Pytorch实现回归线性回归逻辑回归介绍损失函数 在刘老师第五节课和第六节课中讲解了线性回归和逻辑斯蒂回归，有兴趣的道友可以去B站搜刘二大人。 线性回归其中，可以理解为观测值，线性方程的作用就是构建函数求出观测值，之后根据所选择的损失函数，对观测值和实际值求出误差。四步走1.准备数据集2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.循环训练（forward backward update）# SGD
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2024-10-14 15:44:37
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# 科普文章：利用PyTorch输出每个epoch的loss
在深度学习中，训练模型时经常需要监控损失函数的变化，以便了解模型的训练过程和效果。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的方法来输出每个epoch的损失值。本文将介绍如何在PyTorch中实现输出每个epoch的loss，并提供代码示例。
## 什么是epoch和loss？
在深度学习中，一个epoch代表将所有训练样
原创
2024-03-29 04:59:33
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# PyTorch 每个 Epoch 占用显存越多的原因
在使用深度学习框架如 PyTorch 进行模型训练时，显存的管理是一个重要的问题。许多开发者在训练过程中发现，每个 Epoch 训练结束后，显存的占用会不断增加，最终可能导致显存溢出。这一现象的原因是什么呢？我们将通过示例和分析来探讨这个问题。
## 背景
深度学习模型的训练一般是通过多次 Epoch 循环来完成的，一个 Epoch
原创
2024-09-22 07:01:29
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在使用 PyTorch 进行模型训练时，有时会遇到一个令人困惑的问题：每个 epoch 的准确率都相同。这种情况可能是由于多种原因引起的，从数据预处理到模型架构设计都有可能影响最终的训练效果。本文将通过以下结构对这一问题进行详细阐述。
## 背景描述
在机器学习和深度学习的训练过程中，准确率通常是评估模型性能的重要指标。每个 epoch 的准确率相同，这意味着模型未能学习到数据中的规律。根据经
去年年底的时候, 我需要复现一篇文章的工作, 那个网络框架里有变形卷积的内容, 所以需要首先实现变形卷积op. 一开始我觉得不会太费力气, 后来才发现还是有很大的难度的, 尤其是对于我这种刚接触dl不久的新人, 要完成一整个c++部分, cuda部分以及python的代码编写真的挺不容易. 后来年后又将其在pytorch上复现一遍, 又踩了不少的坑, 这篇文章, 我会把pytorc
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2023-08-23 22:11:07
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我们前面已经计算出了RPN的损失了，而RPN的另一个功能就是区域生成 即生成较好的Proposal， 以供下一个阶段进行细分类与回归。 整个过程的示意图如下 这一部分的内容理解不难，首先是生成大小固定的全部Anchors，关于如何生成Anchors这一点在前面已经讲过了。然后将网络中得到的回归偏移作用到Anchor上使Anchor更加贴近于真值， 并修剪超出图像尺寸的Proposal，得到最初的建
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2023-12-20 06:40:20
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0.4.0 发布说明错误修复：修复多进程下的内存泄漏问题 PR #5585 使用多线程版本 MKL 替代顺序版 MKL ，在 CPU 上带来10%的速度提升 PR #6416 重新添加 Compute Capability 5.0 显卡的支持 新功能：在编译中加入 MAGMA 添加 CUDA 9.1 build 提供 Wheels 包 支持新的cpp拓展 PR #5548 已知问题：
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2024-05-15 14:33:59
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batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数：（1）batch_size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。（2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。（3）epoch：1个e
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2023-07-17 15:14:42
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，我们可能会遇到“每个 epoch 占用越来越大”的问题。这通常是因为内存没有被有效释放，从而导导致了内存消耗的持续增加。为了解决这个问题，我们将通过以下几个方面进行研究和探索。
### 环境配置
首先，我们需要确保我们的环境是合适的。以下是推荐的配置：
1. 操作系统：Ubuntu 20.04
2. Python：3.8+
3. PyTorch
问题：定时任务在只部署一台服务器时没有问题，当需要集群时，就会重复执行多次。解决方案：1. 利用数据库乐观锁；2. 基于Redis的分布式锁；3. 基于ZooKeeper的分布式锁。这里我使用的是redis分布锁的方式实现，自己封装了一个注解，如有问题请联系我一下，谢谢！加锁 :同一个定时任务同时多次给redis加锁(key),如果存在key,则加锁失败,如果不存在,则尝试去加锁,返回加锁结果。&
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2023-06-29 14:35:57
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Early Stop如果一直训练，训练集上的性能可以一直上升，但验证集上的性能在经过某个点之后就可能开始下降，这时就是模型出现了over-fitting，提前停止就是用来克服over-fitting的。但是没训练完怎么知道哪个点是最大值点呢？可以用经验来判断，比如当连续多个epoch上的验证集Acc.在下降时就停止训练。Dropout简述为每个连接设置一个probability的属性，以这个概率让
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2023-11-11 08:07:24
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到现在为止，我们使用的是DeepChem提供的标准模型。这对于许多应用来说是好的。但是很快你就会希望用你自己定义的框架创建你自已的模型。DeepChem提供了TensorFlow (Keras) 和PyTorch集成，所以你可以使用这两个框架来创建模型。 实际上，DeepChem中使用 Ten
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2023-11-21 22:18:53
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# PyTorch Lightning Epoch 实现教程
## 1. 流程概述
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Lightning框架实现一个epoch的训练过程。PyTorch Lightning是一个用于简化PyTorch训练循环的轻量级框架，它提供了许多有用的功能和抽象，使得训练过程更加易于管理和扩展。
在这个任务中，我们需要教会一位刚入行的小白如何实现"pytorch
原创
2023-10-21 10:26:21
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在使用 PyTorch Lightning 进行深度学习训练时，输出每个 epoch 的损失值是一项重要的需求。这不仅有助于我们监控模型的训练过程，也便于后续的调参与优化。下面，我将详细记录如何实现这个功能，并将我在此过程中的思考与探索分享出来。
我们从时间轴入手，在这一过程中需要逐步探索。
```mermaid
timeline
title PyTorch Lightning 训练过
pytorch入门学习笔记一前述一些函数正式建立一个神经网络直接用numpy写改成pytorch形式创建Tensor操作pytorch维度变换操作View ＆ reshapeSqueeze ＆ unsqueezeExpandrepeat矩阵的转置Broadcasting(自动扩展)拼接与拆分基本运算统计属性求范数返回最大元素的索引返回top-k的元素求第k小的元素where 语句与conditi
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2024-05-09 15:04:12
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搬来了定型设置的方法,深度学习在训练过程中，由于随机初始化，样本读取的随机性，导致重复的实验结果会有差
原创
2024-07-30 14:24:01
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# PyTorch Lightning Trainer Epoch 使用指南
## 概述
本文将教会你如何使用PyTorch Lightning中的`Trainer`模块来训练机器学习模型的每个epoch。我们将通过以下步骤来实现：
1. 创建模型和数据加载器
2. 配置训练器
3. 定义训练循环
4. 训练模型的每个epoch
首先，让我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
原创
2024-01-07 11:54:28
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# 使用PyTorch Lightning设置训练Epoch指南
在当前深度学习的快速发展中，PyTorch Lightning作为一个高层次的框架，简化了模型训练和验证的流程，使得开发者可以更专注于模型的设计。而在训练模型时，设置Epoch（训练周期）是极为重要的一环。接下来，我会逐步指导你如何在PyTorch Lightning中设置Epoch。
## 整体流程
我们可以将设置和运行Ep
原创
2024-08-01 11:39:45
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# PyTorch中的`last_epoch`
在深度学习训练过程中，我们经常需要知道当前训练的是哪个epoch。在PyTorch中，`last_epoch`是一个非常重要的参数，它可以帮助我们了解训练的进度。本文将通过代码示例和状态图来介绍`last_epoch`的使用方法。
## `last_epoch`简介
在PyTorch中，`last_epoch`是一个整数，表示训练过程中已经完成
原创
2024-07-24 11:45:48
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1.神经网络（1）网络结构的定义：import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 1个输入通道，6个输出通道，卷积尺度为5*5
