[At the heart of PyTorch data loading utility is the torch.utils.data.DataLoader class.]目录准备： 启动datasetbatch_sizeshuffle drop_last准备： 1.pytorch官网链接PyTorch2.训练采用数据集
在现代 IT 领域中，生成和优化参数的管理是关键环节之一。本文将深入探讨“ollama generate 参数”的问题，帮助大家更高效地进行相关操作。
采用 LaTeX公式建模，我们可以用以下公式来量化业务影响：
\[
Impact = \frac{(Efficiency \times Output)}{Cost}
\]
> “在处理大量参数时，常常会感到困惑，特别是在高并发场景中。” — 用
这个包八百多，慢慢等，可我寻思着我这pytorch不是装过了么，他又给我来一遍是几个意思 下面是简单的矩阵函数from __future__ import print_function
import torch
x = torch.Tensor(5, 3) # 构造一个未初始化的5*3的矩阵
x = torch.rand(5, 3) # 构造一个随机初始化的矩
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2023-12-21 12:36:33
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vant 是由有赞前端团队维护的一个轻量、可靠的移动端 Vue 组件库，在 github 上有 13.8k 的 star，在项目中引入它，可以快速搭建页面，实现功能开发。但是在官方文档中，只提供了普通 vue 项目中的引入方式，而没有提供在 nuxt.js 项目中的用法，所以本文特此记录一下。在 nuxt.js 项目中，不管是引入 vant，element-ui 等 UI 框架，还是 vConso
一、随机梯度下降法（sgd） 前面我们介绍了梯度下降法的数学原理，下面我们通过例子来说明一下随机梯度下降法，我们分别从 0 自己实现，以及使用 pytorch 中自带的优化器import numpy as np
import torch
from torchvision.datasets import MNIST # 导入 pytorch 内置的 mnist 数据
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2023-10-29 07:38:17
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一、Dropout原理
1.概述 作用：防止过拟合 方法：训练时，随机停止某些神经元的参数训练2. Dropout工作流程及使用2.1 Dropout具体工作流程 假设我们要训练这样一个神经网络，如图2所示。图2：标准的神经网络输入是x输出是y，正常的流程是：我们首先把x通过网络前向传播，然后把误差反向传播以决定如何更新参数让网络进行学习。使用Dropout之后，过程变成如下：（1）首先随机（临时
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2023-07-24 08:11:20
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optim 的基本使用for do: 1. 计算loss 2. 清空梯度 3. 反传梯度 4. 更新参数optim的完整流程cifiron = nn.MSELoss()
optimiter = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)
for i in range(iters):
out = net(inputs)
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2023-11-20 10:31:08
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前言我们平时在做测试的时候经常会遇到网络抖动，导致测试用例执行失败，重新执行后用例又执行成功了；有时候还会遇到功能不稳定，偶尔会出现bug，我们经常需要反复多次的运行用例，从而来复现问题。pytest-repeat插件就可以实现重复运行测试用例的功能。pytest-repeat安装pip install pytest-repeat使用方式命令行使用--count参数来指定测试用例的运行次数。pyt
npm介绍1、说明：npm（node package manager）nodejs的包管理器，用于node插件管理（包括安装、卸载、管理依赖等）；2、使用npm安装插件：命令提示符执行npm install [-g] [–save-dev]；2.1、：node插件名称。例：npm install gulp-less --save-dev2.2、-g：全局安装。将会安装在C:\Users\Admin
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2024-05-11 10:00:51
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# PyTorch参数详解
PyTorch是深度学习领域中极为流行的开源机器学习库之一，其灵活性和高效性使得它适用于学术研究和工业应用。在使用PyTorch构建和训练深度学习模型时，模型的参数是一个关键的概念。本文将带您深入了解PyTorch模型的参数、如何定义和更新这些参数，以及可视化相关流程。
## 什么是PyTorch参数？
在PyTorch中，参数通常指的是模型中的权重（weight
1. switch中增加对String类型的支持。 Java代码 1. public String generate(String name, String gender) {
2. String title = "";
3. switch (gender) {
4. case "男":
5. title = name + " 先生"
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2023-08-27 21:31:26
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在最后一个主题中, 我们训练了Lenet模型和CIFAR数据集。我们发现我们的LeNet模型可以对大多数图像做出正确的预测, 同时我们也发现准确性过高。尽管我们的模型不是训练有素的, 但是它仍然能够预测大多数验证图像。由于增加了深度多样性和训练图像的固有复杂性, CIFAR数据集将更加难以分类。我们与MNIST数据集表现非常出色的LeNet模型现在在准确分类CIFAR数据集方面存在问题。我们目前正
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2023-09-03 00:46:57
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概述构建一个toy net，测试不参与运算的变量是否会更新&如何更新，加深对pytorch框架参数更新逻辑的理解。起因实现随机深度策略时，在block内部进行requires_grad=True/False操作会报错 （后面测试知道其实是DataParallel的锅）ref: 1, 2测试代码结论见后# 以下代码中，需要设置或取消对应的代码屏蔽，完成不同的测试内容
class ConvBl
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2023-08-18 13:35:59
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TL; DR; 假设 x 经过一番计算得到 y，那么 y.backward(w) 求的不是 y 对 x 的导数，而是 l = torch.sum(y*w) 对 x 的导数。w 可以视为 y 的各分量的权重，也可以视为遥远的损失函数 l 对 y 的偏导数（这正是函数说明文档的含义）。特别地，若 y 为标量，w 取默认值 1.0，才是按照我们通常理解的那样，求 y 对 x 的导数。 
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2023-12-04 21:44:45
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1. PyTorch 预训练模型Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。往往我们需要对 Pre-Trained Model 进行相应的修改，以适应我们的任务。这种情况下，我们可以先输出 Pre-Trained Model 的结构，确定好对哪些层修改，或者添加哪些层，接着，再
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2023-08-21 07:33:15
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1.实现generator的两种方式python中的generator保存的是算法，真正需要计算出值的时候才会去往下计算出值。它是一种惰性计算（lazy evaluation）。要创建一个generator有两种方式。第一种方法：把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator：>>> L=[x * x for x in range(10)]
>>>
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2023-12-21 07:05:38
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Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数含义 摘要：一个神经网络有N个样本，经过这个网络把N个样本分为M类，那么此时backward参数的维度应该是【N X M】 正常来说backward（）函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。 首先，如果ou
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2023-07-17 19:10:12
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一直有一个疑问，我们生成一个模型，这个模型的参数传递给了优化器，优化器在优化的时候，模型的参数会有变化，这之间的关联到底是怎样的呢？如果想改变模型的参数，只能通过优化器更新吗？如果在优化器外面更新了，这个时候的参数会在模型中、优化器中同时起作用吗？答案是会的，因为我们传递给优化器的模型参数包括了模型参数的地址，我们在这个地址上进行更改，则全局都会同步产生变化。其实我要解决的一个问题就是，我想在优化
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2023-11-28 08:40:18
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一、概念Pytorch中优化器的目的：将损失函数计算出的差值Loss减小。 优化过程：优化器计算网络参数的梯度，然后使用一定的算法策略来对参数进行计算，用新的参数来重新进行训练，最终降低Loss。 其中官网提供了13种优化算法，其中主要的有5种：SGD(stochastic gradient descent 随机梯度下降)，Adagrad（自适应梯度算法），Adam（Adaptive Moment
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2023-12-04 20:41:41
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反向传播算法链式法则求偏导反向传播Sigmoid函数举例 反向传播算法，这是深度学习中优化算法的核心，因为所有基于梯度的优化算法都需要计算每个参数的梯度各种优化算法的变式1.梯度下降法2.SGD随机梯度下降法 就是每次使用一批（batch）数据进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度。 公式是：更新的参数数据=参数数据-学习率*参数梯度 代码如下：def sgd_update(parameters
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2023-10-13 13:02:46
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