# PyTorch 继续学习：深入理解深度学习框架
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，近年来在学术界和工业界都得到了广泛应用。它以易用性和动态计算图的特点而为人们所喜爱。在这篇文章中，我们将深入探讨 PyTorch 的基本概念，并通过几个代码示例来说明其应用。
## PyTorch 的基本概念
### Tensors
与 NumPy 中的多维数组类似，PyTorch 的核心对象是
原创
2024-10-11 09:21:42
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目录 pytorch学习numpy & TorchVariable激励函数回归区分类型快速搭建法模型的保存与提取批训练加速神经网络训练Optimizer优化器CNNMNIST手写数据Reference pytorch学习numpy & Torchimport torch
import numpy as np
np_data = np.arange(6).reshape((2
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2023-09-20 16:40:25
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# 如何实现pytorch继续训练
## 摘要
本文将介绍如何在PyTorch中继续训练模型的步骤和相关代码示例，适合刚入行的小白参考。首先将整个流程用表格展示，然后详细解释每一步需要做什么，并附上相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 下载模型
下载模型 --> 载入模型
载入模型 --> 设置优化器和损失函数
原创
2024-04-17 03:54:30
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ch07-Pytorch的训练技巧0.引言1.模型保存与加载1.1.序列化与反序列化1.2.PyTorch 中的模型保存与加载1.3.模型的断点续训练2.模型 Finetune2.1.Transfer Learning & Model Finetune2.2.PyTorch中的Finetune3.使用 GPU 训练模型3.1.CPU与GPU3.2.数据迁移至GPU3.3. 多 GPU 的
最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想
原创
2024-07-31 11:59:42
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最近尝试用Pytorch的分布式训练API进行一系列实验，踩了不少坑，也看了很多资料。在这里简单做一下总结。内容包括有：Pytorch自带的分布式训练API，以及Nvidia的apex附带的API，最后再额外写一下Nvidia的DALI数据读取与处理加速的方法。文末是一些查看后觉得有用的链接，可以先看看里面的内容，本文只是对其做一些补充。在一些大的视觉任务例如语义分割和目标检测中由于数据IO不是瓶
# 断点继续训练 PyTorch
在深度学习中，训练一个复杂的神经网络模型可能需要很长时间甚至数天。在这个过程中，我们经常会遇到各种问题，比如计算机死机、代码错误或者手动停止训练。为了避免从头开始重新训练模型，我们可以使用断点续训技术来保存和加载模型的状态。
在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 框架来实现断点续训。我们将从保存和加载模型的状态开始，并在训练过程中演示如何使用断点续训来
原创
2023-07-19 20:19:08
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# PyTorch中断继续训练的实用指南
## 引言
在深度学习的训练过程中，训练过程可能会因为多种原因中断，比如计算资源不足、程序崩溃或者手动终止等。为了避免从头开始训练模型，我们可以选择保存模型的状态，并在重新启动程序时继续训练。这不仅节省了时间，也避免了资源的浪费。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现中断继续训练的功能，并提供相应的代码示例。
## 训练流程概述
在进行训练时，通
# 使用 PyTorch 实现训练的暂停与继续
在深度学习的实践中，训练模型通常需要消耗大量的时间和资源。有时，我们可能需要暂停训练（例如，为了调整参数或进行其他实验），然后再继续之前的训练。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现这一功能。
## 实现流程
我们可以将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Pytorch 断点继续训练
在机器学习领域，训练模型往往需要大量的时间和计算资源。当模型训练中途意外中断或需要重新启动时，重新开始训练会浪费宝贵的时间和计算资源。为了解决这个问题，PyTorch 提供了一种方便的方法来实现断点继续训练的功能。
## 什么是断点继续训练
断点继续训练是指在模型训练过程中，将训练的中间状态保存下来，以便在需要时可以恢复模型训练的状态，从中间位置继续训练，而
原创
2024-04-07 03:50:35
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不要慌，先看看train函数中模型保存的方式，然后在训练之前加载已经保存下来的最后一轮的模型就好了。之所以看模型保存的方式是因为加载模型的代码不同。pytorch保存模型非常简单，主要有两种方法：只保存参数；（官方推荐）保存整个模型 (结构+参数)。由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保存参数，然后在建好模型的基础上加载。本文介绍两种方法，但只就第一种方法进行举例详解。1.保存第一种保存
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2023-08-20 23:36:49
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当我们在谈论 Pytorch checkpoint 时，我们可能在说两件不同的事情。第一个是 General checkpoint，用它保存模型的参数、优化器的参数，以及 Epoch, loss 等任何你想要保存的东西。我们可以利用它进行断点续训，以及后续的模型推理。长时间训练大模型时，在代码中定期保存 checkpoint 也是一个好习惯。第二个是 Gradient checkpoint，这是一
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2023-10-06 12:08:15
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1 pytorch的概念1.1 tensor张量1.1.1 PyTorch的tensor与NumPy array相互转换PyTorch的很多操作和numpy都是类似的，但是因为其能够在 GPU 上运行，所以比 NumPy 快很多。 import torch
import numpy as np
# 创建一个 numpy ndarray
numpy_tensor = np.random
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2024-08-23 17:00:40
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机器人深化强化学习在本教程中，我们将创建人工智能代理，从与环境交互中学习，收集经验，并通过深度强化学习（深度RL）获得奖励系统。使用将原始像素转换为动作的端到端神经网络，RL训练的代理能够展示直观的行为并执行复杂的任务。最终，我们的目标是通过3D虚拟机器人仿真训练强化学习代理，并将代理转移到真实世界的机器人。强化学习者根据环境状态（如摄像机输入）和奖励向代理提供关于其性能的反馈，为代理选择最佳行为
# 如何实现 PyTorch 报错后继续运行
在机器学习和深度学习的项目中，错误是不可避免的，但我们可以通过一些技巧，使程序在遇到错误时能够继续运行。在这篇文章中，我将告诉你如何在 PyTorch 中实现这一目标，并通过详细的步骤和代码进行讲解。
## 整体流程
下面是实现 PyTorch 报错后继续运行的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
原创
2024-10-25 04:39:29
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pdbpdb是基于命令行的调试工具，非常类似gnu的gdb（调试c/c++）。执行时调试程序启动，停止在第一行等待单步调试。python -m pdb some.py交互调试进入python或ipython解释器import pdb
pdb.run('testfun(args)') #此时会打开pdb调试，注意：先使用s跳转到这个testfun函数程序里埋点当程序执行到pdb.set_trace(
最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch...
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2021-07-12 10:50:55
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作者：知乎—HUST小菜鸡
最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch的改变等，今天上午给大致整理了一下，不全面仅供参考
Epoch: 9 | train loss: 0.3517 | test accuracy: 0.
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2021-07-16 18:22:08
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# PyTorch 暂停训练继续的实现方法
在深度学习的实践中，有时我们需要暂停训练并在以后的某个时间点继续训练。在 PyTorch 中，这一过程可以通过保存和加载模型的状态来实现。本文将为你详细讲解如何在 PyTorch 中实现“暂停训练继续”。
## 整体流程
以下是实现“PyTorch 暂停训练继续”的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 05:28:12
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# 使用 PyTorch 保存和加载模型以继续训练
在使用 PyTorch 进行深度学习时，模型的保存和加载是一个重要的环节。这不仅能够帮助我们保存训练的结果，还能够在中断后继续训练。以下是实现这一过程的整体流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-10 05:57:46
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