导读非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。找出你需要评估的指标是深度学习的关键。有各种各样的指标，我们可以评估ML算法的性能。TorchMetrics是一个PyTorch度量的实现的集合，是PyTorch Lightning高性能深度学习的框架的一部分。在本文中，我们将介绍如何使用TorchMetrics评估你的深度学习模型，甚至使用
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2024-01-03 15:07:37
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## pytorch 使用 MAPE
### 1. 概述
在机器学习和深度学习中，评估模型的性能是非常重要的。一种常用的评估指标是 MAPE（Mean Absolute Percentage Error），它可以帮助我们了解模型在预测值和真实值之间的误差百分比。在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 框架来计算 MAPE。
### 2. 实现流程
下面是实现“pytorch 使用 M
原创
2023-09-20 19:40:52
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文章目录5. 基本数学运算5.1 torch.add()函数5.2 torch.sub()函数5.3 torch.mul()函数5.4 torch.div() 函数5.5 torch.pow() 函数5.6 torch.sqrt()函数5.7 torch.exp()函数 5. 基本数学运算5.1 torch.add()函数torch.add() 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行逐元素的
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2024-09-23 16:19:47
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# 使用PyTorch实现平均绝对百分比误差（MAPE）
在机器学习和深度学习中，评估模型性能是至关重要的一步。其中，平均绝对百分比误差（MAPE）是衡量回归模型精度的一种常见方法。它反映了预测值与真实值之间的误差百分比，能够帮助我们更好地理解模型的表现。本文将介绍如何使用PyTorch实现MAPE，并给出示例代码。
## MAPE的定义
平均绝对百分比误差（MAPE）定义为实际值与预测值之
Pytorch官方教程(三)—Learning Pytorch with ExamplesPytorch 提供了两个主要特性：n 维 Tensor，类似 numpy 不过可以在 GPU 上运行构建和训练神经网络的自动微分使用全连接 ReLU 网络作为运行示例。在网络中有一个隐藏层，并通过梯度下降训练来匹配随机数据，使网络输出与真实输出之间的欧氏距离最小化。TensorsWarm-up ：nump
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2024-08-27 19:17:27
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摘要：在MLP分类器的分析过程中，可以分为数据预处理和网络训练以及可视化部分，其中数据预处理部分会针对数据是否进行标准化处理进行单独分类，主要是用于分析数据标准化对于MLP网络训练的重要性。一、数据准备与探索： 在该数据集中，包含57个邮件内容的统计特征，其中有48个特征是关键词出现的频率*100的取值，6个特征为关
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2023-11-03 13:42:37
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在深度学习中，PyTorch是一个非常流行的框架。它提供了强大的计算图功能，以及灵活的张量处理能力。在训练神经网络时，经常需要对输入数据或模型的某些部分进行选择或过滤。这个过程可以通过“mask”来实现，本文将详细介绍在PyTorch中使用mask的相关内容，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
在开始之前，确保你有一个专业的开发环境。这里是一个简
MAML-RL Pytorch 代码解读 (15) – maml_rl/episode.py 文章目录MAML-RL Pytorch 代码解读 (15) -- maml_rl/episode.py基本介绍源码链接文件路径`import` 包`BatchEpisodes()` 类 基本介绍在网上看到的元学习 MAML 的代码大多是跟图像相关的，强化学习这边的代码比较少。因为自己的思路跟 MAML-R
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2024-04-13 23:33:44
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一. SyncBN1.1 什么是SyncBNSyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。 BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。但是在普通多卡D
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2023-09-05 14:38:11
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目录方法一 （label 中有NaN值）方法二（label 中有零值）方法三 （限制过大过小值） 方法一 （label 中有NaN值）这种方式是为了防止label里面有NaN值，但没考虑是否为零值。这里以pytorch进行举例。def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan):
if np.isnan(null_val):
m
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2023-06-12 11:30:06
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1.item：import torch
a = torch.tensor(5)
print(a) # tensor(5)
print(a.item()) # 52.求准确率的小testimport torch
# 预测概率 此处有两个输入。每行代表一个输入图片的预测输出。例如第一行代表：为第0种种类的概率为0.1，为第1种种类的概率为0.2
outputs = torch.tensor([[
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2024-01-04 01:13:01
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在神经网络中，由于非线性激活函数的引入，使得通过求解法来寻找最优化的网络结构参数变得非常困难。因此网络参数需要通过梯度下降法进行多次迭代更新才能达到一个较优的组合。在这个过程中，损失函数起到了举足轻重的作用。因为我们首先需要根据损失函数计算网络输出值（预测值f(X)）与实际标签值（目标值Y）之间的误差，从而给网络的参数优化指明一个方向。有了合适的损失函数，配合梯度下降算法和反向传播就可
# PyTorch 多维数据的 Map 操作指南
在深度学习和数据处理的过程中，我们经常需要对多维数据进行处理。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，允许我们高效地处理和操作多维数据。在这篇文章中，我们将学习如何使用 PyTorch 对多维数据进行 map 操作。我们的目标是通过简单的步骤来实现这一功能，让你快速掌握这一技巧。
## 流程步骤
以下是实现 PyTorch 多维数据 map
本系列教程适用于没有任何pytorch的同学（简单的python语法还是要的），从代码的表层出发挖掘代码的深层含义，理解具体的意思和内涵。pytorch的很多函数看着非常简单，但是其中包含了很多内容，不了解其中的意思就只能【看懂代码】，无法【理解代码】。 目录官方定义demoone-hot 官方定义torch.tensor.scatter_是PyTorch中的一个函数，用于将指定索引处的值替换为给
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2024-09-20 09:36:23
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前言：pytorch的模块Module类有很多的方法，前面的文章中已经介绍了四个常用的方法，这四个方法可以用于获取模块中所定义的对象（即每一个层）他们分别是children()、named_children()、modules()、named_modules()方法，本文介绍另外两个重要的方法，这两个方法会获取到模型中训练的参数（权值矩阵、偏置bias），这两个方法是model.state_dic
1、人民币二分类要求：将第四套人民币中的一元和一百元进行二分类；怎么建立一个预测模型呢？考虑上一个博客中的机器学习模型训练五大步骤；第一是数据，第二是模型，第三是损失函数，第四是优化器，第五个是迭代训练过程。这里主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块，数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。在进行实验之前，需要收集数据，数据包括原始样本和标签；有了原始数据之后，需要对数据
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2024-04-20 13:01:38
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CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks，条件生成对抗网络，在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息。这里用传统的卷积方式实现CGAN。import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from t
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2023-10-16 08:37:48
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# 理解 PyTorch 中的 c10：新手开发者指南
作为一位刚入行的小白，理解 PyTorch 中的 c10 模块可能会有点儿复杂。c10 是 PyTorch 中的一个核心组件，它提供了一些基础设施的构建块，最主要的作用是为其他 PyTorch 功能提供支持。
在这篇文章中，我们将通过具体的步骤来实现和使用 c10。下面是整个流程的总结：
| 步骤 | 描述 |
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# 使用PyTorch实现MAPE评估指标
## 引言
在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是至关重要的。MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一个很常用的评估指标，尤其适用于时间序列预测等任务。本文将指导一位刚入行的小白如何在PyTorch中实现MAPE评估指标，帮助他理解每一步的具体流程。
## 流程概述
下面是实现MAPE评估指标的步骤：
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原创
2024-10-15 04:58:23
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torch.save： 将序列化对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。torch.load： 使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载数据。torch.nn.Module.load_state_dict： 使用反序列化函数 state_dict 来
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2024-05-28 11:55:16
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