文章目录一、损失函数与反向传播二、优化器三、现有网络模型的使用及修改四、网络模型的保存和读取五、利用GPU训练六、总结实战1.训练2.预测 一、损失函数与反向传播计算实际输出和目标之间的差距为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）交叉熵：判定实际的输出与期望的输出的接近程度。import torch
from torch.nn import L1Loss
from torch import nn
文件读写：①rb – 读取二进制文件，r – 读取文本文件 ②.pkl是python保存文件的一种文件格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西，需要使用r b类型来打开。
③with open('data.txt' + 'dataset.pkl', 'rb') as f 读取文件
④mat 数据格式是Matlab的数据存储的标准格式
loadmat() 读取.mat文件
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2023-09-02 19:17:48
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数据源提供的为.mat格式的数据，希望能够采用python的pytorch深度学习框架对其进行处理此博客同时也写了一种对常规数据集进行读取的框架以下为函数各个模块以及相应的说明（详细）data_preprocess模块函数 def dp():
path = './mnist_lite.mat' # 定义路径
matr = io.loadmat(pat
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2023-08-25 12:09:45
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# 使用PyTorch打开MAT文件的指南
在机器学习和深度学习的实践中，MAT文件是一种常见的数据存储格式，通常用于存储MATLAB中的数据。为了在Python环境中处理这些数据，我们可以使用PyTorch库，并结合SciPy库来加载MAT文件。本文将逐步指导你如何在PyTorch中打开MAT文件，具体流程和代码实现将详细说明。
## 整体流程
下面是整个流程的简要概述：
| 步骤 |
# 使用 PyTorch 加载 MAT 文件
在机器学习和深度学习实践中，数据的格式和存储方式多种多样。MAT 文件是一种常见的格式，主要用于 MATLAB 中保存数据。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 加载 MAT 文件，并进行基本的数据处理。
## 什么是 MAT 文件？
MAT 文件（MATLAB Data File）是一种用于存储 MATLAB 变量的文件格式，通常以
原创
2024-09-04 06:40:02
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# 从mat文件中加载数据进行PyTorch训练
在深度学习领域中，我们经常会遇到需要从.mat文件中加载数据进行训练的情况。这些.mat文件通常包含了各种形式的数据，例如图像、文本、数字等。本文将介绍如何使用PyTorch加载.mat文件中的数据，并进行训练的过程。
## 加载.mat文件
首先，我们需要安装scipy库来读取.mat文件。通过以下命令安装scipy：
```shell
原创
2024-05-30 07:10:55
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pytorch读取自己的数据集进行训练方法一：使用官方的ImageFolder读取图片数据方法二：使用官方的DatasetFolder读取其他类型的数据方法三：使用自己的类来读取自己比较特殊的数据集（往往是实际当中需要的）①无标签数据集（事先不知道样本类别）②有标签的数据集标签统一放在一个txt文件里标签为文件名字 方法一：使用官方的ImageFolder读取图片数据import torch
i
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2023-09-24 16:52:07
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主要涉及的Pytorch官方示例下图红框部分的一些翻译及备注。1、数据加载及处理
该部分主要是用于进行数据集加载及数据预处理说明，使用的数据集为：人脸+标注坐标。demo程序需要pandas（读取CSV文件）及scikit-image(图像变换)这两个包。1.1、jupyter显示matplot图像import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inli
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2023-11-03 20:45:53
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Pytorch(二) Pytorch实现一维数组模型训练Pytorch(二)前言一、matlab中的mat文件加载二、数据处理1.数据的基础变换2.用模型处理数据，使其变成二维数组3.验证模型三、把训练好的二维数生成图片四、建立模型五、总结 前言上网查阅了大量的资料，发现一维的数据训练很少，训练一维的数据可以快速的学习数据分析，所以这里以一维的数据集进行模型训练，希望大家能够学习到很多东西提示：本
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2023-10-12 18:24:06
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# 如何在PyTorch中加载MAT文件
在机器学习和深度学习的研究中，数据的存储格式非常多样，其中MATLAB的`.mat`文件格式是一种常见的数据存储方式。为了能够在PyTorch中使用这些数据，我们需要将MAT文件转换为PyTorch可以理解的格式。本文将详细介绍如何加载MAT文件并在PyTorch中使用，包含示例代码及相应的状态图和饼状图。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保你已
原创
2024-10-25 04:39:18
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# PyTorch中的pkl文件转mat文件的操作指南
在深度学习领域中，PyTorch是广泛使用的框架之一。模型训练完成后，通常会将模型保存为`.pkl`（pickle）文件格式。这种格式可以更好地保存Python对象，但在许多应用场景中，我们可能需要将数据转换为MATLAB可读的`.mat`文件格式，以便进一步分析或者进行可视化处理。本文将详细介绍如何将PyTorch中的.pkl文件转为.m
作者 | 李理）Tensor和TensorFlow 类似，PyTorch 的核心对象也是Tensor。下面是创建Tensor 的代码：x = torch.Tensor(5, 3)
print(x)对应的下标是5，那么在这个下标的值为1，而其余的值为0，因此一个词只有一个位置不为0，所以叫作one-hot 的表示方法。这种表示方法的缺点是它是一种“稀疏”的表示方法，两个词，不论语义是相似还是不同，
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2023-10-17 17:20:43
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# PyTorch深度学习入门
深度学习是一种人工智能的分支，其目标是通过模拟人脑神经网络的方式来实现机器的学习和自主决策。PyTorch是一个基于Python的开源深度学习库，它提供了丰富的工具和接口，使得深度学习模型的建立、训练和部署变得更加简单和高效。本文将介绍PyTorch深度学习的基本概念和操作，以及一个简单的示例代码。
## PyTorch基本概念
### 张量（Tensor）
原创
2023-12-04 05:25:22
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# 如何实现深度学习 PyTorch
## 深度学习 PyTorch 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据集] --> B[加载数据集];
B --> C[设计神经网络结构];
C --> D[定义损失函数和优化器];
D --> E[训练神经网络];
E --> F[测试神经网络];
F --> G[保存模型]
原创
2024-06-08 06:31:02
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PyTorch是一个基于Python的深度学习平台，该平台简单易用上手快，从计算机视觉、自然语言处理再到强化学习，PyTorch的功能强大，支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP，用于概率图模型的Pyro，扩展了PyTorch的功能。通过学习《深度学习入门之PyTorch》，可以从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础
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2021-08-05 17:22:56
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PyTorch中定义模型时，有时候会遇到self.register_buffer(‘name’, Tensor)的操作，该方法的作用是定义一组参数，该组参数的特别之处在于：模型训练时不会更新（即调用 optimizer.step() 后该组参数不会变化，只可人为地改变它们的值），但是保存模型时，该组参数又作为模型参数不可或缺的一部分被保存。为了更好地理解这句话，按照惯例，我们通过一个例子实验来解释
PyTorchAuthor：louwillMachine Learning Lab 随着近几年的大力发展，PyTorch逐渐成为主流的深度学习
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2022-07-30 01:16:37
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《动手学深度学习》Pytorch版学习笔记（三）：Task06课程背景主修课程1 任务2 NLP——文本情感分类2.1 项目介绍2.2 文本情感分类数据集2.3 使用循环神经网络进行情感分类2.4 使用卷积神经网络进行情感分类 课程背景在疫情的影响下，不少学校已经做出了延迟开学的决定，：伯禹教育、Datawhale、和鲸科技牵头与多家AI企业合作，让在家的同学也能免费学习优质的付费课程，同时为学
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2023-08-24 16:41:32
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1.模型构造1.1 继承Module类来构造模型Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造本节开头提到的多层感知机。这里定义的MLP类重载了Module类的__init__函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。import torch
from torch
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2024-01-04 13:41:18
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PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】笔记教程与代码地址P1 PyTorch环境的配置及安装（Configuration and Installation of PyTorch)【PyTorch教程】P2 Python编辑器的选择、安装及配置（PyCharm、Jupyter安装）【PyTorch教程】P3 【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回
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2023-09-15 18:02:07
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