PyTorch学习笔记（2） 文章目录PyTorch学习笔记（2）PyTorch搭建基本两层神经网络1. 使用numpy方式构建两层神经网络2. 使用Tensor方式构建两层神经网络3. 使用autograd确定向前和向后传播4. 定义新的autograd函数5. 使用nn模块构建网络模型6. 使用optim简化优化方式选择7. 典型nn模块方式构建神经网络模型8. 控制流和权重分享 PyTor
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2023-12-25 10:48:04
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0. 引言在实际使用中，我们通常希望有一个预训练模型帮助加速训练，如果使用原生的模型，直接使用加载即可。但我们经常会根据不同的任务要求进行backbone的修改，此时直接加载预训练模型就会出错。因此为了解决该问题，下面引入如何加载部分模型的权重（修改的部分不需要加载）。1. 分类网络最后一层一般PyTorch官方实现的网络中，训练集使用的ImageNet数据集，所以分类数（1000）与我们的任务分
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2023-12-25 22:28:41
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重加权，也称为代价敏感学习，通过调整训练期间不同类别的损失值来对类别进行重新平衡，近期的研究提出了各种代价敏感学习方法来处理类别不平衡问题，包括类别级重加权和类别级re-margining，大家熟知的Focal loss、动态权重等都属于重加权方法。2. 类别级重加权2.1 Weighted Softmax Loss最直觉的方法是直接使用训练样本的标签频率对损失进行重新加权，即加权so
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2024-07-10 19:10:50
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神经网络神经网络可以使用 torch.nn包来构建。已经简单学习过了 autograd, nn是依赖 autograd去定义模型以及对其求导。一个nn.Module包含层(layers)，和一个方法forward(input)(方法返回output)。例如，来看一下这个用来分类数字图像的网络：这是一个简单的前馈网络。它接受输入，一个接一个地通过几个层为其提供数据，最后给出输出。一个典型的神经网络训
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2023-12-13 20:39:49
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attention
1.在模型举例在机器翻译的任务当中，翻译得到的每个y的时候，更加关注于某个x，当翻译am的时候，就应该更关注输入当中的
是，让机器也具备这种关注的能力。
2.怎么关注？当翻译y1的时候，y1是通过H1得到的，x1通过特征提取又可以计算出h1，点积的方式可以计算
出两个向量的相似性。H和每个h之间的点积去计算，翻译y1的时候更应该专注哪个x/h。
self-attention：
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2024-05-09 14:34:11
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下面给一个小的例子，比如我们待拟合的函数是 y = 5*x,（假设你对深度学习有基础，懂损失函数之类的，没有的话建议看完再继续），则我们需要一堆的x以及对应labbel，比如(x,label) = (1,5) (2,10) (3,15),然后我们构造一个前向传播 y' = w *x，其中这个里面w就是我们最终要求的，也就是5，所以需要对w进行更新。简单代码如下 :import
使用加权总和工具可以对多个输入进行加权及组合，以创建整合式分析。它可以轻松地将多个栅格输入(代表多种因素)与组合权重或相对重要性相结合，在这一方面它与加权叠加工具很相似。 这两种工具有两个主要区别：加权总和工具不能将重分类值重设为评估等级。加权总和工具允许使用浮点型和整型值作为输入，而加权叠加工具只接受整型栅格作为输入。 不将重分类值重设到评估等级，分析可保持其分辨率。例如，在适宜性模型中
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2024-02-10 19:17:25
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权重确定的主客观赋权法组员：余芳云1011200110卢玲婕1011200147钟灵欢1011200148 一、引言在多属性决策问题的求解过程中,属性的权重具有举足轻重的作用,它被用来反映属性的相对重要性。很多多属性决策方法( 如简单加性加权法、TOPSIS 法、多属性效用理论等) 都涉及到属性权重,如何科学、合理地确定属性权重, 关系到多属性决策结果的可靠性与正确性。目前已有许多确定属性权重的方
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2024-05-27 19:28:26
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Pytorch 学习率衰减方法1.什么是学习率衰减2.使用库函数进行调整2.1.有序调整2.1.1等间隔调整学习率2.1.2.多间隔调整学习率2.1.3.指数衰减调整学习率 ExponentialLR2.1.4.余弦退火函数调整学习率2.2.根据指标调整学习率ReduceLROnPlateau2.3.自定义调整学习率3.手动调整学习率 1.什么是学习率衰减梯度下降算法需要我们指定一个学习率作为权
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2024-07-22 21:51:20
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在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的数据类型是nn.Parameter，而不是Tensor或者Variable。import torchimport
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2023-08-23 14:56:47
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统计学软件SPSS1. 软件设置1.1 语言设置2. 视图2.1 数据视图2.2 变量视图2.2.1 测量尺度2.3 输出视图3. 操作3.1 打开文件3.1.1 导入模板数据3.2 分析3.2.1 非参数检验3.2.1.1 卡方检验3.2.1.2 二项式检验3.2.1.3 K-S检验3.2.1.4 游程检验3.2.1.5 卡方检验-交叉分析（列联表分析）3.2.2 参数检验3.2.2.1 t检
PCA(主成分分析)方法浅析降维、数据压缩找到数据中最重要的方向：方差最大的方向，也就是样本间差距最显著的方向PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为：0维-PCA：将所有样本信息都投影到一个点，因此无法反应样本之间的差异；要想用一个点来尽可能的表示所有样本数据，则这个点必定是样本的均值。
1维-PCA：
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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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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前言开源地址：https://github.com/data-infra/cube-studiocube studio 开源的国内最热门的一站式机器学习mlops/大模型训练平台，支持多租户，sso单点登录，支持在线镜像调试，在线ide开发，数据集管理，图文音标注和自动化标注，任务模板自定义，拖拉拽任务流，模型分布式多机多卡训练，超参搜索，模型管理，推理服务弹性伸缩，支持ml/tf/pytorch
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2024-09-02 19:27:25
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目 录1 GoogLeNet网络1.1 网络结构及参数1.2 Inception结构1.3 带降维功能的Inception结构1.4 辅助分类器2 利用Pytorch实现GoogLeNet网络2.1 模型定义2.2 训练过程2.3 预测过程1 GoogLeNet网络1.1 网络结构及参数整个网络的结构参数如下：后面几列与网络的对应关系如下：该网络的亮点在于：①引入了Inception结
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2023-11-23 22:32:30
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循环神经网络的构造假设\(\boldsymbol{X}_t \in \mathbb{R}^{n \times d}\)是时间步\(t\)的小批量输入，\(\boldsymbol{H}_t \in \mathbb{R}^{n \times h}\)是该时间步的隐藏变量，则：\[\boldsymbol{H}_t = \phi(\boldsymbol{X}_t \boldsymbol{W}_{xh}
作者：Shen Li等PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化？在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15704.pdfPy
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2024-08-06 12:42:11
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一、超网的概念超网(Supernetting)是与子网类似的概念，IP地址根据子网掩码被分为独立的网络地址和主机地址。超网，也称无类别域间路由选择（CIDR），它是集合多个同类互联网地址的一种方法。与子网划分（把大网络分成若干小网络）相反，它是把一些小网络组合成一个大网络，就是超网。二、超网合并网段1、合并网段示例：某企业有一个网段，该网段有200台主机，使用192.168.0.0 255.255
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2024-04-29 22:20:28
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# 利用PyTorch判断两个权重是否一致
在深度学习模型训练过程中，模型的权重参数起着至关重要的作用。在某些情况下，我们可能需要判断两个模型的权重是否完全一致，这时就可以利用PyTorch提供的方法来实现。本文将介绍如何使用PyTorch判断两个模型的权重是否一致，并提供相应的代码示例。
## PyTorch权重比较方法
PyTorch提供了一种简单的方法来比较两个模型的权重是否一致，即通
原创
2024-04-24 06:14:20
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