# PyTorch中的参数
在PyTorch中，参数（parameter）是神经网络模型中需要被优化的权重和偏置。这些参数可以通过优化算法来调整，以使模型的预测结果更加准确。在PyTorch中，参数是通过`torch.nn.Parameter`类来创建和管理的。
## 创建参数
要创建一个参数，可以使用`torch.nn.Parameter`类并传入一个张量作为初始值。下面是一个简单的示例：
原创
2024-06-09 03:36:29
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在最后一个主题中, 我们训练了Lenet模型和CIFAR数据集。我们发现我们的LeNet模型可以对大多数图像做出正确的预测, 同时我们也发现准确性过高。尽管我们的模型不是训练有素的, 但是它仍然能够预测大多数验证图像。由于增加了深度多样性和训练图像的固有复杂性, CIFAR数据集将更加难以分类。我们与MNIST数据集表现非常出色的LeNet模型现在在准确分类CIFAR数据集方面存在问题。我们目前正
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2023-09-03 00:46:57
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1、PA/PB参数的功能 LTE系统中可以配置RS功率、PDSCH功率，以达到优化性能、降低干扰的目的：2、PA/PB参数的定义 PA 值： 该参数表示 PDSCH 功率控制 PA 调整开关关闭且下行 ICIC 开关关闭时， PDSCH 采用均匀功率分配时的 PA 值。 1、 界面取值范围：DB_6_P_A(-6 dB), DB_4DOT77_P_A(-4.77 dB), DB_3
原创
2020-12-30 21:39:13
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RVS PA-1800大功率功放技术参数：
欢迎关注，有问题一起学习欢迎留言、评论你要保守你心，胜过保守一切。作者：刘俊涛的博客
原创
2022-05-13 09:56:14
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PAPAPA
原创
2021-08-02 14:35:00
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一、随机梯度下降法（sgd） 前面我们介绍了梯度下降法的数学原理，下面我们通过例子来说明一下随机梯度下降法，我们分别从 0 自己实现，以及使用 pytorch 中自带的优化器import numpy as np
import torch
from torchvision.datasets import MNIST # 导入 pytorch 内置的 mnist 数据
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2023-10-29 07:38:17
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optim 的基本使用for do: 1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数optim的完整流程cifiron = nn.MSELoss()
optimiter = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)
for i in range(iters):
out = net(inputs)
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2023-11-20 10:31:08
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一、Dropout原理
1.概述 作用：防止过拟合 方法：训练时，随机停止某些神经元的参数训练2. Dropout工作流程及使用2.1 Dropout具体工作流程 假设我们要训练这样一个神经网络，如图2所示。图2：标准的神经网络输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用Dropout之后，过程变成如下：（1）首先随机（临时
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2023-07-24 08:11:20
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# PyTorch参数详解
PyTorch是深度学习领域中极为流行的开源机器学习库之一，其灵活性和高效性使得它适用于学术研究和工业应用。在使用PyTorch构建和训练深度学习模型时，模型的参数是一个关键的概念。本文将带您深入了解PyTorch模型的参数、如何定义和更新这些参数，以及可视化相关流程。
## 什么是PyTorch参数？
在PyTorch中，参数通常指的是模型中的权重（weight
TL; DR; 假设 x 经过一番计算得到 y，那么 y.backward(w) 求的不是 y 对 x 的导数，而是 l = torch.sum(y*w) 对 x 的导数。w 可以视为 y 的各分量的权重，也可以视为遥远的损失函数 l 对 y 的偏导数（这正是函数说明文档的含义）。特别地，若 y 为标量，w 取默认值 1.0，才是按照我们通常理解的那样，求 y 对 x 的导数。 
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2023-12-04 21:44:45
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1. PyTorch 预训练模型Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。往往我们需要对 Pre-Trained Model 进行相应的修改，以适应我们的任务。这种情况下，我们可以先输出 Pre-Trained Model 的结构，确定好对哪些层修改，或者添加哪些层，接着，再
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2023-08-21 07:33:15
203阅读
概述构建一个toy net，测试不参与运算的变量是否会更新&如何更新，加深对pytorch框架参数更新逻辑的理解。起因实现随机深度策略时，在block内部进行requires_grad=True/False操作会报错 （后面测试知道其实是DataParallel的锅）ref: 1, 2测试代码结论见后# 以下代码中，需要设置或取消对应的代码屏蔽，完成不同的测试内容
class ConvBl
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2023-08-18 13:35:59
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# Python is not a programming language
When it comes to programming languages, Python is often a popular choice among developers. Known for its simplicity and readability, Python has gained a strong
原创
2024-06-23 04:56:26
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计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter之殊途同归参数量方法一：pytorch自带方法，计算模型参数总量参数量方法二： summary的使用：来自于torchinfo第三方库参数量方法三： summary的使用：来自于torchsummary第三方库计算量方法一：thop的使用，输出计算量FLOPs和参数量parameter 在进行论文撰写时，我们通常要通过计算网络模型的计算量
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2024-01-23 18:38:52
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pytorch神经网络训练参数设置pytorch作为现在特别热的深度学习框架，很多小伙伴想入门pytorch框架，训练过程中，训练参数设置尤为重要，下文主要介绍pytorch模型保存及学习率调整。keras相关参数截取我这里先截取一段keras训练参数，供熟练keras框架的学习者参考，便于与pytorch做比对。logging = TensorBoard(log_dir="logs")
red
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2023-08-08 10:18:18
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一、概念Pytorch中优化器的目的：将损失函数计算出的差值Loss减小。 优化过程：优化器计算网络参数的梯度，然后使用一定的算法策略来对参数进行计算，用新的参数来重新进行训练，最终降低Loss。 其中官网提供了13种优化算法，其中主要的有5种：SGD(stochastic gradient descent 随机梯度下降)，Adagrad（自适应梯度算法），Adam（Adaptive Moment
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2023-12-04 20:41:41
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反向传播算法链式法则求偏导反向传播Sigmoid函数举例 反向传播算法，这是深度学习中优化算法的核心，因为所有基于梯度的优化算法都需要计算每个参数的梯度各种优化算法的变式1.梯度下降法2.SGD随机梯度下降法 就是每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度。 公式是：更新的参数数据=参数数据-学习率*参数梯度 代码如下：def sgd_update(parameters
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2023-10-13 13:02:46
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SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent。SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然
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2023-12-10 14:01:37
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既然已经有模型和数据了，是时候在数据上优化模型参数来训练、验证和测试它了。模型训练是一个迭代过程；在每一次迭代（epoch），模型会作出一个预测，计算其预测误差（loss），收集误差关于模型参数的导数（如前一节所述），并使用梯度优化这些参数。关于这一过程的详细信息，可以观看backpropagation from 3Blue1Brown。先决代码我们从Datasets & DataLoad
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2023-07-29 20:26:56
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