在上一篇文章 中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框架中已经被实现了，我们直接拿来使用即可。但是，为了能够对这些内容有着更深刻的理解，通常我们都会自己手动实现一次，然后在今后的使用中就可以直接拿现成的来用了。在接下来这篇文章中，笔者将首先介绍如何调用Pytorch中的交叉熵损失函数，然后再同时借助nn.Linear()来实现一个简洁版的
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2023-11-25 12:27:11
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本文作者：Allen 在该系列的上一篇，我们介绍了使用Pytorch的重要知识点：计算图和自动求导。本篇我们继续学习计算图和自动求导。首先，我们在上一节的计算图上增加复杂度，例如变成这样的计算图：图中为了绘制方便，把张量w和x绘制在一个框中了。其对应的计算图代码如下：import torchw = torch.tensor([1.],requires_grad=True)x = t
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2023-12-11 22:31:15
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在Pytorch中，传入网络中计算的数据类型必须是Tensor类型，如果requires_grad = True的话，就会保存着梯度和创建这个Tensor的function的引用，换句话说，就是记录网络每层的梯度和网络图，可以实现梯度的反向传播，网络图可以表示如下（来自Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz）: 则根据最后得到的loss可以逐步递
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2023-12-08 10:48:34
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在实际的神经网络搭建过程中，前向传播是比较容易实现的，正确性较高；而反向传播的实现是有一定难度的，时常会出现bug。对于准确性要求很高的项目，梯度检验尤为重要。梯度检验的原理数学中对导数（梯度）的定义是 我们需要验证反向传播计算得到的是否准确，就可以用另一种方式，即上述的公式，利用前向传播分别计算出和来求得，验证它是否与反向传播计算得到的一样。梯度检验的Python实现我们简单构建一个3层神经网络
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2024-10-26 12:08:08
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# 在 PyTorch 中使用多损失函数进行模型训练
深度学习中的模型训练过程通常需要选择合适的损失函数来引导模型学习。对于某些复杂任务，单一的损失函数可能无法充分表达模型优化的目标。这时候，我们可以考虑同时使用多个损失函数。本文将介绍如何在 PyTorch 框架中使用多损失函数，并提供相应的代码示例，以及简单的状态图帮助理解整个流程。
## 为什么使用多个损失函数
使用多个损失函数的原因主
# 使用 PyTorch 实现多损失函数计算
作为一名开发者，我们在训练深度学习模型时，可能会遇到需要同时优化多个目标的情况。这时，我们需要使用多个损失函数（loss functions）来进行训练。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现多损失函数的计算，同时提供必要的代码示例，帮助初学者理解这个过程。
## 1. 整体流程
在实现多损失函数的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤
1. 网络结构 注： （1）图中的输出缺少一个 batch-size 的维度，例如 yolo1 的实际输出是 [bs, 3, 13, 13, 85] （2）yolo 层的功能：yolo 层在 forward 时仅调整了输入特征的结构，并没有变动数值 （3）yolo 层的输出：3 代表 anchor 数量；13*13 代表图像划分的网格；85 代表网络预测 [x, y, w, h, obj, cls
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2024-09-13 20:17:57
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# 监测 PyTorch 中的 Loss 梯度
在深度学习的训练过程中，监测 Loss 的梯度变化是非常重要的。它可以帮助我们了解模型训练的有效性，是否需要进行调优，或者是模型是否可能出现了过拟合。本文将带你一步一步实现这个功能，并用代码加以实例说明。
## 一、实现流程概述
我们可以将监测 Loss 梯度的整个流程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-10-15 06:19:09
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目录 梯度下降算法 代码1实现： 画出关系图随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）代码2实现：（与上面类似）上一次我们画出上面线性图所用的数据使用穷举法所求得的，但同时方法也存在弊端： 当权重w只有一个时，还能简单的用
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2023-11-20 12:07:57
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Chapter2 半导体异质结（Ⅰ）作者： Saint 1.异质结的概念 2.异质结的能带图 3.异质结的电学特性一．异质结的概念PN结（两种不同导电类型半导体材料构成的结）半导体同质结（同一种半导体材料构成的结）半导体异质结（两种不同半导体材料构成的结）异质结的分类： 理想突变异质结、渐变异质结 过渡层在1～2个原子层、不考虑界面电子态、没有偶极层和夹层，比如（GaAs/AlAs）异质结的分类：
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2023-11-15 22:59:29
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梯度下降法的原理和公式这里不讲，就是一个直观的、易于理解的简单例子。1.最简单的情况，样本只有一个变量，即简单的(x，y)。多变量的则可为使用体重或身高判断男女(这是假设，并不严谨)，则变量有两个，一个是体重，一个是身高，则可表示为(x1,x2,y),即一个目标值有两个属性。2.单个变量的情况最简单的就是，函数hk(x)=k*x这条直线(注意：这里k也是变化的，我们的目的就是求一个最优的 &nbs
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2024-09-12 20:18:51
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在深度学习领域，“多梯度 backwards pytorch”的问题通常涉及如何高效地进行反向传播，尤其在处理复杂网络结构时。本文将从备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和迁移方案等多个方面深入探讨如何应对“多梯度 backwards pytorch”的问题。
### 备份策略
备份是确保数据和模型安全的重要环节。在多梯度训练过程中，采用周期性备份和增量备份策略，可以有效降低数据
# PyTorch 多标签分类中的损失函数解析
在深度学习中，分类任务通常分为两类：单标签分类和多标签分类。本文将专注于多标签分类，并讨论如何在PyTorch中实现多标签分类模型，以及如何选择和计算损失函数。我们将通过代码示例来解释每一步。
## 什么是多标签分类？
多标签分类（Multi-label Classification）是一种学习任务，其中每个样本可以属于多个类别。与传统的单标签
意义 网络新闻往往含有丰富的语义，一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”。给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义，方便日后的分类和使用。难点(1)类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个。 (2)类标之间相互依赖，例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云，如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难
本篇文章主要是对深度学习中运用多GPU进行训练的一些基本的知识点进行的一个梳理 文章中的内容都是经过认真地分析，并且尽量做到有所考证 抛砖引玉，希望可以给大家有更多的启发，并能有所收获介绍大多数时候，梯度下降算法的训练需要较大的Batch Size才能获得良好性能。而当我们选择比较大型的网络时候，由于GPU资源有限，我们往往要减少样本数据的Batch Size。 当GPU无法存储足够的训练样本时，
最近训练自己的Landmark检测网络的时候，遇到的loss无法下降的问题，现在记录如下，一方面给自己留个记录，另一方面希望能够给大家一些参考。 主要就是使用的王井东老师团队的HRNet来跑我们自己做的数据集，不得不说HRNet的Pytorch训练流程对我们来说真的特别友好，有很多细节上的优化，一旦上手之后改很多东西都很方便。之前我已经在数据集上进行了验证，然后需要添加我们自己设计的模块
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2024-01-27 10:55:17
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# PyTorch多卡并行Loss收集
在深度学习中，使用多个GPU进行训练可以显著加快模型的训练速度。PyTorch提供了方便的API来实现多卡并行训练，但在收集loss时需要做一些额外的处理。本文将介绍如何在PyTorch中实现多卡并行训练并收集loss。
## 多卡并行训练简介
在PyTorch中，可以使用`torch.nn.DataParallel`来实现多卡并行训练。`DataPa
原创
2024-05-04 05:09:55
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二分类和多分类交叉熵函数区别详解写在前面查了下百度，交叉熵，是度量两个分布间差异的概念。而在我们神经网络中，两个分布也就是y的真实值分布和预测值分布。当两个分布越接近时，其交叉熵值也就越小。根据上面知识，也就转化为我们需要解决让预测值和真实值尽可能接近的问题，而这正与概率论数理统计中的最大似然分布一脉相承，进而目标转化为确定值的分布和求解最大似然估计问题。二分类问题表示分类任务中有两个类别，比如我
参考： https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/ti_du_xia_jiang_xun_lian_fa.htmlhttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650720663&idx=3&sn=d9f671f77be23a148d1830448154a
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2024-08-21 10:53:10
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背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
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2024-08-21 19:26:25
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