丰色 大家在使用PyTorch时，是不是也踩过不少坑？现在，Reddit上的一位开发者根据他曾经犯过的错和经常忘记的点，总结了七点使用PyTorch的小技巧，供大家参考。很多人表示很有用，并有人指出这些不仅仅是tips，是每个人在使用Pytorch之前应该阅读的教程的一部分。这位分享者还提供了在线代码示例和视频演示。接下来就为大家一一展示，请大家按需汲取！1、使用device参数直接在目标设备创建
6.4 半精度训练我们提到PyTorch时候，总会想到要用硬件设备GPU的支持，也就是“卡”。GPU的性能主要分为两部分：算力和显存，前者决定了显卡计算的速度，后者则决定了显卡可以同时放入多少数据用于计算。在可以使用的显存数量一定的情况下，每次训练能够加载的数据更多（也就是batch size更大），则也可以提高训练效率。另外，有时候数据本身也比较大（比如3D图像、视频等），显存较小的情况下可能甚
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2023-08-14 10:15:59
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本文整理了13则PyTorch使用的小窍门，包括了指定GPU编号、梯度裁剪、扩展单张图片维度等实用技巧，能够帮助工作者更高效地完成任务。目录1、指定GPU编号2、查看模型每层输出详情3、梯度裁剪4、扩展单张图片维度5、one hot编码6、防止验证模型时爆显存7、学习率衰减8、冻结某些层的参数9、对不同层使用不同学习率10、模型相关操作11、Pytorch内置one hot函数12、网络参数初始化
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2024-05-24 09:57:44
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目录各种张量初始化创建特殊类型的tensor设置pytorch中tensor的默认类型更改tensor类型各种常用初始化按照不同的均值和方差进行初始化按照间隔初始化创建单位矩阵创建打乱的数列返回tensor元素个数维度操作矩阵拼接矩阵拆分矩阵选取各种选取矩阵打平后选取维度变化维度减少和增加维度扩张维度交换数学运算基础运算数字近似数值裁剪累乘线性代数相关其他Numpy Tensor 互相转换类型判
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2024-02-22 18:22:47
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在进行深度学习训练时，选择合适的学习率至关重要。一个不合适的学习率可能会导致训练过程不稳定，进而使模型无法收敛。在我的工作中，我遇到了一个使用 PyTorch 时的学习率问题，这促使我深入研究并记录下这一过程，这是我整理的内容。
### 问题背景
当我尝试训练一个图像分类模型时，模型的准确率趋于停滞并且损失（loss）没有明显变化。这种现象阻碍了模型性能的提高。
- 在训练的初始阶段，模型的学
1 直接在GPUs上构建张量很多人都是这样在GPUs上创建张量的t = tensor.rand(2,2).cuda()然而，这首先创建CPU张量，
原创
2022-08-06 00:00:10
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1、指定GPU编号设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为 /gpu:0：os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” 设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备，名称依次为 /gpu:0、/gpu:1： os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” ，根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。 指定GPU的
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2024-04-02 08:55:14
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注：仅供个人学习使用。本节介绍机器学习中常见任务的API。请参阅每一节中的链接以深入了解。本节我们使用的训练集为60000张手写数字图片及对应的标签，测试集为10000张同类型的图片及标签。我们设计一个人工神经网络，输入训练集进行训练，得到该网络模型及其参数。然后，用这个训练好的网络模型进行图片识别，再跟该图片的标签进行比对。具体过程包括以下几步：读取数据集、创建模型、训练模型、使用模型进行预测。
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2023-11-15 06:16:08
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六、PyTorch进阶训练技巧@TOC1.自定义损失函数损失函数是深度学习过程中需要定义的一个重要环节。在PyTorch中，损失函数的定义有着函数定义和类定义的两种方式。1.1.函数定义pythondefmy_loss(output,target):loss=torch.mean((outputtarget)2)returnloss1.2.类定义损失函数类需要继承自nn.Module类1.2.1.
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原创
2022-06-03 16:13:23
1763阅读
12.7 个有用的 PyTorch 技巧原文：https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/n9fti7/d_a_few_helpful_pytorch_tips_examples_included/原文标题：a_few_helpful_pytorch_tips_examples_included译文作者：kbsc13联系方式
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2021-09-03 15:19:04
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【GiantPandaCV导读】训练大型的数据集的速度受很多因素影响，由于数据集比较大，每个优化带来的时间提升就不可小觑。硬件方面，CPU、内存大小、GPU、机械硬盘orSSD存储等都会有一定的影响。软件实现方面，PyTorch本身的DataLoader有时候会不够用，需要额外操作，比如使用混合精度
原创
2021-12-29 10:42:01
573阅读
掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于...
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2021-08-30 16:50:10
207阅读
让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。
我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。
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2021-07-12 10:56:54
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PyTorch训练加速17技
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2021-07-16 17:57:03
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作者：William Falcon
编译：ronghuaiyang AI公园
导读
一个step by step的指南，非常的实用。
不要让你的神经网络变成这样 让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。
我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步
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2021-07-16 18:24:59
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作者：Eugene Khvedchenya高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的？是产生最高准确率的模型？是最快的运行速度？是易于理解和扩展？还是容易并行化？答案是，包括以上提到的所有。如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 训练？一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议。在 Efficient PyTorch 这一部分中
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2024-05-16 22:34:12
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Pytorch 训练技巧 文章目录Pytorch 训练技巧1、指定GPU编号2、查看模型每层输出详情3、梯度裁剪（Gradient Clipping）4、扩展单张图片维度5、独热编码6、防止验证模型时爆显存7、学习率衰减8、冻结某些层的参数 1、指定GPU编号设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为 /gpu:0：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "
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2023-09-05 15:15:12
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在过去的10个月里，在PyTorch Lightning工作期间，团队和我已经接触过许多结构PyTorch代码的风格，我们已经发现了一些人们无意中引入瓶颈的关键地方。
我们非常小心地确保PyTorch Lightning不会对我们为你自动编写的代码犯任何这些错误，我们甚至会在检测到这些错误时为用户纠正这些错误。然而，由于Lightning只是结构化的PyTorch，而你仍然控制所有的
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2021-06-17 14:16:10
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1.dataloader训练时的num_worker设置（推荐设置为1） num_workers = 0 只用主进程main process （训练程序的进程)来加载数据。主进程完成一个batch的前向后向传播，再去disk搬运下一个batch到cpu，然后再转移到GPU。 num_workers
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2020-06-11 14:48:00
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设定 tensor 默认的 dtype：torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor)Pytorch 有八个类型：Daya typedtypeT
原创
2021-12-10 14:02:48
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