代码是听完b站up主刘二大人的课程后敲下，每一行都做了注释笔记。如果对原视频教程感兴趣，下方将供上连接，可以去刘老师的主页听课学习《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibiliimport torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.util
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2023-11-27 06:22:42
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# PyTorch数据集归一化的实现
在深度学习中，数据预处理是一个重要步骤，而数据归一化可以帮助模型更快地收敛，提高准确性。今天我们将一起探索如何在PyTorch中实现数据集归一化。下面给出一个完整的流程，以及每一步要用到的代码和解释。
## 流程概述
在开始之前，首先我们明确实现数据集归一化的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-29 05:17:59
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# 项目方案：数据集的归一化处理与可视化
## 项目背景
在数据分析和机器学习中，数据的质量和一致性对最终模型的性能至关重要。由于不同特征的尺度（scale）可能相差较大，直接使用未经处理的数据进行分析或建模可能导致模型的收敛速度变慢，甚至不能收敛。因此，对数据进行归一化处理，可以有效提升模型的性能。
## 什么是数据归一化
数据归一化是一种将数据映射到一个特定范围（通常是0到1）或转换到
归一化：归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。一
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2023-08-08 16:16:02
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Pytorch中四种归一化层的原理和代码使用前言1 Batch Normalization（2015年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例2 Layer Normalization（2016年提出）Pytorch官网解释原理Pytorch代码示例3 Instance Normalization（2017年提出）Pytorch官方解释原理Pytorch代码示例4 Group No
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2023-10-04 19:17:28
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数据归一化假如我们不对数据进行归一化，数据会在损失曲线下降到一般的时候就不再快速下降了。因为再快速下降的时候，是因为某个特征带来的红利，但一旦红利耗尽之后，再次迭代就不再那么明显了，会十分缓慢。 如图： 对数据进行归一化之后再进行线性回归： 归一化手段，示例使用均值归一化，公式如下： 这样可以把X控制在 import torch
from debug import ptf_tensor
x =
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2024-05-02 11:12:54
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Batch Normlization BN的计算是要受到其他样本影响的，由于每个batch的均值和方差会由于shuffle的设置而变动，所以可以理解为一种数据增强的方式。但是，对于单个数据而言，相当于是引入了噪声。所以BN适用于每个mini-batch比较大，数据分布比较接近。Layer Normalization LN 针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免 BN 中受 mini-
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2023-10-17 13:33:02
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开发过程中经常遇到需要把数据归一化处理的情况，简单记录几种归一化方法。需求1：归一化（将一组数转换到[0~1]区间内）一组数据，数据包含正负数，归一化后的数据列保持其原数据列的大小顺序。def normalization(data):
"""
归一化函数
把所有数据归一化到[0，1]区间内，数据列表中的最大值和最小值分别映射到1和0，所以该方法一定会出现端点值0和1。
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2023-09-26 11:41:19
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批量归一化（BatchNormalization）对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。1.对全连接层做批量归一化位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。全连接：批量归一化： 这⾥ϵ
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2023-08-05 23:57:59
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# Python数据归一化的流程
在数据处理和机器学习领域，数据归一化是一种常见的数据预处理技术。通过将数据按比例缩放到一个特定的范围，可以消除不同特征之间的量纲差异，使得数据更易于理解和使用。下面是实现Python数据归一化的步骤：
步骤 | 操作 | 代码
---|---|---
1 | 导入必要的库 | `import numpy as np` `from sklearn.prepro
原创
2023-07-14 04:05:42
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# PyTorch数据归一化与反归一化指南
在机器学习中，特征归一化是一个非常重要的数据预处理步骤。这一过程可以帮助模型更快地收敛，并提高模型的性能。本文将为初学者介绍在PyTorch中如何实现数据的归一化和反归一化，以下是整个流程的概述。
## 整体流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ----------
其实对于样本数据的归一化处理，我们在前面的 Kaggle房价预测的练习(K折交叉验证) 已经做过很好的具体实验，也得到了不错的效果，这里主要侧重单独说下怎么做归一化，以及为什么要做这样一个处理，有什么好处。 当我们拿到数据样本的时候，里面一般都会存在一些比较异常(相对来说偏大或偏小
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2024-05-16 22:43:30
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1、引入对输入数据做了归一化处理，就是将每个特征在所有样本上的值转归一化成均值0方差1。这样我们保证训练数据里数值都同样量级上，从而使得训练的时候数值更加稳定。对于浅层模型来说，通常数据归一化预处理足够有效。输出数值在只经过几个神经层后通常不会出现剧烈变化。但对于深层神经网络来说，情况一般比较复杂。因为每一层里都对输入乘以权重后得到输出。当很多层这样的相乘累计在一起时，一个输出数据较大的改变都可以
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2023-12-01 23:17:58
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# Python对数据进行归一化
## 一、流程图
```mermaid
pie
title 数据归一化流程
"获取数据" : 30%
"计算最大最小值" : 20%
"归一化处理" : 50%
```
## 二、步骤
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 获取数据 |
| 2 | 计算最大最小值 |
| 3 | 归一化处理 |
原创
2024-03-27 03:35:08
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批量归一化BN：参考： 在加上本人的一点补充：1. 概述批量归一化（batch normalization）层，它能让较深的神经网络的训练变得更加容易 。在之前，我也整理了pytorch中对输入数据做了标准化处理的方法数据归一化处理transforms.Normalize（）：处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近：这往往更容易训练出
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2023-12-04 10:47:26
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在 PyTorch 的 nn 模块中，有一些常见的归一化函数，用于在深度学习模型中进行数据的标准化和归一化。以下是一些常见的归一化函数：nn.BatchNorm1d, nn.BatchNorm2d, nn.BatchNorm3d： 这些函数用于批量归一化 (Batch Normalization) 操作。它们可以应用于一维、二维和三维数据，通常用于卷积神经网络中。批量归一化有助于加速训练过程，提高
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2024-06-19 21:20:33
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基本形式from torchvision import transforms as transforms
transform = transforms.Compose([
#处理方式
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.229, 0.224, 0.225)), #R,G,
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2023-10-16 00:43:50
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说明： 1.此仅为个人学习过程中之笔记，可能会有错误，如若读者发现错误，欢迎指出。 2.不定期更新BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布L
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2023-08-09 16:44:50
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文章目录一、 标准化优点二、 标准化目的三、 标准化方法1、batch norm2、layer norm3、instance norm4、group norm5、switchable norm6、标准化的数学公式7、标准化流程四、 权重标准化方法 一、 标准化优点二、 标准化目的使得网络的输入层、隐藏层、输入层的数据直方图都在一个指定的范围内，有利于模型的收敛，有时候为了方便输出结果更好的逼近真
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2023-08-30 16:05:36
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不用相当的独立功夫，不论在哪个严重的问题上都不能找出真理；谁怕用功夫，谁就无法找到真理。—— 列宁 本文主要介绍损失函数、优化器、反向传播、链式求导法则、激活函数、批归一化。1 经典损失函数1.1交叉熵损失函数——分类（1）熵（Entropy） 变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大。log以2为底！ H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1
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2023-08-28 18:20:43
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