文章目录pytorch使用CNN总结安装pytorch如何定义数据定义常量定义变量PyTorch里面的torch.nn.Parameter()如何定义模型快速搭建个性化搭建如何定义激活函数如何定义优化算法如何定义loss函数如何训练模型如何保存与读取模型保存读取如何进行批训练如何在单GPU上训练模型pytorch中常用的CNN层pytorch自定义损失函数pytorch对图片进行预处理pytor
转载
2023-12-12 22:48:26
39阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，有时会遇到“pytorch自己划分batch”的问题。这是因为在数据加载和处理的过程中，PyTorch 可能会根据配置的参数自动调整批次大小，导致训练效率降低。为了解决这个问题，记录了一套完整的备份和恢复策略，以及灾难场景应对、工具链集成、监控告警和迁移方案。
### 备份策略
首先，我们明确备份策略的重要性。在进行批处理划分之前，确保数据和模型
在训练深度学习模型之前，样本集的制作非常重要。在pytorch中，提供了一些接口和类，方便我们定义自己的数据集合，下面完整的试验自定义样本集的整个流程。实验过程1.收集图像样本以简单的猫狗二分类为例，可以在网上下载一些猫狗图片。 创建以下目录：data-------------根目录 data/test-------测试集 data/train------训练集 data/val--------验
转载
2023-08-01 19:28:20
680阅读
pytorch深度学习笔记（一）自定义数据集1、torch.utils.data.Dataset2、torch.utils.data.DataLoader3、数据格式4、自定义Dataset类5、使用DataLoader产生批量训练数据6、整体代码为 在使用pytorch进行深度学习训练时，很多时候待训练的数据都是自己采集的，对于这一类数据我们需要使用pytorch中的Datase
转载
2023-11-10 17:17:17
57阅读
# 使用BERT构建自己的词典（PyTorch）
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种超级强大的工具，能够理解上下文的双向性。今天，我们将深入探讨如何使用PyTorch构建自己的词典，以便更好地使用BERT进行文本处理。本教程将通过代码示例、饼状图和状态图来更直观地展示整个过
原创
2024-10-23 05:11:53
359阅读
定义自己的数据集1、Dataset+DataLoader实现自定义数据集读取方法1.1、整体框架1.2、例子讲解1.3、txt文件的生成2、ImageFolder+DataLoader实现本地数据导入 尽管torchvision已经为我们准备了很多的数据集，直接通过如下语句便可以随便调用。但是有时我们要处理自己的数据集，该怎么办呢？ mnist_train = torchvision.data
转载
2023-08-07 14:54:33
825阅读
数据加载器中数据的维度是[B, C, H, W]，我们每次只拿一个数据出来就是[C, H, W]，而matplotlib.pyplot.imshow要求的输入维度是[H, W, C]，所以我们需要交换一下数据维度，把通道数放到最后面。一、【pytorch】带batch的tensor类型图像显示1、ten
转载
2024-07-24 20:06:00
33阅读
# PyTorch Geometric Batch: Efficient Processing of Large Graph Data
In the field of machine learning, graph data is becoming increasingly important as it provides a way to represent complex relations
原创
2024-06-11 05:24:52
33阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，合理地划分 batch 是一个重要环节，尤其是在处理大数据集时。不当的 batch 划分可能导致模型训练效率低下，甚至出现内存溢出等问题。接下来，我们将深入探讨如何解决 "PyTorch 划分 batch" 问题。
### 问题背景
在深度学习过程中，数据集通常会被划分成多个小批次（batch）进行训练。在 PyTorch 中，数据预处理和加载管理通
# PyTorch 设置 Batch 的指南
在深度学习中，Batch（批处理）的使用对于模型训练来说至关重要。Batch 是指在训练过程中每次传入模型的数据样本数量。使用 Batch 可以提高训练效率，同时减少内存的使用。在 PyTorch 中，设置 Batch 值相对简单，但需要了解一些基本流程。本文将详细说明如何在 PyTorch 中设置 Batch。
## 流程概述
以下是设置 Ba
在机器学习和深度学习的模型训练中，设置合适的 batch size 是非常重要的。这不仅关系到模型的训练速度，还直接影响到模型的性能和最终效果。本文将对在 PyTorch 中设置 batch 的相关问题进行解析，包括参数的配置、调试过程、性能优化以及最佳实践等，旨在为读者提供一个全面的解决方案。
首先，我们来看看问题的背景。假设我们在处理一个图像分类任务，数据集大且复杂，如果 batch siz
加载数据并生成batch数据数据预处理构建神经网络Tensor和Variable定义loss自动求导优化器更新参数训练神经网络参数_定义参数_初始化如何在训练时固定一些层？绘制loss和accuracy曲线torch.nn.Container和torch.nn.Module各层参数及激活值的可视化保存训练好的模型如何加载预训练模型如何使用cuda进行训练读取数据生成并构建Dataset子类假
转载
2024-02-04 09:01:25
18阅读
人工智能小白，不对之处，希望各位大佬不吝赐教^_^目录前言 正文1.关于HWC维度的理解2.为什么pytorch中transforms.ToTorch要把(H,W,C)的矩阵转为(C,H,W)? [2]3.如何进行格式的转换？3.1 opencv python 把图(cv2下)BGR转RGB，且HWC转CHW【3】.3.2 Torch将HWC格式转为CHW附录推荐文
转载
2023-11-09 01:38:57
305阅读
1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到： 不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数
转载
2024-03-02 11:35:56
67阅读
之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈,这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×24为batch的大小，3为channel的数目，2×2为feature map的长宽整个BN层的运算过程如下图 上图中，batch size一共是4, 对于每一个batch的
转载
2023-06-12 10:15:49
301阅读
简单的预测器顾名思义，有一定的数据量，分为训练集和测试集（此处暂时不使用validation set），通过训练集训练出一个模型，再将测试集放进去对比其准确度。前期准备1.数据预处理如星期几，天气等表示某种类型的变量，使用独热码给予一个向量。
如星期一到星期天，分别对应1000000、0100000···0000001.而对于数据有实际意义但是由于衡量单位有所不同的几种变量，我们需要进行归一化处理
转载
2023-11-20 17:59:50
51阅读
如今，与keras 、tf相比，pytorch高效的资源利用率，越来越多的Aier应用pytorch。我来讲讲初入pyt？
原创
2022-11-10 10:09:55
308阅读
pytorch系列笔记二：批处理与优化器选择批处理批处理对于神经网络的训练是必不可少的，通过对有限数据的shuffle并重新送入模型，因为训练的数据更多了，所以可以提高模型的训练效果在Pytorch中要使用批处理需要进行如下步骤：利用数据集创建一个TensorDataset:#### Download and construct CIFAR-10 dataset.
train_dataset =
转载
2023-11-06 16:56:52
84阅读
下面是李宏毅老师总结的表格。小批次和大批从中的这个大和小的概念指的是一个批次中数据个数的多少。 下面内容是对这个表格的解释。 ①在无并行处理的情况下，小批次的数据处理的更快，大批次的数据处理地慢一些（处理完一次后就进行一次参数的更新）。 ②GPU具有并行处理数据的能力，在并行处理的情况下，小批次数据 ...
转载
2021-09-11 15:57:00
738阅读
2评论
设a,b分别为两个tensorimport torch
import torch.nn as nn
a = torch.tensor([1,2],dtype=float)
b = torch.tensor([5,7],dtype=float)余弦相似度余弦相似度非常简单cos_sim = nn.CosineSimilarity(dim=0, eps=1e-6)
sim = cos_sim(a,b)
转载
2023-12-04 05:28:00
184阅读
