数据预处理几乎每个训练管道都以 Dataset 类开始。它负责提供数据样本。任何必要的数据转换和扩充都可能在此进行。简而言之，Dataset 能报告其规模大小以及在给定索引时，给出数据样本。如果你要处理类图像的数据（2D、3D 扫描），那么磁盘 I/O 可能会成为瓶颈。为了获取原始像素数据，你的代码需要从磁盘中读取数据并解码图像到内存。每个任务都是迅速的，但是当你需要尽快处理成百上千或者成千上万个
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2024-05-18 00:38:18
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1. CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库，图片分辨率压缩至32x32，一共有10种图片分类，均进行了标注。适合监督式学习。CIFAR10有60000张图片，其中50000张是训练集，10000张是测试集。cifar-10数据集下载链接2. torchvision包。使用torchvision可以轻松实现数据的加载和预处理。3. 使用
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2023-10-20 07:04:18
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在pytorch官网上的tutoral中，教程给了一个例子，训练一个分类器，下载CIFAR10数据集，用一个简单的CNNC网络训练模型。在我们下载的CIFAR10数据集中，已标签的数据被打包并封装在data文件夹里。我们可以在这个例子的基础上，把自己的数据放到其模型下，并实现一个简易的分类器。首先是配置pytorch的各种环境，有很多教程的，他们讲的又详细又好，我就不多讲啦。先导入各种模块#enc
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2023-06-30 16:50:29
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本文通过记录在pytorch中训练CIFAR-10数据集的一些过程，实现一个基本的数据集的分类，并在此过程中加强对图片、张量、CNN网络的理解，并尝试去总结一些训练技巧，记录一个新手对数据及网络的理解。CIFAR—10数据集CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集地址如下：The CIFAR
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2023-10-23 07:01:00
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说明：总结了以下pytorch进行深度学习的常用的写法和API 文章目录1. 数据篇1.1 Dataset1.2 DataLoader其他2. 网络篇2.1 层的使用2.2 网络参数2.3 输出网络结构2.4 其他操作3. 训练篇3.1 损失函数3.2 优化器其他4. 测试篇5. 作图 1. 数据篇1.1 Dataset继承Dataset类写自己的数据集一般在__init__()函数中定义类的变量
目录1.引言2.数据集处理部分2.引入网络模型、损失函数、优化器3.训练过程4.验证过程1.引言 在使用pytorch进行深度学习模型训练时，训练脚本是不可或缺的一部分，本文将以一个经典的训练脚本为对象，一行一行分析其代码原理。 &nb
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2024-05-04 10:16:08
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文章目录原理图把模型和数据放在cuda上多GPU做数据并行注意事项多卡并行运算时涉及到的模型保存问题朴素：单卡保存，单卡加载加载时：加载单卡数据，转多卡模型保存时：多卡训练模型，转单卡保存多卡保存，多卡加载PyTorch查看模型和数据是否在GPU上 本文借鉴了一些其他博客，已标注。仅作学习使用。 原理图将模型和数据推入output_device（也就是0号）gpu上。0号gpu将当前模型在其他
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2023-09-25 09:43:37
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前言 本文介绍了训练日志的配置方法，为什么需要设置随机数种子，设置随机数种子的方法，加载数据的配置，学习的配置和调整方法，损失函数的配置和自定义损失函数的写法。
训练日志的配置训练日志是用于保存训练过程中的一些信息，方便事后查看模型的训练情况。首先是准备好基本的配置。import logging
def train_logger(num):
logger = loggin
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2024-05-08 15:31:50
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PyTorch教程-4：PyTorch中网络的训练与测试基本原理对于要训练的模型，首先我们需要定义其结构，实例化一个用于计算Loss的loss_function和一个用于更新参数的optimizer，之后的事情就比较简单了，只要准备训练数据，然后设定训练的代数（或者停止条件）就可以进行迭代的训练。最后保存模型。对于验证的模型，只要将数据传输进训练好的模型中就能得到预测的结果，当然这个过程通常是不需
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2023-10-26 13:58:51
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划分训练-验证-测试集简述测试集一般都是客户用来验收模型的，是拿不到的，在Kaggle比赛里就是用来计算选手模型的score的集合。而训练集拿到以后要划分成训练集和验证集，只用训练集来训练，验证集用来以一定的频率对模型的performance做验证，也就是用来防止over-fitting的，在训练过程中可以得到验证集的Loss或者acc.的曲线，在曲线上就能大致判断发生over-fitting的点
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2023-10-19 08:55:23
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训练集、验证集和测试集小总结之前一直不大明白测试集（Test set）和验证集（Validation set）的区别，网上也看了很多文章，都不大理解。网上大部分说二者的区别在于调参， 但有时候我们不是也可以在训练集（Learning set）或者测试集上调参吗？ 直到最近做试验，亲自划分这三个集，才对这个调参有了理解。 1 .三个集同时存在时当训练模型的时候， 我们
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2023-12-20 09:34:32
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一、introduction不得不说pytorch的功能十分强大，其中torchvision.datasets已经内置了常用的数据集，我们也可以使用datasets.ImageFolder来加载我们自己的数据集。如果你觉得这两个方法都不能很好的加载你想要的数据集，也可以通过继承dataset类来自定义自己的数据集加载方式。本文主要介绍前两种加载数据集的方法，然后使用常见的卷积神经网络来训练并测试自
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2024-01-18 23:45:50
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全文共
4857字，预计学习时长
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事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？(没错，就是这样)。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。 这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以
# PyTorch加载训练集
在机器学习和深度学习领域，数据集的加载是非常重要的一步。PyTorch作为一种常用的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来加载和处理训练集。本文将介绍如何使用PyTorch加载训练集的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据集的准备
在加载训练集之前，我们首先需要准备好数据集。在PyTorch中，可以通过自定义数据集类来加载和处理数据。这个类需要继承自`t
原创
2023-09-23 17:52:35
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在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们常常需要将数据集分为训练集、验证集和测试集。这一过程不仅可以帮助我们更好地评估模型性能，还能提高模型的泛化能力。在这篇博文中，我将详细记录在PyTorch中处理训练集、验证集和测试集的策略，尤其是在数据备份、恢复、灾难场景管理、工具链集成、验证和预防措施方面所采用的方法。
### 备份策略
为了确保数据的安全性和完整性，我使用了一个综合备份策略。
# PyTorch中的训练集、验证集与测试集解析
在机器学习和深度学习中，数据的划分是非常重要的。通常情况下，我们会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。本文将详细介绍这三个概念，并通过PyTorch的示例代码来帮助理解。
## 1. 训练集、验证集与测试集的定义
- **训练集（Training Set）**: 使用于模型训练的数据。模型通过学习训练集中的特征和模式来更新其参数。
- *
原创
2024-08-12 04:20:49
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# 如何在 PyTorch 中实现张量数据集划分为训练集和测试集
在深度学习中，将数据集划分为训练集和测试集至关重要。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。本文将向你展示如何使用 PyTorch 来实现这种划分。
## 流程概述
首先，让我们看看整个流程的步骤：
| **步骤** | **描述**
原创
2024-10-22 06:52:34
44阅读
1.训练集&验证集&测试集训练集：训练数据验证集：验证不同算法（比如利用网格搜索对超参数进行调整等），检验哪种更有效测试集：正确评估分类器的性能正常流程：验证集会记录每个时间戳的参数，在加载test数据前会加载那个最好的参数，再来评估。比方说训练完6000个epoch后，发现在第3520个epoch的validation表现最好，测试时会加载第3520个epoch的参数。1 imp
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2023-10-05 07:58:47
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1. 前情说明：穷苦学生一枚，恰好最近在学习object detection，用到了yolov3模型，捣鼓了好几天，看了各大论坛、贴吧、CSDN，知乎，博客园等好多大佬前辈们写的文章（吐血.jpg），在这里将自己的过程和结果写出来，希望大家能少走点弯路。2. 环境：这个很重要！！！！！window 10pytorch 1.4.0opencv-pythontqdmmatplotlibpycocoto
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2024-02-05 07:47:46
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项目入口：
facebookresearch/maskrcnn-benchmarkgithub.com
别人的经验： 黄钦建：MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)训练自己的数据以及避坑指南zhuanlan.zhihu.com
Slumbers：使用pytorch mask-rcnn进行目标检测/分割训练zhuanlan.zhihu
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2023-11-27 16:13:01
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