前言前文已经介绍过卷积神经网络的基本概念【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍。下面开始动手实践吧。本文任务描述如下： 从公开数据集CIFAR10中创建训练集、测试集数据，使用Pytorch构建CNN模型对训练集数据进行训练，然后在测试集中测试，查看简单的CNN模型训练效果如何。 CIFAR10公开数据地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
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2023-10-16 00:08:13
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一、Pytorch的建模流程使用Pytorch实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据2，定义模型3，训练模型4，评估模型5，使用模型6，保存模型。对新手来说，其中最困难的部分实际上是准备数据过程。我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据，图片数据，文本数据，时间序列数据。我们将分别以titanic生存预测问题，cifar2图片分类问题，imdb电影评论分类问题，国内新冠疫情结束时间预测
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2023-10-08 12:42:44
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# PyTorch：将一个模型拆分为多个子模型
在深度学习和机器学习的实践中，随着模型复杂度的增加，往往会面临模型的可维护性和训练效率等问题。因此，将一个大模型拆分为多个小模型可以帮助我们更好地组织代码、提高训练速度以及便于调试。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中实现这个过程，并提供相应的代码示例。
## 模型拆分概述
模型拆分是将一个复杂的神经网络分解成多个相互关联、单一责任的小模
原创
2024-09-11 05:22:16
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## PyTorch显存不够 多卡拆分模型
在深度学习中，训练大型模型往往需要大量的计算资源和存储空间。当模型大小超过显存限制时，我们通常需要采取一些策略来解决显存不足的问题。本文将介绍如何使用PyTorch在多个GPU上拆分模型，以充分利用显存。
### 显存不够的原因
导致显存不足的主要原因是模型太大，无法一次性加载到显存中。模型的大小由模型参数和中间结果的大小决定。如果模型参数和中间结
原创
2024-01-19 09:29:43
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1.Unet作为图像语义分割里比较基本的分割网络，自然不能缺席 毕竟文题也叫Unet的深入浅出啊1.1语义分割做什么一开始我认为是这样的 这么理解是没错的，深度学习确实也是这样端到端的小黑盒， 目前大火的原因也是想让这个小黑盒变白 在一维信号或者特征上非常好理解 输入1*n的数据，n是特征的数量，输出一个预测值，这个值代表某种意思 但是一直不太理解在图像中应该怎么理解 直到某一天看的论文累积够了，
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2023-08-17 20:19:54
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文章目录1. 输出多个类别2. softmax层3. loss计算4. softmax和交叉熵来处理MNIST数据集3.1 准备数据集3.2 设计模型3.3 选择恰当的损失函数和优化器3.4 训练模型以及测试模型5.完整代码 1. 输出多个类别多分类问题不同，以MNIST数据集为例，需要计算出每个方框属于不同数字的10个概率，这10个概率需要满足： 这样才能满足多分类的离散分布；而对于二分类问题
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2023-09-04 11:50:57
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[ 目录 ]0. 前言1. 耳切法（1）基础的概念（2）耳点判断（3）判断角度类型（4）点是否在三角形内（5）判断顺逆时针2. 耳切法小优化3. 耳切法小优化24. 耳切法实现（1）基础定义（2）实现5. 测试6. 结束咯 0. 前言有个小需求是分割一下多边形，顺带记录一下。通常来说多边形的形状都比较复杂，不好进行操作，这个时候如果我们可以把一个多边形分隔为若干个三角形，回归到简单基础的形状就方
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2024-08-03 13:15:18
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最近pytorch使用的特别频繁, 这里总结一些pytorch中常用的张量(tensor)操作。tensor和array之间的转换A = t.ones(3, 4)
# torch.tensor -> numpy.ndarray
B = A.numpy()
# numpy.ndarray -> torch.tensor
C = t.from_numpy(B)
# Note:
# A,
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2024-04-10 13:52:22
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在学习和使用深度学习框架时，我们常常需要处理数据集。特别是在使用 PyTorch 时，将数据集拆分成训练集和验证集是一个常见的任务。本文将探讨如何有效地进行 PyTorch 数据集拆分，帮助大家更好地理解这一过程。
### 协议背景
在数据科学中，特别是在机器学习和深度学习领域，数据集拆分是至关重要的。我们需要将我们的数据集拆分为训练集和验证集，以确保模型的性能在未见数据上的泛化能力。下面是一
# PyTorch测试集拆分指南
在机器学习或深度学习的模型训练中，将数据集拆分成训练集、验证集和测试集是一个重要的步骤。正确的数据拆分可以确保模型的泛化能力和评估的准确性。本文将详细介绍如何在PyTorch中进行测试集的拆分，同时提供相关代码示例。
## 数据集拆分的必要性
数据集通常分为以下三种类型：
1. **训练集**（Training Set）：用于训练模型。
2. **验证集*
# 实现"pytorch 拆分出bias"的步骤和代码示例
## 1. 操作流程
下面是整个操作的步骤：
```mermaid
gantt
title 实现"pytorch 拆分出bias"的步骤
section 获取模型参数
获取模型参数 :done, a1, 2021-11-01, 1d
section 拆分出bias
拆分出
原创
2024-04-14 06:22:16
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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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数据应该怎么办呢？通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor。对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用对于音频，有scipy和librosa等包可以使用对于文本，不管是原生python的或者是基于Cython的文本，可以使用NLTK和SpaCy特别对于视觉方面，我们创建了一个包，
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2024-08-27 11:54:55
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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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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目录模型基本定义方法通过nn.Sequential()通过nn.ModuleList()/nn.ModuleDict()复杂模型搭建方法模块构建模型组装既有模型修改替换某layer增加输入变量增加输出变量模型保存、加载保存单卡保存多卡保存加载单卡加载多卡加载参考 模型基本定义方法pytorch中有提供nn.Sequential()、nn.ModuleList()以及nn.ModuleDict()
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2023-08-29 20:29:24
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PyTorch基础入门二：PyTorch搭建一维线性回归模型1）一维线性回归模型的理论基础给定数据集，线性回归希望能够优化出一个好的函数，使得能够和尽可能接近。如何才能学习到参数和呢？很简单，只需要确定如何衡量与之间的差别，我们一般通过损失函数（Loss Funciton)来衡量：。取平方是因为距离有正有负，我们于是将它们变为全是正的。这就是著名的均方误差。我们要做的事情就是希望能够找到和，使得：
目录1、搭建模型的流程1）步骤 2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict()3）方法三—— 先创建容器类，然后使用add_module函数向里面添加新模块4）方法四——利用nn.function中的函数3、VGG16搭建4、全卷积
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2023-08-01 14:21:55
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目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
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2024-08-24 16:22:45
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