Huber Loss是用于回归问题的一种损失函数，相比于均方误差（MSE），它对异常值更加鲁棒。本文将通过一系列步骤详细探讨如何在PyTorch中实现Huber Loss，并给出具体的代码示例。以下是关于这个过程的具体记录。
### 环境预检
在开始之前，需要确保环境配置与兼容性分析。下面是环境的四象限图和硬件配置表格。
```mermaid
quadrantChart
title
####这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG，虽然年纪大了，但是调出BUG还是令人兴奋_!BUG1： 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，
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2023-12-21 23:41:05
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### 如何在PyTorch中实现Huber Loss函数
Huber Loss是回归问题中一种常用的损失函数，它结合了均方误差和绝对误差的优点。当误差小于一定阈值时，Huber Loss表现得像均方误差，反之则表现得像绝对误差。接下来，我们将通过一系列步骤在PyTorch中实现Huber Loss函数。
#### 实现流程
我们可以将整个实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-22 05:58:51
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# Huber Loss在PyTorch中的实现
## 概述
在这篇文章中，我将指导一位刚入行的开发者如何使用PyTorch来实现Huber Loss。Huber Loss是一种平滑的损失函数，常用于回归任务中，尤其是在存在离群值（outliers）的情况下。我将通过以下步骤详细介绍整个实现过程，并提供相应的代码和解释。
## 实现流程
下表展示了Huber Loss在PyTorch中的实现
原创
2023-08-18 11:47:08
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文章目录偏置项.Batch-Normalize.Nomalize Input.BN.Why it works.测试数据.指数加权平均. 偏置项.神经网络中，进行运算后，通常要对结果加上一个偏置项 ，记输入数据为 ，参数为 ，运算为 ，偏置项为 ，则上述过程表述为：后续经过激活函数 ，通常为 等非线性函数，得到本层输出数据 ，该过程表述如下：关于偏置项 偏置实际上是对神经元激活状态的控制，当偏置
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2023-10-14 05:56:33
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概述欢迎访问 https://cgabc.xyz/posts/740ecb50/，持续更新。Ceres Solver is an open source C++ library for modeling and solving large, complicated optimization problems.使用 Ceres Solver 求解非线性优化问题，主要包括以下几部分：构建代价函数(co
Pytorch官方实现首先由引入相关的库import torch
import torch.nn as nn
from .utils import load_state_dict_from_url定义了一个可以从外部引用的字符串列表：__all__ = [
'VGG', 'vgg11', 'vgg11_bn', 'vgg13', 'vgg13_bn', 'vgg16', 'vgg16_bn
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2023-09-20 16:43:06
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VGGVGG是牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）在2015年的论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》上提出的一种结构，在当年（2014年）的ImageNet分类挑战取得了第二名的好成绩（第一名是GoogleNet）。主要工作是证明了通过使用非常小的卷积层（3x3）来
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2024-03-11 09:20:17
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本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说，DCGAN（Deep Convolutional GAN）就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构，提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集，5W张96×96的动漫头像。import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataloader impor
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2024-02-03 08:48:03
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目录1、PyTorch2、PyTorch常用的工具包3、PyTorch特点4、PyTorch不足之处 今天给大家讲解一下PyTorch深度学习框架的一些基础知识，希望对大家理解PyTorch有一定的帮助！1、PyTorchPyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的，解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题，
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2023-12-07 16:09:02
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简述由于科技论文老师要求阅读Gans论文并在网上找到类似的代码来学习。 文章目录简述代码来源代码含义概览代码分段解释导入包：设置参数：给出标准数据：构建模型：构建优化器迭代细节画图全部代码：参考并学习的链接 代码来源https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/406_GAN.py代码含义概
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2024-04-30 02:20:12
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Resnet的pytorch官方实现代码解读 目录Resnet的pytorch官方实现代码解读前言概述34层网络结构的“平原”网络与“残差”网络的结构图对比不同结构的resnet的网络架构设计resnet代码细节分析 前言pytorch官方给出了现在的常见的经典网络的torch版本实现。仔细看看这些网络结构的实现，可以发现官方给出的代码比较精简，大部分致力于实现最朴素结构，没有用很多的技巧，在网络
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2023-12-18 19:17:24
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目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难，可以参考我的上一篇文章：Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
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2023-08-05 13:32:08
181阅读
本文代码基于 PyTorch 1.x 版本，需要用到以下包：import collections
import os
import shutil
import tqdm
import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
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2023-06-29 13:39:41
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目录ResNet-18网络结构简图ResNet-18的代码结构残差块结构ResNet类构造方法和forward_make_layer方法完整的ResNet-18结构图 使用的resnet-18的源代码来源于 PyTorch1.0， torchvision0.2.2 ResNet-18网络结构简图ResNet（Residual Neural Network）来源于微软研究院的Kaiming He
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2023-11-09 06:05:09
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最近在复现经典cv论文的网络结构，经典的AlexNet，VGG等网络由于基本都是同源的。基本只是深度和预处理的代码不同，因此用Pytorch搭建起来很容易，到了RetinaNet，由于其将多个网络融合，代码和实验量较大（RetinaNet论文的实验量吓到我了，真、实验狂魔）复现起来较困难，因此选择了取github上下载大佬的代码来用。此帖记录了跑代码的过程和全程遇到问题的解决方案。一、项目链接我采
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2023-07-20 14:17:55
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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在本篇博文中，我将深入探讨如何使用 PyTorch 进行深度学习任务，包括一些代码示例和设计结构。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，其灵活性和高效性使其在研究和工业界获得了广泛应用。本文的结构将包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和异常检测。在每个部分中，我将借助不同的图表和示例代码来进行清晰的展示。
## 协议背景
在深入 PyTorch 代码之前，我们首先需要了解其
引言文通过代码实现了AlexNet算法，使用的是pytorch框架，版本为1.7.1。另外本专栏的所有算法都有对应的Libtorch版本（Libtorch版本的AlexNet地址），算法原理本文不做过多阐述。本文针对小白对代码以及相关函数进行讲解，建议配合代码进行阅读，代码中我进行了详细的注释，因此读者可以更加容易理解代码的含义，本文只展示了部分代码，全部代码可以通过GitHub下载。本文使用的数
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2023-12-31 22:39:10
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循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理，许多文章都讲的很清晰，我就不到处抄了…… 听说实现车牌识别还挺简单的，来尝试一下叭~首先找车牌图片，虽然有一些生成车牌的软件，但是一般不能批量生成，而且我们还要拿到标签进行训练，好叭，自己先写一个看看。软件生成的车牌： 我用最简单的代码生成的车牌： emmm，怎么说呢，假得很有层次感。 不管了，先把效果跑出来再说，真实数据集反正咱也没办法，让老板花
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2023-09-23 13:12:07
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