# PyTorch恢复训练的简单指南
在深度学习的训练过程中，由于各种原因（如断电、系统崩溃、超参数调整等），我们可能需要从中断的地方恢复训练。本文将介绍如何在PyTorch中实现这一点，并通过代码示例来说明。
## 恢复训练的基本流程
恢复训练的基本过程一般涉及以下几个步骤：
1. **保存模型状态**：在训练过程中，定期保存模型的状态，包括模型参数和优化器状态等。
2. **加载模型状
原创
2024-09-05 05:02:35
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前文（创建数据集）打开之前下载的ssd-pytorch源代码，进行修改，下图是在VScode中的文件夹目录结构：部分细节可能不一样，训练测试之后就会生成了。修改部分1.读取自己的数据集之前下载的预训练模型vgg16_reducedfc.pth要放在对应的文件夹下。 在config.py中# config.py
import os.path
# gets home dir cross platfo
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2023-09-04 19:32:22
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文章目录0. 导读1. DataLoaders2. DataLoaders 中的 workers 的数量3. Batch size4. 梯度累加6. 单个GPU训练7. 16-bit 精度8. 移动到多个GPUs中9. 多节点GPU训练10. 在单个节点上多GPU更快的训练11. 对模型加速的思考 0. 导读使用DataLoadersDataLoader中的workers数量Batch size
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2024-05-17 23:33:30
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本地pytorch环境下利用YOLOv5训练自己的数据 文章目录本地pytorch环境下利用YOLOv5训练自己的数据一、制作数据集1.打标签2.数据扩充3.数据格式转换二、输入网络训练1.修改配置文件2.修改训练文件三、查看GPU训练进展四、优化训练进程1.分析原因2.解决问题5.最终加速训练进程参数和结果查看1、最终提速参数2、tensorboard查看训练结果五、检测自己的模型总结 一、制作
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2024-08-28 13:35:16
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目录问题1：模型中断后继续训练出错问题2：模型中断后继续训练 效果直降问题3：如何自动生成requirements.txt，如何根据requirements安装环境问题4：AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'问题5：No module named 'tensorflow.compat'问题6：EOFErro
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2024-04-02 11:06:15
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文章目录前言数据集训练数据集评估数据集测试数据集网络模型自定义工具包网络训练和测试结语 前言图像恢复是一类图形去噪问题的集合，在深度学习中可以理解为监督回归问题，主要包括图像去雨、图像去雾、图像去噪，图像去模糊和图像去马赛克等内容，但利用 pytorch 实现的代码类似，只是在具体网络结构上略有区别。以图像去雨为例，之前写过一篇图像去雨的 pytorch 实现文章: ，但因当时能力和水平有限，实
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2024-03-11 14:19:14
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我们在训练模型的时候经常出现各种问题导致训练中断，比方说断电，或者关机之类的导致电脑系统关闭，从而将模型训练中断，那么如何在模型中断后，能够保留之前的训练结果不被丢失，同时又可以继续之前的断点处继续训练？首先在代码离需要保存模型，比方说我们模型设置训练5000轮，那么我们可以选择每100轮保存一次模型，这样的话，在训练的过程中就能保存下100，200，300.。。。等轮数时候的模型，那么当模型训练
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2023-09-04 21:35:27
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# PyTorch图像恢复的完整训练代码解读
在计算机视觉领域，图像恢复是一个重要的研究方向。它旨在推断受损或删减图像的原始内容，常见应用包括去噪、超分辨率等。本文将通过一个使用PyTorch框架的示例代码，介绍图像恢复的基本概念与实施步骤。
## 图像恢复的基本概念
图像恢复可以理解为通过算法从输入图像中恢复出未受损或更高质量的图像。一般来说，这一步骤包含以下几个关键环节：
1. **数
知乎—吵鸡凶鸭OvO 侵删原文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/446812760本篇文章将介绍神经网络训练过程中的三个必备技能：使用预训练权重、冻结训练和断点...
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2022-04-27 23:59:12
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# 在PyTorch中如何暂停和恢复模型训练的方案
在机器学习的训练过程中，由于各种原因（如时间限制、资源不足等），我们可能需要终止训练并在未来的某个时间点恢复。这篇文章将介绍如何在PyTorch中实现模型训练的暂停和恢复机制，提供相应的代码示例，并展示类图和旅行图。
## 项目概述
本项目主要分为以下几个部分：
1. 模型构建。
2. 训练过程的暂停与恢复。
3. 保存与加载模型状态。
前言 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.1
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2023-09-16 21:30:36
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1、过拟合与欠拟合的区别是什么，什么是正则化？ 不同曲线，对于样本的表达能力，各不相同，上图的几根曲线中：曲线1，使用一阶曲线，即直线模型，过于简单，出现大量的错误分类，此时的误差较大，模型欠拟合。曲线2，使用高阶曲线，几乎是完美的完成拟合任务，但如此严格的模型，当新的样本与训练样本稍有不同，极有可能出现误判，此时模型过拟合。而曲线3，一条相对平滑的曲线，基本能完成拟合任务
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2023-11-20 11:31:18
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Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
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2024-01-24 23:23:47
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定义是否使用GPU可有可无，默认为 cpudevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")训练数据：BATCH_SIZE = 64 ：批处理尺寸，即一次处理图像的张数 加载训练数据 ： 以cifar10 为例trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dat
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2023-07-10 18:35:55
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Pytorch训练代码框架前言自己在学习和coding的过程中，感觉每次搞一个模型，需要写一堆的过程代码（大部分是可复用的），有的时候还需要从之前或者各个博客cv一点代码，这样开发起来效率可能比较低，所以整理了一份相对来说比较全面的Pytorch建模&训练框架，一些简单的trick也整理放在了里面，方便取用。因为个人用NLP比较多，这个框架主要也是在预训练+微调这一范式下写的，但是想去掉预
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2023-12-01 11:36:50
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PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard 文章目录PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard0 本章概要1 安装TensorBoard1.1 数据和模型准备1.2 设置TensorBoard2 写入TensorBoard3 在TensorBoard中查看模型4 添加一个“Projector”到TensorBoard5 在
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2024-06-03 15:12:59
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作者：LORENZ KUHN机器之心编译本文介绍在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。17 种加速 PyTorch 训练的方法1. 考虑换一种学习率 schedule学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical L
事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。不要让你的神经网络变成这样。（图片来源：Monsters U）这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利
简介ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性非常
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2023-10-21 22:12:39
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项目结构总结一般项目都包含以下几个部分：
模型定义
数据处理和加载
训练模型（Train&Validate）
训练过程的可视化
测试（Test/Inference）
主要目录结构： - checkpoints/： 用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练
- data/：数据相关操作，包括数据预处理、dataset实现等
-
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2023-07-05 10:21:00
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