先来介绍几个比较重要的函数1. torch.nn.CrossEntropyLoss()函数交叉熵损失函数，在pytorch中若模型使用CrossEntropyLoss这个loss函数，则不应该在最后一层再使用softmax进行激活，因为CrossEntropyLoss函数包括了softmax和计算交叉熵两个过程。分析实例： pytorch 计算 CrossEntropyLoss 需要先经 sof
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2024-04-07 17:57:15
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损失函数介绍1、nn.L1Loss功能：计算inputs与target之间的绝对值2、nn.MSELoss功能：计算inputs与target之差的平方 主要参数： reduction：计算模式，可为none/sum/mean（none：逐个元素进行计算，sum：所有元素求和，返回标量，mean：加权平均，返回标量）3、nn.SmoothL1Loss功能：平滑的L1Loss 主要参数： reduc
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2023-12-12 10:46:31
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19 种损失函数tensorflow和pytorch很多都是相似的，这里以pytorch为例1、 L1范数损失 L1Loss计算 output 和 target 之差的绝对值。 torch.nn.L1Loss(reduction=‘mean’) 参数： reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。2、均方误差损失
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2024-08-19 16:43:58
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目录用PyTorch实现线性回归一、准备数据集：二、设计模型 构造计算图三、构造Loss和Optimizer四、训练迭代代码：小知识点： 用PyTorch实现线性回归本文的内容为用PyTorch完成线性模型，包括：如何构造自己的神经网络如何构造损失函数如何构造随机梯度下降的优化器使用PyTorch解决问题的四步： 准备数据集设计模型，计算y_pred构造Loss、optimizer（损失函数和优
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2024-01-20 22:18:32
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张量操作一、张量拼接 torch.cat() torch.stack()在新创建的维度上拼接 （返回一个拼接好的张量，不会改变原有张量） 参数 tensor:要拼接的张量(张量元组/列表)， dim：要拼接的维度(3个23的张量（23只有0/1维度）如果在0维度上拼接就变成了63如果在1维度拼接就是29) 如果使用torch.stack指定的dim为已有的维度，会把原有的维度向后推一个。然后在指定
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2023-11-01 16:49:08
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目录1、权重衰减2、L2正则化和L1正则化3、高维线性回归演示权重衰减1、权重衰减一般来说，我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。 但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。所以我们需要将重点放在正则化技术上，权重衰减（weight decay）是最广泛使用的正则化的技术之一， 它通常也被称为L2正则化2、L2正则化和L1正则化L2正则化线性模型构成经
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2024-04-10 07:19:40
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学习笔记|Pytorch使用教程15本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2其他的损失函数一.其他的损失函数1.nn.L1Loss 功能:计算inputs与target之差的绝对值 2.nn.MSELoss 功能:计 算inputs与target之差的平方 主要参数:reduction :计算模式，可为none/sum/mean none-逐个元素计算
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2024-05-14 19:48:49
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作者 | 郑泽嘉Focal loss 会根据每个task的表现帮你自动调整这些参数的。我们的做法一般是先分几个stage 训练。stage 0 : task 0, stage 1: task 0 and 1. 以此类推。在stage 1以后都用的是focal loss。========== 没想到我也可以二更 ===============是这样的。首先对于每个 Task，你有个 Lo
摘要这个版本的代码是非常的简洁，loss的定义和训练部分写法也与目标分类十分相近，所以学习难度降低不少，能省的代码全部省掉，最主要的目标让大家了解目标检测的本质，会写训练和检测测试部分就可以，缺少mAP计算，这部分我会在单独讲解。focal loss定义在前二章文章中，第一篇主要是讲解retinanet提取出来5种特征图用来进行预测，第二篇讲解数据处理成我们需要预测的label，就是为了方便进入l
专栏目录： 本文 +pytorch快速入门与实战——一、知识准备（要素简介）pytorch快速入门与实战——二、深度学习经典网络发展pytorch快速入门与实战——三、Unet实现pytorch快速入门与实战——四、网络训练与测试注意：教程模块间独立性较高，任何地方均可跳跃性阅读，别管是不同文章之间，还是文章的不同模块。 怎么开心怎么来。反正都是从“这都是啥”到”呵呵就这“ 部分列举的不详细是因为
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2024-02-29 11:25:50
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1.sigmoid这个可以将输入归一化到0~1之间 该函数也叫Logistic函数 优点：平滑、易于求导。 缺点：激活函数计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法；反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练。 计算公式如下图所示：2.softmaxsoftmax也是一个归一化函数，是归一化指数函数，其公式如下图所示 函数的输入是从K个不同的线性函数得到的结果，而样本向
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2023-09-26 19:03:48
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# Python 实现两个 DataFrame 加权平均的全流程指南
在数据分析中，加权平均是一种常见的统计计算方法。通过加权平均，我们可以考虑不同数据的重要性，得到一个更为准确的结果。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Python 中实现两个 DataFrame 的加权平均。
## 流程概述
在进行加权平均之前，我们需要分步完成以下任务：
| # | 步骤
原创
2024-10-13 03:28:22
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1. 损失函数pytorch的损失函数可以调用torch.nn.functional库中的函数，通过传入神经网络预测值和目标值来计算损失函数；也可以使用torch.nn中的模块，新建一个模块实例，通过调用相关的模块计算最终的损失函数。 训练数据一般是以迷你批次的形式输入神经网络，最后预测的值也是迷你批次的形式输出，但实际上损失函数的输出结果应该是一个标量张量。所以，对于迷你批次的归约，一种方法是对
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2024-02-24 18:51:06
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# PyTorch中的两个输入模型教程
在深度学习中，有时我们需要同时处理两个输入的数据。这对于构建一些复杂的模型（例如视觉和文本结合的模型）是十分重要的。在本教程中，我们将逐步指导你如何在PyTorch中实现两个输入的模型。下面的表格展示了我们实施这个项目的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
在使用 PyTorch 进行深度学习时，我们常常会遇到“两个乘号”的问题，通常是在进行张量乘法时引起的。这种情况常发生在我们不小心使用了错误的操作符，导致计算结果不如预期。因此，本文将详细记录解决此问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
在开始前，我们需要确保所需的环境与库正常运行。这些依赖包括 Python 和 PyTorch 的相关版
# 使用 PyTorch 实现两个 Encoder 的详细指南
在深度学习模型中，使用多个编码器（Encoder）已经成为常见的需求。这通常在处理如序列到序列（Seq2Seq）任务时非常有效，比如机器翻译。本文将教您如何使用 PyTorch 实现两个编码器。我们将逐步完成这个任务，并在每一步提供详细的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现两个编码器的基本流程：
| 步骤 | 说明
参考
5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络结构大放异彩。它虽然在名字上向LeNet致敬，但在网络结构上已经很难看到LeNet的影子。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后的几年里，研究人员对GoogLeNet进行了数次改进，本节将介绍这个模型系列的第一个版本。5.
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2023-11-02 19:50:29
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目录前置准备准备训练数据网络结构构建方式初始化网络层信息构建前向传播计算过程选择损失函数选择优化器开始训练 前置准备有python环境，安装好pytorch因为纯粹是为了演示训练过程，具体训练的内容并不是很重要，所以干脆来个简单点的，也好清楚地展示下面将训练一个玩具神经网络，判断一个向量(x,y)位于第几象限，数据随机生成，网络结构只使用前向神经网络准备训练数据先写一个向量类# 向量类
class
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2023-12-01 09:42:00
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导读前文书可以参考：Pytorch的19个Loss Function(上)本篇包括KLDiv损失、BCE损失、对数BCE损失、MarginRanking损失、HingeEmbedding损失和MULTILABELMARGIN损失。KLDiv Losstorch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean',
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2024-07-29 17:48:56
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# 比较两个 Tensor 的方法
## 引言
在 PyTorch 中，要比较两个 Tensor，可以使用一些内置的函数和方法。本文将介绍如何使用这些函数和方法来比较两个 Tensor。
## 流程概述
下面是比较两个 Tensor 的步骤概述：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 比较两个 Tensor 的流程
section 创建
原创
2023-10-06 10:13:46
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