参考博客：博客一：Address class imbalance easily with Pytorch | by Mastafa Foufa | Analytics Vidhya | Medium播客二：Address class imbalance easily with Pytorch Part 2 | by Mastafa Foufa | Towards Data Science类不平衡如
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2024-08-16 13:43:03
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涉及到的方法有：torch.cat() torch.Tensor.expand()torch.squeeze() torch.Tensor.repeat()torch.Tensor.narrow() torch.Tensor.view()torch.Tensor.resize_() torch.Tensor.permute()torch.cat(seq, dim=0, out=None
torch
包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作。另外，它也提供了多种工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化。
它有CUDA 的对应实现，可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0)。
张量 Tensors
torch.is_tensor[source]
torch.is_tensor(obj)
如果obj 是一个pytorch张
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2024-07-28 15:31:51
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由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验，总结了以下方法，记录下来。全部设置可以分为三部分：1. CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。如果需要
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2023-12-29 19:54:12
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1.pandas打乱数据的顺序from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df) #使用sklearn打乱
df.sample(frac=1) #使用pandas自带的方法，frac是要返回的比例，为1是全部打乱并返回
#由于打乱数据后的索引是乱序的，有时候，我们可能需要打混后数据集的index（索引）还是按照正常的排序。我们只需要这样操作
在进行相关平台的练习过程中，由于要自己导入数据集，而导入方法在市面上五花八门，各种库都可以应用，在这个过程中我准备尝试torchvision的库dataset
torchvision.datasets.ImageFolder
简单应用起来非常简单，用torchvision.datasets.ImageFolder实现图片的导入，在随后训练过程中用Datalodar处理后可按批次取出训练集class
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2023-08-09 18:26:41
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# 使用 PyTorch 打乱列表的深度解析
在机器学习和深度学习中，经常需要对数据进行处理，尤其是打乱数据的顺序，以避免模型在训练过程中出现偏差。本篇文章将通过一系列步骤来学习如何使用 PyTorch 打乱列表数据，特别适合刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们需要一个清晰的流程图，来展示打乱列表的各个步骤。下面是整个过程的表格：
| 步骤 | 描述
PyTorch学习（2）PyTorch学习（2）1 Numpy与Torch的区别与联系 1.1 numpy的array与Torch的tensor转换 1.2 Torch中的variable 2 激励函数（Activation Function） 3 Regression回归（关系拟合回归） 4 Classification（分类） 5 Torch网络 5.1 快速搭建torch
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2024-10-14 10:50:41
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目录1、torch.utils.data.Dataset()2、torch.utils.data.Sampler()3、torch.utils.data.DataLoader()4、torchvision.datasets.ImageFolder()5、例子 torchvision.datasets.FashionMNIST() 1、torch.utils.data.Dataset()首先最基础
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2023-11-20 18:55:01
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在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，经常需要对输入的张量进行打乱处理以提高模型的泛化能力。这篇博文将详细探讨如何“pytorch打乱张量某个维度的数据”，并通过复盘记录这一过程，帮助大家更好地理解这一问题及其解决方案。
### 问题背景
在深度学习的训练过程中，样本的顺序会影响到模型的学习效率。若样本是按照顺序输入，模型可能会陷入局部最优解。为了解决这一问题，我们通常需要对输入数据进行
在使用 PyTorch 进行深度学习相关的项目时，读取数据集并打乱其顺序是必不可少的环节。这不仅能提高模型训练的鲁棒性，还能有效避免模型对数据的过拟合。在这篇博文中，我会详细记录如何解决“PyTorch 读取数据集时打乱顺序”的问题，涵盖了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和进阶指南等多个模块。
### 环境配置
首先，我们需要设置好所需的环境。可以使用以下思维导图来帮助梳理环境
在深度学习和数据处理的过程中，打乱数组常常是数据预处理的一部分。对于使用 PyTorch 的开发者来说，打乱数组是确保在训练和测试模型时数据随机分布的重要步骤。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 来打乱数组，并在这一过程中进行环境准备、步骤指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了必要的依赖库，包括 PyTorch 和 NumPy。
作者：Yuval Greenfield导读这4个错误，我敢说大部分人都犯过，希望能给大家一点提醒。最常见的神经网络错误：1)你没有首先尝试过拟合单个batch。2)你忘了为网络设置train/eval模式。3)在.backward()之前忘记了.zero_grad()(在pytorch中)。4)将softmaxed输出传递给了期望原始logits的损失，还有其他吗？????这篇文章将逐点分析这些错
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2024-10-31 09:22:45
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# PyTorch数组打乱顺序的方法
在深度学习和机器学习中，经常需要对数据集进行随机化处理，以提高模型的泛化能力。在PyTorch中，我们可以利用其强大的工具和函数来对数组进行打乱顺序操作。本文将介绍如何使用PyTorch来实现数组的打乱操作，并且通过代码示例来帮助读者更好地理解。
## 打乱数组的方法
在PyTorch中，我们可以利用`torch.randperm()`函数来生成一个随机
原创
2024-03-30 05:13:28
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应用场景：我们常常会遇到--数据集不平衡--问题，举个最简单的例子：猫狗分类，你有10000张狗的图片，却只有1000张猫的图片。这时如果直接利用整个数据集训练就很容易导致网络对‘狗’这个类别过拟合，在猫的识别任务上表现很差。解决方法：使用pytorch的WeightedRandomSampler，每个epoch根据每个类别的数量赋予权重，对每个类别样本进行采样。例如：每个epoch使用1600张
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2024-06-23 06:54:09
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在JAVA中如果想打乱LIST的顺序可以调用Collections.shuffle()或者Collections.shuffle(List<?> list, Random rnd)方法。Random rand = new Random();
Integer[] ia = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
List<Integer> list1 = new Ar
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2023-06-26 22:51:52
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【学习笔记】【Pytorch】张量（Tensor）的基础操作一、创建张量1.使用数据创建张量2.无需数据的创建选项3.torch.Tensor与torch.tensor的区别4.PyTorch中张量的创建方法的选择二、张量的属性1.张量的 torch.dtype2.张量的 torch.device3.张量的 torch.layout三、张量的形状四、重构张量reshape函数中-1表示的意义五、
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2023-11-09 08:48:34
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# Java将List打乱的实现方法
在Java编程中，List是一个常用的数据结构，用于存储一系列的元素。我们有时需要对List中的元素进行打乱，比如在游戏中随机洗牌，或者在数据处理中增加随机性。本文将介绍如何使用Java来打乱List，包括相关的代码示例和流程图的展示，帮助大家更好地理解这一过程。
## 打乱List的方法
在Java中，我们可以使用`Collections`类的静态方法
# 使用Python打乱字符串的技巧
在编程中，字符串的操作是常见且重要的任务之一。特别是对于某些应用场景，如密码生成、随机抽样等，将字符串中的字符进行打乱是非常有用的。本文将介绍如何使用Python语言来打乱字符串，并为你提供相关代码示例，帮助你更好地理解这一过程。
## 什么是字符串打乱？
字符串打乱，顾名思义，就是对一个字符串中的字符进行随机重新排列。比如，对于字符串"hello"，经
原创
2024-10-29 05:23:56
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作者 | 李理）Tensor和TensorFlow 类似，PyTorch 的核心对象也是Tensor。下面是创建Tensor 的代码：x = torch.Tensor(5, 3)
print(x)对应的下标是5，那么在这个下标的值为1，而其余的值为0，因此一个词只有一个位置不为0，所以叫作one-hot 的表示方法。这种表示方法的缺点是它是一种“稀疏”的表示方法，两个词，不论语义是相似还是不同，
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2023-10-17 17:20:43
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