何为叶子节点和非叶子节点在理解register_hook之前，首先得搞懂什么叶子节点和非叶子节。简单来说叶子节点是有梯度且独立得张量，例如a = torch.tensor(2.0,requires_grad=True)，b= torch.tensor(3.0,requires_grad=True)，非叶子节点是依赖其他张量而得到得张量如c = a+b。 判断是叶子节点还是非叶子节点可以使用 is_
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2024-08-19 19:38:16
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# PyTorch 模块命名指南—初学者入门
作为一名刚入行的开发者，学习如何在 PyTorch 中创建和命名模块是理解深度学习模型构建的基础。本文将为你提供一条清晰的路径，帮助你熟悉 PyTorch 模块的整体命名过程，并且提供具体的代码示例。
## 流程概述
在创建 PyTorch 模块时，通常遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|:---:|:---|
| 1 | 导入必要的
在Pytorch中，默认情况下，非叶节点的梯度值在反向传播过程中使用完后就会被清除，不会被保留。只有叶节点的梯度值能够被保留下来。 对于任意一个张量来说，我们可以用 tensor.is_leaf 来判断它是否是叶子张量（leaf tensor） 在Pytor
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2023-10-27 06:25:38
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本文主要描述了如何使用现在热度和关注度比较高的Pytorch(深度学习框架)构建一个简单的卷积神经网络，并对MNIST数据集进行了训练和测试。MNIST数据集是一个28*28的手写数字图片集合，使用测试集来验证训练出的模型对手写数字的识别准确率。加载MNIST数据集MNIST 包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，很多教程都会对它”下手”几乎成为一个 “典范”，可以说它就是计算机视觉里面
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2023-08-30 09:53:49
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# Pytorch 跨节点深度学习
## 引言
在深度学习的领域，数据量的迅速增长和计算需求的提升，使得单机训练越来越难以满足实际应用的需求。因此，跨节点（Distributed）训练技术应运而生。Pytorch 提供了强大的工具来帮助开发者在多个节点上进行分布式训练，从而提升整体模型的效率和准确性。
## 什么是跨节点训练？
“跨节点训练”指的是将深度学习模型的训练过程分散到多个计算节点
原创
2024-08-11 07:12:36
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# 使用PyTorch实现跨节点训练入门指南
PyTorch是一个流行的深度学习框架，在进行大规模模型训练时，跨节点训练（distributed training）可以显著加速训练过程。对于刚入行的小白来说，掌握跨节点训练的基本流程和代码实现是非常重要的。本文将一步步教你如何用PyTorch实现跨节点训练。
## 一、整个流程
在进行跨节点训练之前，我们需要了解整个实施流程。下面是一个基本步
原创
2024-08-24 05:30:23
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关于 torch.nn
文章目录关于 `torch.nn `MNIST 数据下载1. Neural net from scratch (不用torch.nn)2.Using torch.nn.functional3. 使用nn.Module重构4. nn.Linear5. optim6. Dataset6. DataLoader7. Add validation8. fit() and get_
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2024-09-29 23:18:26
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本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇目录1 Create Dataset1.1 生成训练集和测试集1.2 生成验证集2 模型训练 2.1 都进行微调2.2 只微调最后2.3 从头开始训练不微调3 模型验证与可视化3.1 模型验证
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2023-11-21 17:14:41
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在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是：stack()cat()torch.stack()函数的意义：使用stack可以保留两个信息：[1. 序列] 和 [2. 张量矩阵] 信息，属于【扩张再拼接】的函数。形象的理解：假如数据都是二维矩阵(平面)，它可以把这些一个个平面按第三维(例如：时间序列)压成一个三维的立方体，而立方体的长度就是时间序列长度。该函数常出现在自然语言处理（NLP）
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2024-01-01 13:07:15
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1、右键属性 找到Edit Labels，将其设置为true 可编辑2、ON_NOTIFY(TVN_ENDLABELEDIT, IDC_TREE_CHAPTER, OnTvnEndlabeledit)//重命名// 重命名（点击重命名的方法）void CCountryGuidePriceDlg::OnRenameCatalog(){ m_treeChapter.EditLabel(m_treeCh...
原创
2021-07-29 09:31:16
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# 实现"pytorch lightning 为实验命名"的流程
## 步骤
下面是实现"pytorch lightning 为实验命名"的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
理解需求 --> 代码编写
代码编写 --> 实验命名
实验命名 --> 实验运行
实验运行 --> 结果分析
```
## 代码示例
### 1. 理解需求
在开始实
原创
2024-04-03 06:32:36
41阅读
# PyTorch 命名实体识别
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型搭建]
B --> C[训练模型]
C --> D[评估模型]
D --> E[部署模型]
```
## 2. 步骤及代码注释
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备数据集，可以使用现成的数据集或自己标注数据集。数据集需要
原创
2024-03-10 03:34:26
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pytorch 按奇数重命名
在深度学习项目的实践中，数据集的组织和文件命名显得尤为重要。许多时候，我们需要根据特定规则对数据进行重命名，例如仅按奇数进行重命名。本文将深入探讨如何在PyTorch环境中实现这一目标，分享技术原理、架构解析、源码分析与案例分析。
---
### 背景描述
在处理大规模数据集时，文件的命名方式不仅影响数据的调用效率，也直接影响实验的便利性。尤其是在深度学习中，
pytorch——nn.Module 构建深度学习模型的话，用autograd太抽象、底层、代码量大实现麻烦，提供了nn.Module比较方便。nn.Module代表某一次或者某几层的nn。一般是基础nn.Module，写自己的nn/nn的某层 一、Module基本知识介绍1、在实现自己的某层的时候基础了nn.Module,在构造函数中要调用Module的构造函数s
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2023-10-27 11:12:21
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人工智能入门学习笔记（三）项目：Purdue University BME595课程作业Homework03——Artificial Neural Network - Back-Propagation pass代码、输出结果、结果分析图代码结果输出：结果分析图：知识框架原理概述损失函数MSE(Mean Square Error) 均方误差CE(Cross Entropy) 交叉熵信息量熵相对熵（
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2023-10-07 19:27:05
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# PyTorch 多节点运算入门指南
在深度学习的应用中，经常需要处理大规模的数据集和复杂的模型，因此单个节点的运算可能无法满足需求。为了解决这个问题，PyTorch 提供了多节点运算的支持。本文将带你逐步了解如何在 PyTorch 中实现多节点运算。
## 流程概述
开展多节点运算，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 06:26:00
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# 深入理解 PyTorch 多节点训练
在深度学习的领域，随着数据量和模型复杂度的不断增加，很多时候单个计算节点已经无法满足需求。因此，多节点训练成为了一种常用的方法来提高训练效率和模型的性能。本文将带你了解如何使用 PyTorch 实现多节点训练，下面是整个流程的简要概述。
## 整体流程
| 步骤 | 描述
# PyTorch多节点训练简介
在深度学习的研究和应用中，模型的训练往往需要大量的数据和计算资源。随着模型规模的不断扩大，单一节点的计算能力受到限制，因此多节点训练成为一种有效的解决方案。本文将介绍如何使用PyTorch进行多节点训练，同时展示相关代码示例，并配合可视化工具使得内容更加直观。
## 什么是多节点训练？
多节点训练是指将模型训练分散到多个计算节点（如多台GPU或多台机器）上进
1 AutogradpyTorch tensor记录着它们自己的由来，即由哪些父tensor和哪些操作生成了该tensor，因此可以通过链式法则自动推导输出相对于输入的梯度。在tensor的构造函数中，写明requires_grad=True或者使用requires_grad_函数可以设置记录该tensor的梯度。1.1 叶结点才有梯度pyTorch默认只对叶节点记录梯度，对于非叶节点默认是不保存
在这篇博文中，我将讨论如何在PyTorch中实现GCN（Graph Convolutional Network）进行节点预测。随着图神经网络技术的发展，GCN成为了图数据处理中的一种重要工具。正确理解和实施GCN不仅可以优化性能，还能为图数据的分析提供强大助力。
## 问题背景
在使用GCN进行节点预测的过程中，企业希望通过高效的数据分析，从图结构中提取相关信息，以便进行决策支持和业务优化。
