### 2. 实现流程
下面是实现“pytorch 使用 M
原创
2023-09-20 19:40:52
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摘要：在MLP分类器的分析过程中，可以分为数据预处理和网络训练以及可视化部分，其中数据预处理部分会针对数据是否进行标准化处理进行单独分类，主要是用于分析数据标准化对于MLP网络训练的重要性。一、数据准备与探索： 在该数据集中，包含57个邮件内容的统计特征，其中有48个特征是关键词出现的频率*100的取值，6个特征为关
Pytorch官方教程(三)—Learning Pytorch with ExamplesPytorch 提供了两个主要特性：n 维 Tensor，类似 numpy 不过可以在 GPU 上运行构建和训练神经网络的自动微分使用全连接 ReLU 网络作为运行示例。在网络中有一个隐藏层，并通过梯度下降训练来匹配随机数据，使网络输出与真实输出之间的欧氏距离最小化。TensorsWarm-up ：nump
本来觉得学个tf和keras就够了，但是用了torch之后觉得真的这个框架太好用了，非常灵活可以很方便的和python语言混编，torch基本可以和cupy并列称为gpu版的numpy，文本部分有torchtext和allenlp，调包有sktorch非常简单的融入到sklearn的生态中，再高层的封装有fast.ai，简直太香了。考虑到网上的入门教程多且杂，还是打算自己好好整理一下，系统性的学习
1.item：import torch
a = torch.tensor(5)
print(a) # tensor(5)
print(a.item()) # 52.求准确率的小testimport torch
# 预测概率 此处有两个输入。每行代表一个输入图片的预测输出。例如第一行代表：为第0种种类的概率为0.1，为第1种种类的概率为0.2
outputs = torch.tensor([[
一. SyncBN1.1 什么是SyncBNSyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。 BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。但是在普通多卡D
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2023-09-05 14:38:11
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目录方法一 （label 中有NaN值）方法二（label 中有零值）方法三 （限制过大过小值） 方法一 （label 中有NaN值）这种方式是为了防止label里面有NaN值，但没考虑是否为零值。这里以pytorch进行举例。def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan):
if np.isnan(null_val):
m
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2023-06-12 11:30:06
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MAML-RL Pytorch 代码解读 (15) – maml_rl/episode.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (15) -- maml_rl/episode.py基本介绍源码链接文件路径`import` 包`BatchEpisodes()` 类 基本介绍在网上看到的元学习 MAML 的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少。因为自己的思路跟 MAML-R
(1) cpu：直接用以下代码顺利完成安装：pip install torch== -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install torch-cluster torch-scatter torch-sparse -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/(2)gpu:按照以上的
1、人民币二分类要求：将第四套人民币中的一元和一百元进行二分类；怎么建立一个预测模型呢？考虑上一个博客中的机器学习模型训练五大步骤；第一是数据，第二是模型，第三是损失函数，第四是优化器，第五个是迭代训练过程。这里主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块，数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。在进行实验之前，需要收集数据，数据包括原始样本和标签；有了原始数据之后，需要对数据
CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks，条件生成对抗网络，在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息。这里用传统的卷积方式实现CGAN。import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from t
torch.save： 将序列化对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。torch.load： 使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载数据。torch.nn.Module.load_state_dict： 使用反序列化函数 state_dict 来
# 如何找到PyTorch官网上的模型
## 1. 整件事情的流程
首先，我们需要打开浏览器，并访问PyTorch的官方网站。然后，我们需要找到官方网站上的模型库。最后，我们可以在模型库中找到我们感兴趣的模型和相关信息。
### 甘特图
```mermaid
gantt
title 寻找PyTorch官网上的模型
section 访问官网
打开浏览器 :
目录引言（Introduction）生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）什么是GAN？（What is a GAN?）什么是DCGAN？（What is a DCGAN?）输入（Inputs）数据（Data）实现（Implementation）权重初始化（Weight Initialization）生成器（Generator）判别器（Discriminat
第一步：配置镜像源，安装必要环境更换镜像第二步：安装anaconda1 进入官网https://www.anaconda.com/2 下载linux的sh版3 在对应位置通过命令输入sh 文件名.sh4 选择 YES5 选择 NO （我们要自定义配置环境）第三步：安装完成Anconda后配置环境1 编辑环境变量vim ~/.bashrc2 添加内容export PATH="/自己对应的路径名/an
## PyTorch中的gather()函数的作用
### 引言
在PyTorch中，gather()函数是一个非常有用的工具，用于根据给定的索引从输入张量中获取特定的元素。它在模型训练和数据处理中经常被使用，特别是在处理序列数据或标签对应的索引时。本文将介绍gather()函数的作用以及如何使用它。
### gather()函数的流程
下面是使用gather()函数的基本流程：
| 步骤
原创
2023-07-31 08:41:07
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pyTorch小函数Contents1. torch.mul() 、torch.matmul()、torch.mm() 的区别：2. pyTorch中TensorDataset()函数：3. pyTorch中DataLoader()函数：4. init.normal_()、init.constant_()初始化模型参数：5. torch.nn.Sequential()快速搭建网络模型：6. te
Normal(means, sigma)的目的在于设置一个高斯分布其中means的形状和sigma的形状可以不一致，遵循广播原理from torch.distributions import Normal
mu = torch.tensor([1, 10], dtype=torch.float32)
sigma = torch.tensor([1], dtype=torch.float32)
anaconda如何安装Pytorch?一、官网下载第一步：进入pytorch官网根据自己电脑的配置选择要下载的版本，选好之后会自动生成安装指令。第二步：打开Anaconda Prompt，输入conda create -n py36torch040 python=3.6第三步：激活环境activate py36torch040conda install pandas jupyter notebo
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2023-09-09 21:55:08
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