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
# 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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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
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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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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# 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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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
# 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
# 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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# 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学习第四部分：pytorch进阶训练技巧Let's go !一、U-Net模块回顾1.1 模块代码2.2 搭建过程二、Carvana数据集，实现一个基本的U-Net训练过程三、优雅地训练模型3.1 自定义损失函数3.1.1 使用torch.nn自带的损失函数3.1.2 使用自定义的损失函数3.2 动态调整学习率3.3 模型微调3.4 半精度训练3.4.1 pytorch精度测试3.
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2024-07-29 11:11:40
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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 |
|-------|--------------------------
原创
2024-09-10 05:57:46
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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(
 ...
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2021-08-27 08:50:00
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在深度学习模型的训练过程中，遇到需要“pytorch断点继续训练”的需求并不罕见。这种需求通常发生在模型训练时间较长的情况下，用户希望能够在某个特定的训练状态下进行恢复，而不是从头开始。
用户场景还原：
在一个名为“ImageClassifier”的项目中，用户使用 PyTorch 框架进行图像分类任务的训练。经过几天的训练，由于系统错误，训练中断。用户希望在中断点继续训练，以避免之前计算时间
目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyTorch的学习和使用（七）模型的训练和测试在训练模型时会在前面加上：model.train()在测试模型时在前面使用：mo
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2023-11-15 14:57:47
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