# PyTorch打印类型的科普文章
在深度学习的领域，PyTorch作为一个流行的框架，因其灵活性和易用性广受欢迎。在使用PyTorch进行数据处理和模型训练时，正确地理解和打印变量的类型是至关重要的。本文将为您详细介绍如何在PyTorch中打印变量类型，并加以示例和相关图示，帮助您更好地掌握这一技能。
## 一、PyTorch的数据类型
PyTorch中的数据结构主要是Tensor。Te
在深度学习中，损失函数是用来衡量模型参数质量的函数。说人话就是：真实值和预测值之间的差值分类任务中的损失函数这里重点说交叉熵损失①多分类任务多分类任务需要用激活函数softmax将输出转变成概率的形式，在多分类任务中，交叉熵损失函数的计算方法为： 为了熟悉理解这个公式，我们来看下面这个例子： 计算下面的交叉熵损失： 代入公式：L =-(0log0.1+1log0.7+0*log0.2)=-log0
转载
2024-06-25 04:18:52
51阅读
PyTorch教程-7：PyTorch中保存与加载tensor和模型详解保存和读取TensorPyTorch中的tensor可以保存成 .pt 或者 .pth 格式的文件，使用torch.save()方法保存张量，使用torch.load()来读取张量：x = torch.rand(4,5)
torch.save(x, "./myTensor.pt")
y = torch.load("./myT
转载
2023-11-02 06:46:31
318阅读
一、概念损失函数在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。具体实现过程：在一个批次（batch）前向传播完成后，得到预测值，然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值，反向传播去更新权值和偏置等参数，以降低差值，不断向真实值接近，最终得到效果良好的模型。常见的损失函数包括：MSE（均方差, 也可以叫L2Loss），Cross Entropy Loss（交叉熵），L1 Loss
转载
2023-09-15 20:56:27
186阅读
task07 一、可视化网络结构1、使用print函数打印模型基础信息2、使用torchinfo可视化网络结构二、CNN卷积层可视化1 可视化卷积核2、可视化CNN特征图的方法3 CNN class activation map可视化方法三、使用Tensorboard可视化训练过程1 TensorBoard可视化的基本逻辑2 TensorBoard的配置与启动 一、可视化网络结构背景：深度神经网
转载
2023-12-21 10:55:48
337阅读
一、损失函数与反向传播 loss function（越小越好）：1.计算实际输出与目标输出之间的差距；2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）import torch
from torch import nn
from torch.nn import L1Loss
inputs = torch.tensor([1,2,3],dtype=float)
targets = torch.tenso
转载
2023-09-17 13:39:02
100阅读
5、nn.L1Loss回归任务中常用的损失函数。
功能：计算模型输出inputs与真实标签target之差的绝对值\[L_n=\vert x_n-y_n\vert
\]6、nn.MSELoss回归任务中常用的损失函数。
功能：计算模型输出inputs与target之差的平方\[L_n=( x_n-y_n)^2
\]nn.L1Loss(size_average=None,reduce=None,re
转载
2024-08-30 11:25:28
166阅读
机器学习中的分类问题常用到交叉熵作为损失函数，那么Pytorch中如何使用交叉熵损失函数呢？这就涉及到torch.nn中的三个类：nn.LogSoftmax、nn.NLLLoss、nn.CrossEntropyLoss，今天剖析一下这几个类，便于以后查找。一、nn.LogSoftmaxsoftmax常用在网络的输出层上，以得到每个类别的概率，顾名思义，nn.LogSoftmax就是对softmax
转载
2023-09-25 12:16:33
142阅读
文章目录`Pytorch`的计算图与动态图机制1、计算图（Computational Graph）2、动态图机制 Pytorch的计算图与动态图机制1、计算图（Computational Graph）计算图是一个用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：结点(Node)和边(Edge)：结点表示数据：向量，矩阵，张量等边表示运算，如加减乘除卷积等例子：利用计算图表示第一步：创建和第二步：令
转载
2024-01-08 20:35:44
207阅读
Torchsummary打印数据提取写在前面：Torchsummary的尿性Torchsummary提取打印数据方式 写在前面：Torchsummary的尿性Torchsummany所提供的summary方法是作pytorch模型各层数据可视化的优秀方法，但是原本的summary方法只能做到调用后打印各层的数据信息，并没有提供任何子函数和官方方法来使使用者提取想要的数据信息。我们只能另辟蹊径。T
转载
2024-06-24 04:26:12
53阅读
这个问题来源于我想用我电脑的古董显卡跑一个开源程序，结果测试的时候下面的代码输出False，我就无法用显卡跑。import torch
print(torch.cuda.is_available())目录一、确定pytorch版本二、确定cuda版本，下载cuda三、下载对应版本的cuDNN四、验证是否安装成功 五、安装对应版本的pytorch六、最后一、确定pytorch版
转载
2024-06-07 13:51:54
157阅读
一、自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss… 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些损失函数的实现则需要我们
转载
2023-09-16 21:24:45
491阅读
torch.nn.NLLLoss（）分类问题的损失函数中，经常会遇到torch.nn.NLLLOSS。torch.nn.NLLLOSS通常不被独立当作损失函数，而需要和softmax、log等运算组合当作损失函数。Input形状：(N, C)Target形状：(N)torch.nn.NLLLOSS官方链接1、源码class NLLLoss(_WeightedLoss):
r"""The n
转载
2024-02-08 06:41:24
72阅读
在多卡的GPU服务器，当我们在上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们通常会使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练。一般我们会在代码中加入以下这句：device_ids = [0, 1]
net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=device_ids)似乎只要加上这一行代码，你在ternimal下执行watc
转载
2023-11-02 06:48:17
35阅读
之前介绍了Pytorch的DataParallel方法来构建分布式训练模型，这种方法最简单但是并行加速效果很有限，并且只适用于单节点多gpu的硬件拓扑结构。除此之外Pytorch还提供了DistributedDataParallel来构建分布式模型，并行加速程度更高，且支持多节点多gpu的硬件拓扑结构。一、Overall Design 整体的系统方案设计intuition也非常直观：每个gp
转载
2023-11-10 17:46:07
13阅读
# PyTorch Memory Printing
PyTorch is a popular open-source machine learning library that provides a flexible and dynamic computational graph for building and training deep learning models. One common
原创
2024-06-26 05:33:46
35阅读
# 如何在PyTorch中打印Batch Size
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何在PyTorch中打印Batch Size。这对于刚入行的小白来说可能是一个简单但很有用的技能。下面我将介绍整个流程和具体的代码示例。
## 整体流程
以下是实现“pytorch 打印batchsize”的整个流程：
```mermaid
stateDiagram
开始 -->
原创
2024-03-24 05:27:04
93阅读
# 如何打印 PyTorch 版本
作为一名刚入行的小白，可能你对如何使用 Python 库还不够熟悉。其中，PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，了解自己的 PyTorch 版本是调试和开发的重要一步。本文将详细介绍如何实现这一功能。
## 流程概述
下面是打印 PyTorch 版本的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|--
原创
2024-09-16 05:17:37
152阅读
# PyTorch打印精度的探讨
在深度学习中，评估模型性能的一个重要指标是“精度”。在使用PyTorch进行模型训练和测试时，打印出精度信息可以帮助我们更好地理解模型的表现。本文将介绍如何计算并打印模型的精度，同时提供相关的代码示例，帮助您更好地掌握这一过程。
## 什么是精度？
精度（Accuracy）通常用于分类问题，定义为正确预测的样本数量与总样本数量的比率。公式如下：
\[ \t
# 如何在pytorch中打印tensor
作为一位经验丰富的开发者，教导刚入行的小白如何在PyTorch中打印tensor是一项基础且必要的任务。在本文中，我将为你展示整个过程及每一步所需的代码，并对代码进行解释。
## 流程图
```mermaid
pie
title 教学流程
"步骤一" : 了解打印方法
"步骤二" : 导入PyTorch库
"步骤三"
原创
2024-02-25 04:24:35
99阅读
