本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。CNN中：batchsize的位置是position 0.
RNN中：batchsize的位置是position 1.在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入，必须显式的传入隐藏状态。torch.nn.
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2024-07-19 20:46:54
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# 在PyTorch中实现“del”的完整指南
欢迎来到PyTorch开发的世界！在学习如何使用PyTorch时，可能会遇到需要删除不再使用的变量或对象的情况。这里，我将向你详细解释如何在PyTorch中实现“del”的功能，同时还会提供具体的代码示例和说明。
## 总体流程
在PyTorch中，使用`del`语句可以删除变量或对象，使得Python的垃圾回收机制能够回收不再使用的内存。下面
原创
2024-09-13 05:34:57
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对于loss的定义和选择，是决定一个模型能否收敛甚至是针对特定问题是否能够进行灵活应用的基石，因而对于loss的理解和把握是炼丹师的基本数学修养。从pytorch的loss的使用来看，是对于loss的理解的一个很好的入口。 对于Loss的理解应该是无止境的，有如下的一些比较高阶的理解：L1 loss，L2 loss 和 smoothL1loss对于L1 loss，L2 loss 和 sm
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2023-09-05 21:19:54
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本文目录多维度特征的数据集多层神经网络的计算图实现糖尿病预测：代码：结果：补充知识：练习：尝试不同的激活函数tips：代码：结果：学习资料系列文章索引
多维度特征的数据集每一行代表一个样本，每一列代表一重要特征Feature在机器学习和数据库中处理数据的方式略有不同。在机器学习里面，拿到数据表之后，把内容分成两部分，一部分作为输入x，另一部分作为输入y。如果训练是从数据库读数据，就把x读
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2024-08-05 10:35:35
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1.张量的创建方法通过torch.tensor()方法创建张量，可通过多种形式创建，如下：（1）通过列表创建t = torch.tensor([1, 2])（2）通过元组创建t = torch.tensor((1, 2))（3）通过numpy数组创建import numpy as np
a = np.array((1, 2)) # a是一个numpy多维数组
t = torch.tenso
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2023-09-25 08:11:42
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# PyTorch 释放梯度缓存与内存管理
在深度学习模型的训练过程中，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的功能和灵活性。然而，随着模型的复杂性和数据集的增大，内存管理成为一个不可忽视的问题。本文将深入探讨如何在PyTorch中释放梯度缓存，并提供一些最佳实践，以优化内存使用。
## 神经网络训练过程
首先，让我们快速回顾一下神经网络的训练过程。训练神经网络通常包括以下几个
# PyTorch中的Tensor内存管理：del的作用及其释放机制
在深度学习中，PyTorch因其动态计算图和灵活的内存管理而受到广泛欢迎。Tensor是PyTorch中的基本数据结构，理解它的内存管理对于提高代码效率和性能非常重要。本文将探讨`del`语句在PyTorch中如何释放Tensor的内存，并配合示例进行详细说明。
## 什么是Tensor
Tensor是多维数组的通用化形态
梯度下降一、梯度下降算法引言深刻理解梯度下降算法梯度下降算法示例随机梯度下降算法 一、梯度下降算法引言我们知道在学习深度学习中，为了使我们具有最小的损失的网络，使其输出值与目标值尽可能地接近，使损失函数最小化。从而我们引入了梯度下降算法，它可以使我们得到一个最小值的目标损失函数。对于我们看到的任何一个模型，他都有自己损失函数。在学习简单线性回归时，既y=w*x，我们使用最小二乘法来求损失函数的最
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2023-10-27 06:59:52
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# PyTorch 将输入图片处理成张量
在机器学习和深度学习的领域，图像处理是一个重要而又复杂的任务。将输入图片转换为张量是这项工作的一部分，而 PyTorch 是用于这种操作的流行框架之一。本文将介绍如何使用 PyTorch 将输入图像处理为张量，并通过一个简单的代码示例进行说明。
## 一、什么是张量？
张量可以被视为矩阵的扩展。它不仅可以是二维的（如我们通常理解的图像），也可以是更高
原创
2024-10-07 03:28:24
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LSTM理解与pytorch使用引言LSTM结构总体结构详细结构Pytorch用法参数介绍使用实例获取中间各层的隐藏层信息关于变长输入 引言LSTM应该说是每一个做机器学习的人都绕不开的东西，它的结构看起来复杂，但是充分体现着人脑在记忆过程中的特征，下面本文将介绍一下LSTM的结构以及pytorch的用法。LSTM结构总体结构 首先，LSTM主要用来处理带有时序信息的数据，包括视频、句子，它将人
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2023-09-26 05:48:28
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# PyTorch中的内存管理：使用del函数释放显存的有效性
在深度学习中，内存的有效管理是一个重要的问题。尤其是在训练大型模型时，显存的使用常常成为瓶颈。在PyTorch中，使用`del`函数能否有效释放显存？本文将对此进行深入探讨，并提供代码示例，帮助你更好地理解如何管理显存。
## 1. PyTorch中的显存管理
在PyTorch中，计算图和张量的分配通常会占用大量的GPU显存。一
通过前几期视频的学习，我们知道了关于一维特征的输入（也就是只有一个x）应该如何处理？但事情往往并不那么简单。比如下图这个预测一个人在一年之后得糖尿病的概率的例子，这个时候我们的输入将会有很多的指标。你可以把它看成是我们体检的各种值。最后一排的外代表了他是否会得糖尿病。 那么多维的特征输入应该怎么办呢？我们就需要把每一个特征x付以相应的权重。在进行逻辑回归时，把每一个维度的x乘相应的权值的和加上一个
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2023-11-29 15:42:25
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# 使用 PyTorch 修改 GAN 网络输入尺寸为 512 的教程
## 引言
生成对抗网络（GAN）是深度学习中的一种重要模型，用于生成新的数据样本。在本教程中，我们将学习如何改动 PyTorch 中 GAN 网络的输入尺寸，将其调整为 512。这个过程主要包括以下几个步骤：
### 流程步骤
| 步骤 | 描述
detach的作用Tensor.detach() 的作用是阻断反向梯度传播，当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播，例如在生成对抗网络的训练当中，在训练判别器的时候不需要生成器进行反向梯度传播，这时候就会使用到 detach()
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2023-10-17 23:19:20
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介绍了数据如何读取，和 transforms相关操作
本节讲述Data如何利用Pytorch提供的DataLoader进行读取，以及Transforms的图片处理方式。 【文中思维导图采用MindMaster软件】注意：笼统总结Transforms，目前仅具体介绍裁剪、翻转、标准化，后续随着代码需要，再逐步更新。目录一. 数据读取（DataLoader
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2023-08-23 16:26:12
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1. torch.abs(input, out=None)说明：计算输入张量的每个元素绝对值参数：input(Tensor) -- 输入张量out(可选) -- 输出>>> import torch
>>> torch.abs(torch.FloatTensor([-1, -2, 3]))
tensor([1., 2., 3.])2. torch.acos(in
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2023-10-26 13:28:15
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参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.3_channels多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做互相关运算。由于输入和卷积核各有个通道，我们可以在各个通道上对输入的二维数组和卷积核的二维核数组做互相关运算，再将这个互相关运算
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2023-10-19 15:08:07
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前面讲过的图片输入方式是从图片的文件夹来读取图片的一种方式。但是必须将类别单独放在一个文件夹。我们现在创建Dataset的子类来进行输入。必须继承自data.Dataset __getitem__ 方法必须创建，只要有这个方法，我们就可以进行切片 __len__ 必须被实现，有了这个方法，我们就可以使用len方法返回数据集的长度import torch
from torch.u
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2023-08-16 17:18:14
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PyTorch入门实战教程笔记（三）：手写数字问题引入MNIST数据集MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。下载数据集 网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 数据集简介： 1、共有4数据集，下载之后保存在磁盘中（最好放在代码执行目录
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2024-01-05 22:57:47
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model = Model() model(input) 直接调用Model类中的forward(input)函数，因其实现了__call__举个例子1 import math, random
2 import numpy as np
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4 import torch
5 import torch.nn as nn
6 import torch.optim as optim
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2023-07-08 21:09:07
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