文章目录前言数据Dataset类DataLoader类transform裁剪-Crop翻转和旋转-Flip and Rotation图像变换对transforms操作，使数据增强更灵活模型模型定义权值初始化权值初始化流程常用初始化方法模型Finetune用预训练的模型参数对新模型的权值进行初始化不同层设置不同的学习率损失函数和优化器损失函数L1范数损失 L1Loss均方误差损失 MSELoss交
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2023-08-10 14:25:46
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权重的初始化一般使用nn.init.xavier_uniform_()初始化权重 用nn.init.constant_(i.bias,0)初始化偏置，置为0 具体目前不太懂，先记着for i in model.modules():
# i和nn.Conv2d类型一致
if isinstance(i,nn.Conv2d):
# xavier_uniform 一种初始化
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2024-06-07 06:40:02
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在深度学习领域，使用低精度浮点数（如16位浮点数）进行训练和推断可以显著提高计算效率和减少资源消耗。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，也支持对模型进行fp16训练。作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何实现PyTorch支持fp16训练的步骤。
## 实现PyTorch支持fp16训练的步骤
下面是实现PyTorch支持fp16训练的步骤，你可以按照这些步骤一步步进行操作：
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原创
2024-02-25 07:46:55
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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战1.optimizer优化器torch.optim、scheduler优化器步长自动调节器torch.optim.lr_scheduler
#优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0
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2024-04-18 13:43:49
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在机器学习和深度学习领域，PyTorch 的 `fp16`（半精度浮点数）训练已经变得越来越重要。通过使用 `fp16`，我们可以在提高计算效率的同时节省显存，进而加快模型的训练过程。然而，进行 `fp16` 训练并不是一种通用的解决方案，需要一定的技巧与调整。
### 版本对比
我们来看一下 PyTorch 的不同版本在 `fp16` 精度训练方面的特性差异。
| 版本 |
一、前言默认情况下，大多数深度学习框架（比如 pytorch）都采用 32 位浮点算法进行训练。Automatic Mixed Precision（AMP, 自动混合精度）可以在神经网络训练过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。Pytorch AMP 是从 1.6.0 版本开始的，在此之前借助 NVIDIA 的 apex 可以实现 amp 功能。Pyt
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2023-07-12 10:14:08
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# PyTorch训练中开启FP16的详细指南
在深度学习训练中，使用低精度计算（如浮点16，即FP16）是一种加速训练并减少内存占用的有效方法。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了一些工具使得FP16训练更为简单。在这篇文章中，我们将探讨如何在PyTorch中开启FP16，并示例说明步骤和代码。
## FP16的好处
1. **内存使用减少**：FP16使用16位存储而非32位
原创
2024-10-02 05:06:47
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在某些硬件下，FP16比FP32在可接受的精度损失下，训练、测试的加速效果明显。我们根据Mxnet中的Gluoncv，得到支持FP16的Yolov3模型。首先需要下载Gluoncv源码并将其修改，然后可以在本地训练中import更改的模型实现训练。Gluoncv代码链接：https://github.com/dmlc/gluon-cv实际上，Mxnet提供FP16和FP32网络模型转换的功能，如果
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2024-05-07 09:10:40
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度量学习（Metric Learning）是机器学习过程中经常用到的一种方法，它可以借助一系列观测，构造出对应的度量函数，从而学习数据间的距离或差异，有效地描述样本之间的相似度。CUB200 数据集样本示例，常被用作度量学习的 benchmark这个度量函数对于相似度高的观测值，会返回一个小的距离值；对于差异巨大的观测值，则会返回一个大的距离值。当样本量不大时，度量学习在处理分类任务的准确率和高效
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2024-08-01 17:38:01
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# 如何在 PyTorch 中启用 FP16
在深度学习训练中，浮点数精度的选择可以显著影响性能和内存占用。FP16（半精度浮点数）可以加速训练过程，并减少显存的使用。在这篇文章中，我们将一起探讨如何在 PyTorch 中启用 FP16。
## 流程概述
以下是启用 FP16 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
# 使用 PyTorch 实现 FP16 的指南
随着深度学习模型的复杂性不断增加，使用 FP16（16 位浮点数）进行训练的需求也变得日益重要。FP16 可以显著减少内存占用并加速训练过程，特别是在现代 GPU 上。下面，我们将逐步介绍如何在 PyTorch 中实现 FP16。
## 流程步骤
我们将通过以下步骤完成 FP16 的实现。请参考下表以了解整个流程：
| 步骤 | 描述
【pytorch】多卡训练/混合精度/分布式训练之踩坑指北1. 混合精度1.1 目的训练网络的基本上都是在N卡上面执行的，数据集比较大时，训练网络会耗费大量的时间。由于我们需要使用反向传播来更新具有细微变化的权重，因而我们在训练网络的过程中通常会选用FP32类型的数据和权重。 混合精度训练，即当你使用N卡训练你的网络时，混合精度会在内存中用FP16做储存和乘法从而加速计算，用FP32做累加避免舍入
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2023-11-20 10:12:35
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在我的项目中，我们决定将PyTorch模型的精度从FP32降至FP16，以提高计算效率和降低内存占用。这个过程的细节十分重要，下面总结出PyTorch改为FP16的完整指南。
### 版本对比
在决定迁移到FP16之前，我们需要了解各个版本的变化和兼容性分析。以下是PyTorch的重要版本演进史：
```mermaid
timeline
title PyTorch 版本演进史
文章目录1 自定义数据集2 加载自定义数据集3 定义模型4 定义损失函数5 定义优化器6 训练模型6.1 模型训练前的准备步骤6.2 模型训练的必要步骤7 测试模型8 保存与加载模型8.1 保存和加载整个模型8.2 仅保存和加载模型参数9 pytorch CNN 代码实战说明9.1 定义模型9.2 数据集加载9.3 定义损失函数9.4 定义优化器9.5 模型训练9.6 模型测试9.7 模型保存参
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2023-10-08 19:43:06
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Msnhnet (以git为准,csdn不再同步更新)一款轻量的用于推理pytorch模型的框架,该框架受darknet启发.Ps: 目前本框架在持续开发中. 也欢迎有志之士一块维护本框架. 欢迎Star.git地址:https://github.com/msnh2012/Msnhnet目前测试过的操作系统 (你可以自己测试下mac os)windowslinuxmac oschecked
作者：Prakashjay. 贡献： Suraj Amonkar, Sachin Chandra, Rajneesh Kumar 和 Vikash Challa.原标题 ：Guide to build Faster RCNN in PyTorch作者 | Machine-Vision Research Group引言Faster R-CNN是首次完全采用Deep Learning的学习框架之一。F
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2024-08-08 12:02:37
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一、摘要 这篇论文对标去年的best paper：Swin Transformer，在相同的flops下具有更高的准确率和推理速度，它从各个方面借鉴了Swin的设计模式和训练技巧（如AdamW优化器），并一步步的将Swin的策略纳入到resnet的设计中，下图清晰地给出了模型上的一步步改动所引发的准确度的变化：二、模型设计针对如上的路线图简要说明一下设计思路。2.1 stage ratioVGG提
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2024-07-16 10:25:42
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树莓派运行yolo fastest优化前言yolo fastest的ncnn例子中，第一版默认启用bf16s加速，但是最近的版本并没有启用。 主要做了如下优化 1.更改树莓派系统为Raspbian-64位 2.启用ncnn的bf16s加速第一部分—安装Raspbian-64位系统一，下载镜像和工具1.镜像下载树莓派64位镜像文件 2.SD Card Formatter下载SD Card Forma
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2024-03-29 08:48:10
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# 使用PyTorch保存FP16模型的指南
在深度学习中，模型的存储和管理是至关重要的。在训练过程中，使用半精度浮点（FP16）格式可以显著减少内存使用和计算时间，因此越来越多的研究者和工程师选择这种方式。本文将探讨如何使用PyTorch保存FP16模型，并提供相关的代码示例。
## FP16简介
半精度浮点数（FP16）是一种使用16位表示浮点数的格式。与标准的32位浮点数（FP32）相
MilkV Duo的TPU推理Pytorch模型部署1.MilkV Duo开发板最近在朋友的推荐下，购入了一块国产RISC-V架构的MilkV Duo开发板，首先这个开发板价格很便宜才35块，并且支持TPU模型推理，视频硬件编码，支持MIPI 2M的摄像头，这个性能确实震惊到我了，因此来看MilkV这个产品应该是和RP2040的开发板对标的。开发板实物图:首先来看看开发板的参数：Milk-V Du
