最近我一在杭州做外贸生意的老表让我给他推荐一辆车，自己的宝来开了5年多，感觉不香了，这次要我给他从BBA中选一个，落地35万以内落地。我想这做生意稳重一点，35万以内差不多就是奔驰C，宝马3和奥迪A4中选了。至于选哪一个就很头疼了。我们知道每辆车都有它的特点和受众群体，特别是对于这种有上百年品牌积淀的BBA。奔驰的高逼格，宝马的驾驶感，奥迪的科技感等，但是这些特点不一定是你买它的理由。每辆车肯定都
如果我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观，另外一个是没有图形的表现力强。所以本篇笔记介绍了 tensorboard 来完成可视化的操作。1. TensorBoard 介
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2024-01-16 04:20:27
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onv 卷积层一.why CNN for image ? 1.Some Patterns are much smaller than the whole image. 一些模式比起整张图片来说更小，即寻找模式不用看完整的图像。 2.The same patterns appear in different regions. 同一个模式可能会出现在不同的区域。 3.Subsa
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2024-08-08 10:42:17
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文章目录前言一、可视化网络结构7.1.1 使用print函数打印模型基础信息7.1.2 使用torchinfo可视化网络结构二、CNN可视化7.2.1 CNN卷积核可视化7.2.2 CNN特征图可视化方法7.2.3 CNN class activation map可视化方法7.2.4 使用FlashTorch快速实现CNN可视化三、使用TensorBoard可视化训练过程7.3.1 Tensor
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2024-01-12 13:19:11
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torchsummarytorchsummary可以完美又简洁的输出用pytorch写的网络的相关信息。比如每个层的操作，输出维度，模型的总参数量，训练的参数量，网络的暂用内存情况等等。安装# conda提示找不到来着。conda源中没有这个模块。
pip install torchsummary使用-打印出网络结构from torchsummary import summary
# 然后使用s
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2024-01-25 19:20:27
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目录TensorBoardCreate a summary writerGeneral api formatAdd scalar`add_scalar``add_scalars`Add graph (visualize a model)Add histogramAdd imageadd_imagetorchvision.utils.make_gridadd_imagesAdd figureAdd
# 如何在 PyTorch 中设置 Adam 优化器的参数
在深度学习中，优化器的选择和参数设置至关重要。Adam 优化器因其优秀的性能和简单易用而广受欢迎。本文将指导你如何在 PyTorch 中实现 Adam 优化器的参数设置，通过一个详细的步骤流程和代码示例，让你能够顺利上手。
## 流程概述
以下是设置 PyTorch 中 Adam 优化器的基本流程：
| 步骤 | 说明
1) 可视化模型结构from torchviz import make_dot
model = ResNet18()
print(model) #输出模型的详细信息
x = torch.randn(1,3,32, 32).requires_grad_(True)
y = model(x)
vis_graph = make_dot(y, params=dict(list(model.named
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2024-01-13 21:58:43
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前几日在利用Pytorch训练CIFAR-10数据集时，就在想这些训练过程中的loss怎么才能可视化出来，于是去找了一下，网上大部分的方法都是利用tensorboardX来实现的，后来发现其实新版本Pytorch里边自带的tensorboard就可以实现可视化。（应该是版本升级之后tensorboardX被torch.utils.tensorboard取代了）于是就尝试了一番：环境配置安装tens
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2024-05-28 11:44:27
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基于pytorch的网络结构可视化前言 之前实现了一些常见的网络架构，但是有些网络架构并没有细说，并且网络传输过程中shape的变化也很少谈及过。 除此之外，前面的实现很少涉及到可视化的内容，比如损失值的可视化、网络结构的可视化。 所以本期博客就是补充一下这几点。目录结构 文章目录基于pytorch的网络结构可视化1. 安装：2. summary使用方法：3. tensorboardX使用方法：4
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2024-08-27 15:10:32
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1.可视化网络结构网络结构的日益复杂使得我们在设计和调试算法的时候越来越难直接通过代码来确定神经网络的内部结构、输入输出以及参数等信息。因此，我们需要借助图形化的交互工具来辅助我们完成神经网络结构设计和神经网络训练调试。在Tensorflow中，我们可以使用tensorflow.summary来记录网络结构，并通过Tensorboard对网络结构进行显示，通过可视化地查看网络结构辅助我们对神经网络
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2024-01-17 05:31:26
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和之前学习Pandas一样，我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子，进而梳理Python绘图的基本操作，主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。上半部分我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制，下半部分主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。首先我们回顾一下整个数据集，列名依次为名字、类型一、类型二、总计值、
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2024-04-25 15:19:33
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# PyTorch网络可视化
在深度学习中，神经网络是非常常见的模型。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的工具来构建和训练神经网络模型。然而，在实际应用中，我们经常需要了解网络的结构和参数，以便进行调试和优化。网络可视化是一种常见的技术，可以帮助我们直观地了解网络的结构和运行过程。本文将介绍如何使用PyTorch来可视化神经网络。
## PyTorch和Torchvision
原创
2023-07-23 09:15:05
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# PyTorch 特征可视化：探索深度学习模型的“黑盒子”
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，这些模型的内部工作机制往往被视为“黑盒子”，难以理解。为了揭示这些模型的工作原理，特征可视化成为了一种重要的手段。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行特征可视化，并展示一些代码示例。
## 特征可视化的意义
特征可视化可以帮助我们
原创
2024-07-18 04:17:30
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本文最初发布于Anaconda开发者博客，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。在奥斯汀举行的SciPy 2018年特别会议上，大量开源Python可视化工具的代表分享了他们对Python数据可视化未来的展望。我们看到了Matplotlib、Plotly、VisPy等许多库的更新。我作为PyViz、GeoViews、Datashader、Panel、hvPlot和Bokeh的代表参加了SciP
一、前言 在深度学习模型训练的过程中，常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫属；在Pytorch中，也有类似的TensorboardX，但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具，其实质是一款在网页端的web服务器，对Pytorch的支持较好。
# 使用 PyTorch 实现 SGD 的参数设置
在深度学习的领域中，优化算法是训练模型不可或缺的部分。而随机梯度下降（SGD）是最常用的优化算法之一。在本文中，我们将深入探讨如何在 PyTorch 中设置 SGD 的参数。同时，我们会详细讲解每一个步骤，确保即使是初学者也能理解。
## 整体流程
### SGD 参数设置流程
以下是设置 SGD 参数的基本流程：
| 步骤 | 描述
# PyTorch中的Adam优化器与超参数设置
在深度学习的模型训练中，优化器的选择和超参数的设置至关重要。Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是最常用的一种，它结合了动量（Momentum）和自适应学习率（Adaptive Learning Rate）的优势，广泛应用于各类神经网络模型中。
## Adam优化器的基本原理
Adam优化器在梯度下降的基础上
高斯模糊是一种常用的图像处理技术，在计算机视觉和图像处理领域广泛应用。它可以有效地去除噪声，平滑图像，使得特征更为突出。在PyTorch中实现高斯模糊需要关注其参数设置，尤其是核大小和标准差，这些参数直接影响模糊效果的强弱和图像处理性能。接下来我将详细记录高斯模糊参数设置的整个过程。
## 问题场景
在处理图像时，可能会希望通过高斯模糊来实现数据预处理以增强模型的鲁棒性。例如，在一个图像分类任
引导基本情况安装 hiddenlayer检查是否安装成功查看网络结构可能遇到的问题 基本情况pytorch == 1.1.0 torchvision == 0.3.0 hiddenlayer == 0.2 提前说：做好版本之间的匹配能避免很多错误，少走很多弯路。安装 hiddenlayer打开 Anaconda Prompt 进入自己的 pytorch 环境，运行代码安装 hiddenlayer
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2024-08-06 11:33:46
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