PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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pytorch中nn 与 nn.functional有很多相同的函数，这里整理别人的回答说明下：https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790nn 与 nn.functional的区别两者的相同之处：
nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d
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2023-10-01 15:36:07
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1）卷积层class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W)，输出尺度（N,Cout,Hout,Wout）的计算方式： 说明stride: 控制相关
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2023-11-17 15:08:25
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丰色 大家在使用PyTorch时，是不是也踩过不少坑？现在，Reddit上的一位开发者根据他曾经犯过的错和经常忘记的点，总结了七点使用PyTorch的小技巧，供大家参考。很多人表示很有用，并有人指出这些不仅仅是tips，是每个人在使用Pytorch之前应该阅读的教程的一部分。这位分享者还提供了在线代码示例和视频演示。接下来就为大家一一展示，请大家按需汲取！1、使用device参数直接在目标设备创建
概述虽然tensorflow2.0发布以来还是收获了一批用户，但是在自然语言处理领域，似乎pytorch见的更多一点。关系抽取是目前自然语言处理的主流任务之一，遗憾没能找到较新能用的开源代码。一方面是因为关系抽取任务的复杂性，目前数据集较少，且标注的成本极高，尤其是中文数据集，所以针对该任务的数据集屈指可数，这也限制了这方面的研究。另一方面，关系抽取任务的复杂性，程序多数不可通用。github上有
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2023-08-11 19:51:34
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一、PyTorch的简介和安装 因为在学习pytorch之前就已经配置和安装好了相关的环境和软件，所以这里就不对第一章进行详细的总结，就简要总结一下：1.1 pytorch的发展 去了P
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2023-09-07 11:36:13
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小白学Pytorch 系列–Torch API（2）Generatorstorch.Generator创建并返回一个生成器对象，该对象管理生成伪随机数的算法的状态。在许多就地随机抽样函数中用作关键字参数。g_cpu = torch.Generator()
g_cpu.get_state()
g_cpu = torch.Generator()
g_cpu.initial_seed()
g_cpu
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2023-12-10 16:54:44
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PyTorch中对tensor的很多操作如sum,softmax等都可以设置dim参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch中的dim类似于numpy中的axis。dim与方括号的关系创建一个矩阵a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(a)输出：tensor([[1, 2],
[3, 4]])因为a是一个矩阵，所以a的左边有2个括号括号之
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2023-07-28 14:41:42
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文章目录一、画图、路径、csv、txt、导模块、类继承调用方法写进日志log里面pytorch ,可视化1，输出每一层的名字，输出shape，参数量获取当前文件夹路径python 获取当前目录 上一级目录 上上一级目录写入xlsx或者csv等文件，如果没有文件夹，则自动创建文件夹保存文件到txt，读取txt文件数值汇总fpr、tpr到excel画多个loss曲线和auc并将数值保存到csv文件将
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2023-09-14 18:20:08
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pytorch基础二索引与切片Indexing 直接索引： 采样索引... 任意维度维度变换.view( ) 合并维度Squeeze \ unsqueeze 删减 \ 增加维度expand / repeat 维度扩展Transpose / t / permute 转置 索引与切片Indexing 直接索引以下方程序为例 ，首先创建的 tensor -> (4,3,28,28) 分别为bat
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2024-01-04 07:32:01
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一、环境搭建当前：Windows10 + Anaconda3.61.1 创建PyTorch的虚拟环境打开Anaconda中的Anaconda Prompt那个黑框框，输入：#注意这里pytorch是自己设置的虚拟环境名称，可以随意取
conda create --name pytorch python=3.6之后输入y，创建pytorch虚拟环境。以下是一些常规命令：#进入到虚拟环境
activa
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2023-07-28 15:38:09
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文章目录介绍为什么深度学习？深度学习的应用PyTorch 简介PyTorch 中的 GPU什么是张量？练习 1.01：使用 PyTorch 创建不同秩的张量使用 PyTorch 的优势使用 PyTorch 的缺点PyTorch 的关键要素PyTorch autograd 库PyTorch nn 模块练习 1.02：定义单层架构PyTorch 优化包练习 1.03：训练神经网络活动 1.01：创建单
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2024-08-15 10:44:24
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GPU并发多GPU运算的分发并行机制torch.nn.DataParallel使用torch.distributed加速并行训练：使用方式初始化Dataloader模型的初始化同步BN多机多卡DDP（DistributedDataParallel）使用apex加速（混合精度训练，并行训练，同步BN）：apex的使用Amp:Automatic Mixed PrecisionDistributed
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2023-08-21 10:10:09
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一、前言PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，
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2023-08-08 22:28:01
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文章目录0 前面写的几篇前面关于nerf的一些学习：本文学习的代码：`nerf-pytorch`1 python简单语法1.1 python简单字符1.2 python切片操作3 python 函数3.1 var()函数3.2 getattr()函数3.3 sorted()函数3.4 range()函数3.5 time.time()4 PyTorch相关4.1 nn.Identity()4.2
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2023-10-22 08:23:29
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Xilinx FPGA实现LSTM算法时对ROM的初始化将pytorch框架的权重矩阵以定点数补码的形式导入到FPGA中 文章目录Xilinx FPGA实现LSTM算法时对ROM的初始化1. pytorch框架中的LSTM2. 初始化一个RNN模型3. 初始化ROM的coe文件格式4. 将参数转换为补码，并且输出到coe文件5. 配置一个ROM6. 结论7. 代码 1. pytorch框架中的LS
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2023-10-23 21:43:25
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b站小土堆的pytorch教学视频，实在是太好了。不光教代码的语法功能，更重要的是教你看pytorch官网。本文作为学习笔记，将小土堆提供的GPU训练代码进行详解分析，(因为这个案例基本上综合了小土堆前面讲过的所有内容)防止自己忘了。可以随时查看。代码import torch
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import Summar
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2024-01-21 09:30:37
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torch.nn.parallel.DistributedDataParallel提供了更为高效的单机多卡和多机多卡训练接口。 几个基本概念group：即进程组。默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。当需要进行更加精细的通信时，可以通过 new_group 接口，使用 word 的子集，创建新组，用于集体通信等。world size ：表示全局进程个数。
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2024-01-29 19:19:30
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第1步，导入相关的python包，并且下载训练集，其中训练集可以提前下载放到相应的目录下面。如果真的通过下面代码进行，将会相当耗时。from torchvision import datasets, transforms
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as
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2023-09-02 13:51:03
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