第一步： 通过pycharm初始化git环境 1因为之前内网搭建了gitlab，参考此文章centos6搭建gitlab，所以可以通过gitlab很方便的创建一个project，我这边从无到有，先从gitlab上checkout一个仓库，这个项目之前已经从gitlab上创建了，如下图所示：
2checkout之后，可能pycharm识别不到，这时候这样enable一下，如下图所
Pytorch 模型集成（Model Ensembling）这篇文章介绍如何使用torch.vmap对模型集成进行向量化。模型集成将多个模型的预测结果组合在一起。传统上，这是通过分别在某些输入上运行每个模型，然后组合预测结果来完成的。但是，如果您正在运行具有相同架构的模型，则可以使用torch.vmap将它们组合在一起。vmap是一个函数变换，它将函数映射到输入张量的维度上。其中一个用例是通过向量
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2023-11-13 10:43:23
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记录下学习pytorch的各种概念。日积月累吧1.CrossEntropyLossPyTorch-损失函数的损失函数。是log_softmax 和 nll_loss 方法的结合.https://www.jianshu.com/p/e184663e2f8a2.BatchNorm2d()卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络
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2023-12-11 19:32:59
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# PyTorch 实现批量归一化（Batch Normalization）
在深度学习中，批量归一化（Batch Normalization，简称BN）是一种重要的技术，它可以显著提升模型的训练速度和性能。本文将通过代码示例，在PyTorch中实现批量归一化，并对其工作原理进行详细阐述。
## 什么是批量归一化
批量归一化旨在解决神经网络训练中的“内部协变量偏移”问题。它通过对每层的输入进
# 在PyTorch中实现Batch Normalization（批量归一化）
Batch Normalization（批量归一化，简称BN）是一种深度学习技术，它通过规范化每一个mini-batch的输入来加速训练、提高稳定性，并且通常能够改善模型的性能。在深度神经网络中，BN层可以帮助减轻内部协方差偏移（internal covariate shift），从而让网络在训练过程中更容易收敛。
本文首先介绍了数据预处理的方式，如dataset,dataloader。其次通过全连接网络来进行训练。torchvisiontorchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成：torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包
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2023-09-30 14:31:37
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BN，Batch Normalization，是批量样本的归一化。1、BN 层对数据做了哪些处理？如果没有 BN 层，深度神经网络中的每一层的输入数据或大或小、分布情况等都是不可控的。有了 BN 层之后，每层的数据分布都被转换在均值为零，方差为1 的状态，这样每层数据的分布大致是一样的，训练会比较容易收敛。2、BN 层为什么能防止梯度消失和梯度爆炸？梯度消失对于 Sigmoid 激活函数，其导数最
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2023-10-08 00:18:52
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PyTorch code变动趋势是把TH开头这些模块逐渐往ATen native里面挪，native大概意思是pytorch重新写的部分，TH这些从lua torch继承来的称为legacy。大概从v0.3之后就是这个趋势，已经很长时间了。还有一个趋势就是python的code往c++中挪，比如cpu上面rnn的逻辑最开始都是.py的，现在都进c++了。 如果关注performance optim
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2023-10-26 21:29:36
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目录多卡同步BN固定随机种子计算模型参数量提升Pytorch运行效率指定程序运行在特定GPU卡上保证模型的可重复性 多卡同步BN当使用torch.nn.DataParallel将代码运行在多张GPU卡上时，PyTorch的BN层默认操作是各卡上数据独立地计算均值和标准差，同步BN使用所有卡上的数据一起计算BN层的均值和标准差，缓解了当批量大小（batch size）比较小时对均值和标准差估计不准
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2023-11-30 12:00:54
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# 如何使用PyTorch实现BN层
## 引言
在深度学习中，批量归一化（Batch Normalization，简称为BN）是一种常用的技术，它可以加速训练过程、提高模型的稳定性和泛化能力。在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现BN层。
## BN层的实现流程
为了帮助你更好地理解BN层的实现过程，我将使用表格的方式展示整个流程的步骤。
步骤 | 动作
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1 |
原创
2024-01-21 10:40:33
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# PyTorch中BN层与卷积层的合并详解
在深度学习模型中，Batch Normalization (BN) 层被广泛用来加速训练并提高模型的稳定性。而在推理阶段（inference），将 BN 层和卷积层合并成一个层，可以减少模型的计算量及加快模型的推理速度。本文将详细介绍在PyTorch中如何实现 BN 层与卷积层的合并。
## 流程概述
以下是合并 BN 层与卷积层的步骤：
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nn.Module、nn.Sequential和torch.nn.parameter是利用pytorch构建神经网络最重要的三个函数。搞清他们的具体用法是学习pytorch的必经之路。 目录nn.Modulenn.Sequentialtorch.nn.Parameter nn.Modulenn.Module中，自定义层的步骤：1.自定义一个Module的子类，实现两个基本的函数： （1）构造 in
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2023-11-26 19:26:27
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pytorch中的BN层简介简介pytorch里BN层的具体实现过程momentum的定义冻结BN及其统计数据 简介BN层在训练过程中,会将一个Batch的中的数据转变成正太分布,在推理过程中使用训练过程中的参数对数据进行处理,然而网络并不知道你是在训练还是测试阶段,因此,需要手动的加上,需要在测试和训练阶段使用如下函数。model.train() or model.eval()在Pytorch
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2023-06-05 15:03:43
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上一篇文章介绍了如何把 BatchNorm 和 ReLU 合并到 Conv 中，这篇文章会介绍具体的代码实现。本文相关代码都可以在 github 上找到。 Folding BN回顾一下前文把 BN 合并到 Conv 中的公式：\[\begin{align}
y_{bn}&=\frac{\gamma}{\sqrt{\sigma_y^2+\epsilon}}(\sum_{i}^N w_i x
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2024-01-25 21:36:46
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卷积神经网络是含有卷积层的神经网络。 卷积核：可以学习的权重。PS:这里的卷积运算与数学及信号中的不同，神经网络的卷积运算是数学上的互相关运算。图像的平移不变性使我们可以以相同的方式处理局部图像。局部性意味着计算相应的隐藏表示只需一小部分局部图像像素。在图像处理中，卷积层通常比全连接层需要更少的参数。卷积神经网络（CNN）是一类特殊的神经网络，它可以包含多个卷积层。多个输入和输出通道使模型在每个空
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2023-09-29 21:37:08
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## 批归一化（Batch Normalization）在PyTorch中的实现
在深度学习中，批归一化（Batch Normalization，BN）是一种非常重要的技术，它可以加速训练过程，提高模型的性能，同时减轻过拟合现象。本文将介绍批归一化的原理，并使用PyTorch实现一个简单的示例。
### 什么是批归一化？
批归一化是一种对每一层的输入进行标准化的方法。具体来说，它会在训练过程
原创
2024-08-12 03:33:09
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PyTorch冻结BN是一个在深度学习模型中常见的问题，尤其是在迁移学习和模型微调的时候。Batch Normalization（BN）的作用是加速训练过程，保持模型的稳定性。冻结BN，即保持其统计量固定，能够避免训练过程中不必要的变化，提高模型的稳定性和性能。接下来，我们将详细记录解决 PyTorch 冻结 BN 的过程。
## 环境准备
为了顺利实施解决方案，首先需要准备合适的环境。以下是
# PyTorch中的Batch Normalization冻结：原理与实践
Batch Normalization（BN）是深度学习中的一种重要技术，旨在解决神经网络训练过程中的内部协变量偏移问题，使得训练更为稳定，收敛更快。尽管BN带来了诸多好处，但在某些场景下，如迁移学习或者模型微调，我们可能需要冻结BN层以避免其统计信息的变化。本文将探讨如何在PyTorch中冻结BN层，并提供相应的代码
# 如何在PyTorch中实现批量归一化（Batch Normalization）
批量归一化（Batch Normalization，简称 BN）是一种用于加速深度网络训练和提高模型性能的技巧。它通过标准化每一层的输入，使得数据更稳定，从而更快收敛。本文将会详尽教授如何在 PyTorch 中实现批量归一化，适合初学者阅读。
## 1. 流程概览
在此部分，我们将整个过程分为几个步骤，并以表
# PyTorch中的Batch Normalization层
在深度学习中，Batch Normalization（BN）是一种常用的技术，用于加速神经网络的训练过程并提高模型性能。PyTorch提供了简单易用的接口来实现BN层，本文将介绍BN层的原理、用途和代码示例。
## 1. Batch Normalization的原理
BN层是通过对每个mini-batch的特征进行归一化来加速深
原创
2023-07-21 11:04:32
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