6.1 自定义损失函数6.1.1 以函数方式定义def my_loss(output, target):
loss = torch.mean((output-target)**2)
return loss6.1.2 以类方式定义 每一个损失函数的继承关系我们就可以发现Loss函数部分继承自_loss, 部分继承自_WeightedLoss, 而_WeightedLoss继承自_l
1 课程学习2 作业题目题目描述必做题：
（1） 把模型改为resnet18，加载相应的模型权重（Lesson2的物料包中有），跑一下0.jpg和1.jpg，看一下输出结果。官方torchvision训练mobilenet和训练resnet的方式是一样的，所以数据预处理和数据后处理部分完全相同。
（2） 自己找2张其他图，用resnet18做下推理。思考题：
（1） 以ResNet18为
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2023-12-15 21:11:10
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文章目录python多任务, 线程和进程1. 概述1.1 同步和异步1.2 操作系统实现多任务:1.3 python实现多任务2.进程和线程2.1 进程2.2 线程2.3 使用场景3. 多线程创建3.1 使用threading 模块创建线程3.2给线程传递参数3.3 使用继承方式创建线程3.4 实例方法3.5 等待线程 join()3.6 守护线程 setDaemon()3.7 threadin
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2024-07-31 17:45:11
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结论速递多任务学习是排序模型的一种发展方式，诞生于多任务的背景。实践表明，多任务联合建模可以有效提升模型效果，因其可以：任务互助；实现隐式数据增强；学到通用表达，提高泛化能力（特别是对于一些数据不足的任务）；正则化（对于一个任务而言，其他任务的学习对该任务有正则化效果）目前的多任务联合建模有三种主要的模型形式：hard parameter sharing；soft parameter sharin
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2023-12-12 10:49:00
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【Deep learning】——一文知torch分类任务的交叉熵Loss（多分类、多标签任务）多分类任务多标签任务 之前对torch的分类Loss还有好些疑惑，这次一网打进不留。文章包含多分类任务loss和多标签任务loss【softmax/NLLloss/CrossEntropyLoss/sigmoid/BCEloss/BCEWithLogitsLoss】参考博客：Pytorch入门笔记（多
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2023-09-15 16:36:38
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探索Dassl.pytorch：一种强大的多任务学习框架 项目简介是由Kaiyang Zhou开发的一个深度适应学习（Deep Adaptation Network, DANN）和领域适应（Domain Adaptation）的PyTorch实现库。这个项目提供了一系列先进的深度学习模型，用于解决在数据分布不匹配情况下的机器学习问题。技术分析Dassl.pytorch的核心是基于深度网络的领域适
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2024-10-31 19:11:06
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一般来说多任务学的模型架构非常简单：一个骨干网络作为特征的提取，然后针对不同的任务创建多个头。利用单一模型解决多个
原创
2024-05-15 11:56:17
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# pytorch推荐项目多任务51
## 引言
多任务学习是机器学习领域的一个重要研究方向。它旨在通过将多个相关任务结合起来，共享模型参数和特征表示来提高模型的泛化能力。近年来，深度学习框架PyTorch在多任务学习方面取得了很大的进展。本文将介绍一个名为“多任务51”的PyTorch推荐项目，以及如何使用它来构建和训练多任务学习模型。
## 多任务51项目概述
多任务51是一个开源的P
原创
2023-12-28 04:37:58
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APScheduler是基于Quartz的 一个Python定时任务框架，实现了Quartz的所有功能，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以 持久化任务。基于这些功能，我们可以很方便的实现一个python定时任务系统，写python还是要比java舒服多了。1. 安装 安装过程很简单
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2024-02-20 20:58:16
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在java中，多任务处理就是同时执行多个任务的过程；多任务处理可以通过两种方式实现：多处理和多线程。本篇文章就给大家介绍java的多任务处理，让大家了解两种多任务处理的实现方法，希望对你们有所帮助。【相关视频教程推荐：Java教程】从上述我们知道，多任务处理是一个同时执行多个任务的过程，我们可以使用多任务处理来最大限度的利用CPU。多任务处理可以通过两种方式实现：多处理和多线程，下面我们来详细了解
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2023-06-12 11:01:00
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MMOE多任务模型18年KDD google 原文链接：Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts 论文中提出了一个Multi-gate Mixture-of-Experts(MMoE)的多任务学习结构，学习任务之间的关系与特定任务功能，自动分配参数捕获共享任务信息或特定
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2024-01-30 06:04:55
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《Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics》要解决的问题： 多任务的损失函数（2017）创新点： 之前的损失函数是根据不同任务的权重参数计算得来，这些权重的设置是困难的，而且需要花费大量时间和精力去进行验证，在实践中多任务学习望而却步。作者提出了一种考虑homosce
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2023-10-18 18:22:47
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数据集这个数据是来自Kaggle上的一个验证码识别例子，作者采用的是迁移学习，基于ResNet18做到的训练。https://www.kaggle.com/anjalichoudhary12/captcha-with-pytorch这个数据集总计有1070张验证码图像，我把其中的1040张用作训练，30张作为测试，使用pytorch自定义了一个数据集类，代码如下：1import torch
2i
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2024-04-02 22:48:49
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# 多任务损失自适应权重的PyTorch实现
在深度学习领域，多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）通过在多个相关任务上训练，可以增强模型的泛化能力。多任务损失是实现多任务学习的关键，它将多个任务的损失结合在一起，然而，不同任务的重要性及其损失可能相差很大，如何动态调整这些损失占比显得尤为重要。本文将介绍多任务损失的自适应权重机制，并通过PyTorch给出实现示例。
#
论文和源码：（论文加源码）基于deap的脑电情绪识别，构建脑图的二维卷积（提取了功率谱密度psd和微分熵DE）摘要 本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观
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2024-07-31 20:07:53
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# PyTorch 多任务多个 Loss 的并行训练
在深度学习中，许多实际问题往往涉及多个任务的同时训练。对于这种情况，PyTorch 提供了灵活的 API 可以轻松实现多任务学习，特别是当每个任务有不同的损失函数时。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现多任务的并行训练，并通过具体的代码示例给出相关指导。
## 什么是多任务学习？
多任务学习是一种机器学习方法，旨在同时训练多个相关任务
原创
2024-09-05 04:08:45
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本文章是该视频的一部分，该部分的案例代码使用RNN做一个简单的实验，其余部分见作者的其他文章。一、什么是循环神经网络循环神经网络或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。就像卷积网络是专门用于处理网格化数据的神经网络。RNN的思想是利用序列化的信息。在传统的神经网络中，我们假设所有输入和输出彼此独立。但对于许多任务而言，这个假设有问题。例如你想预测句子中的下一个单词，就需要知道它前面有哪些单词。R
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2024-06-17 15:26:09
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importtimeimportthreadingdefrw1():foriinrange(5):print("任务一")time.sleep(1)defrw2():foriinrange(5):print("任务二")time.sleep(1)defmain():t1=threading.Thread(target=rw1)t2=threading.Thr
原创
2018-10-23 14:14:55
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收敛级数的性质
原创
2021-08-02 15:44:24
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概述概念
计算机同时运行多个程序的能力，多任务处理的方法是：运行第一个程序的一段代码，保存工作环境；再运行第二个程序的一段代码，保存工作环境；……恢复第一个程序的工作环境，执行第一个程序的下一段代码……程序的局部性原理，是多任务处理最重要的基础。多任务处理的类型
基于进程的多任务处理
程序之间的并发执行，由操作系统完成调度任务基于线程的多任务处理
程序内部的
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2024-04-04 10:42:07
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