變化越少，解決越易。 --題記 多變量問題（比如方程組求解，或者優化目標函數，這裏不妨假設有個變量）是經常涉及到的一類問題，相較於單變量的優化
opencv/numpy/PIL/pytorch图片转换import numpy as np
from PIL import Image
from torchvision import transforms
# pytorch
# 把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image或者shape为(H,W,C)的numpy.ndarray，转换成形状为[C,H,W]，取值范围是[0,1.0]的t
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2024-09-10 10:34:52
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nn.DataParallel，最初的方法，最大问题就是负载极不平衡，当你在数据并行的时候，你的loss却不是这样的，每次都会在第一个GPU相加计算，这就造成了第一个GPU的负载远远大于剩余其他的显卡。pytorch-encoding，一个第三库，可以一试 推荐官方：distributedDataparallel，多机多卡，单机多卡也可以初始化#初始化使用nccl后端（这个），当然还有别的后端，可
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2024-02-24 12:32:53
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# PyTorch多数据集交替训练
在机器学习与深度学习的研究和应用中，模型的性能通常依赖于训练中使用的数据集的质量和多样性。对于复杂任务，使用多个数据集可以提高模型的泛化能力，避免过拟合。在这篇文章中，我们将讲解如何在PyTorch中实现多数据集的交替训练，包括代码示例、流程图和关系图。
## 1. 交替训练的基本概念
交替训练是指在训练过程中使用多个数据集的不同批次进行训练，这样可以实现
转载文章，有空我好好写一写CP分解哈一般CP分解的求解都是用迭代最小二乘法（ALS），想详细了解cp算法可以看看tensor toolbox里cp-als的代码，相当详细，哈哈，最开始读用了好久，不过可以详细了解整个算法，里面做了很多的优化，优化部分可以忽略，跳过。CP分解是将一个高阶张量分解成若干个一维的因子矩阵，例如：三阶张量可以分解成3个一维的因子矩阵，从而可以用更少的数据量表示整个张量数据
1.torch.optim 在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失的数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。 1.1一阶优化算法 使用参数的梯度值来更新参数，最常用的是梯度下降。梯度是导数的多变量表达式，函数的梯度形成了向量场，同时也是一个方向，这个方向导数最大，等于梯度。 梯度下降的功能是寻找最小值，控制方差，更新模型参数最终使模型收敛，网络的参数更新公式是
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2023-10-13 23:10:57
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损失函数的作用是衡量模型的输出与真实标签之间的差异，有了这个差异(loss)后，如何使用这个loss去更新模型中的参数，使得loss逐渐降低呢？这就是优化器所要完成的工作。什么是优化器损失函数会得到一个loss值，即模型输出与真实标签之间的差异，然后采用pytorch中的自动梯度求导模块来求导模型中的参数的梯度，在模型中就可以得到对每一个可学习参数的梯度grad，有了梯度之后，优化器拿到梯度进行一
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2023-08-05 20:24:11
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在前文，我们初步完成了梯度下降算法求解线性回归问题的实例。在这个过程中，我们自己定义了损失函数和权重的更新，其实 PyTorch 也为我们直接定义了相应的工具包，使我们能够简洁快速的实现损失函数、权重的更新和梯度的求解。 损失函数与优化器一、模型的内置函数1.损失函数 torch.nn.MSELoss()2.优化器 torch.optim二、模型的建立1.定义线性模型 Linear2.定义优化
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2023-11-21 10:48:29
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前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器的定义和作用是？（2）Pytorch中提供的优化器optimizer的基本属性是？（3）optimize
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2023-06-30 18:35:59
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注：文中涉及一些内部底层实现机制，可能和大家外界看到的不一样，这里略过不做介绍。借着笔记，分享平时碰到的技术点，不高端，不炫酷，对你有用更好了。最近在做模型的优化工作，主要涉及精度，速度和显存优化，今天主要针对显存优化分享下关于Pytorch显存机制的笔记。显存优化还涉及显存量查看，训练中显存使用分布查看，还有一些节省显存的tricks。我在这篇文章中没有体现，mentor看到文章“嫌弃”说“看的
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2023-09-25 22:27:34
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视学算法报道 【新智元导读】12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT 8.2版本，对10亿级参数模型进行了优化，让实时运行NLP应用成为可能。与原始PyTorch模型相比，TensorRT可以将T5、GPT-2的延迟降低9到21倍。众所周知，PyTorch和TensorFlow是两个非常受欢迎的深度学习框架。12月2日，英伟达发布了最新的Tens
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2023-12-08 09:22:05
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挖来~~ 通过修改SelfAttention的执行逻辑，就可以节省大量的激活值显存开销。通过修改SelfAttention的执行逻辑，可以节省大量的激活值显存开销。这篇文章的消除方法来自于2021年12月10日谷歌放到arxiv上的文章self attention does not need O(n^2) memory. 该方法巧妙地使用了小学学到的加法分配率，将self attention中的固
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2023-09-03 14:32:50
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一、优化器PyTorch常用的优化方法都封装在torch. optim里面，其设计很灵活，可以扩展为自定义的优化方法。所有的优化方法都是继承了基类optim.Optimizer,并实现了自己的优化步骤。最常用的优化算法就是梯度下降法及其各种变种，后续章节我们将介绍各种算法的原理，这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。说明使用优化器的一-般步骤为: (1) 建立优化器实例 导入optim模块，实
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2023-09-17 13:39:16
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前言在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小》中我们对如何计算各种变量所占显存大小进行了一些探索。而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架的一些特性，去查看我们当前使用的变量所占用的显存大小，以及一些优化工作。以下代码所使用的平台框架为Pytorch。优化显存在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。显存是有限
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2023-08-17 00:23:36
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本文参考Pytorch官方教程，个人觉得代码结构写得非常好，很值得借鉴使用，所以转发分享，另外将调试中遇到的问题和解决一起说明一下。目前在CNN上的迁移学习的主要场景主要有两大类：1.CNN微调：使用预训练的CNN参数初始化网络，而不是随机初始化网络，如使用在imagenet上进行预训练的网络参数进行初始化；2.将CNN作为固定的特征提取方式：除了最后的全连接层，其余层全部冻结，最后的全连接层替换
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2024-07-12 12:14:05
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Pytorch中有四种常用的优化器，SGD、Momentum、RMSProp、Adam，那我们该如何选择呢。1.SGD参数介绍：--lr(float) :学习率--momentum(float，可选）：动量因子（默认为0）--weight_decay(float，可选）：权重衰减（L2惩罚，默认为0）--dampening(float，可选）：动量的抑制因子（默认为0）--nesterov(boo
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2023-08-08 11:12:30
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文章目录1、SGD(随机梯度下降）2、ASGD（随机平均梯度下降）3、AdaGrad算法4、AdaDelta算法5、Rprop（弹性反向传播）6、RMSProp（Root Mean Square Prop，均方根传递）7、Adam(AMSGrad)8、Adamax9、Nadam10、SparseAdam11、AdamW12、L-BFGS13、Radam pytorch的几类优化器1.https:
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2023-09-03 10:29:47
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损失函数，又叫目标函数，用于计算真实值和预测值之间差异的函数，和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。本篇文章主要对 pytorch 中的 损失函数和优化器进行讲解。1. 损失函数 损失函数简介 神经网络进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标数值比较得到损失函数，计算误差更
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2023-08-07 21:36:16
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Pytorch优化器#1机器学习中的五个步骤：数据 ——> 模型 ——> 损失函数 ——> 优化器 ——> 迭代训练 通过前向传播得到损失函数，模型再反向传播得到参数的梯度，接下来就是优化器根据这个梯度去更新参数，使得模型的损失不断降低。1 优化器的概念 pytorch的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签。 在更新参数时一般使用梯度下降的方式
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2023-12-09 11:22:23
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目录一、优化器的重要性二、PyTorch 中的深度学习三、优化器的选择一、优化器的重要性深度学习模型通常包含大量的参数，因此训练过程涉及到优化这些参数以减小损失函数的值。这个过程类似于找到函数的最小值，但由于模型通常非常复杂，所以需要依赖数值优化算法，即优化器。优化器的任务是调整模型参数，以最小化损失函数，从而提高模型的性能。二、PyTorch 中的深度学习PyTorch 是一个流行的深度学习框架
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2024-07-30 00:24:41
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