SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch gradient descent, stochastic gradient descent, 以及 mini-batch gradient descent的具体区别就不细说了。现在的SGD一般都指mini-batch gradient descent。SGD就是每一次迭代计算mini-batch的梯度，然
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2023-12-10 14:01:37
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import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim保存和读取模型
torch.save: 将序列化的对象保存到磁盘，其中函数使用python的pickle模块 序列化，模型,张量，和字典（Models， tensors，an
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2023-09-03 16:38:17
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测试模型时前面加：model.eval()。但是不写这两个方法，模型也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如 \(Batch\ Normalization、Dropout\)。\(Dropout\)：在训练过程的前向传播中，让每个神经元以一定的概率 \(p\)训练时针对每个 \(min-batch\)，即不存在 \(min-batch\)由于网络训练完毕后参数
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2023-07-31 17:17:17
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一、PyTorch模型定义的方式Module 类是 torch.nn 模块里提供的一个模型构造类 (nn.Module)，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；PyTorch模型定义应包括两个主要部分：各个部分的初始化（_init_）；数据流向定义（forward）基于nn.Module，可以通过Sequential，ModuleList和ModuleDict三种方式定义P
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2023-10-16 19:36:46
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在学习Pytorch中，为了更好理解网络结构，需要结合mdoel的图片结构和维度信息才能更好理解。keras中model.summary和plot_model工具就十分好用。在pytorch中，经过多方搜索，下列三种方式有助于自己理解，在此mark一下。其中summary要能知道模型的输入shape，可根据源代码和报错中提示进行尝试。
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2023-06-08 07:50:04
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[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播 文章目录[源码解析] PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 前向传播0x00 摘要0x01 总体逻辑0x02 Python 世界0x03 C++世界3.1 准备前向传播3.2 重建桶3.2.1 计算桶尺寸3.2.2 同步桶
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2024-08-09 14:45:25
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# PyTorch模型介绍与代码示例
## 1. 引言
PyTorch是一个广泛应用于机器学习和深度学习任务的开源Python库，它提供了丰富的工具和函数来构建、训练和部署神经网络模型。在本文中，我们将深入探讨PyTorch模型的基本概念和使用方法，并提供一些简单的代码示例。
## 2. PyTorch模型基础
### 2.1 张量和计算图
在PyTorch中，模型的基本数据结构是张量（
原创
2023-08-10 17:45:38
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一、使用Numpy初始化：【直接对Tensor操作】 对Sequential模型的参数进行修改： 1 import numpy as np
2 import torch
3 from torch import nn
4
5 # 定义一个 Sequential 模型
6 net1 = nn.Sequential(
7 nn.Linear(30, 40),
在阅读使用 pytorch 实现的代码时，笔者会遇到需要对某一维数据进行求和( sum )或 softmax 的操作。在 pytorch 中，上述两个方法均带有一个指定维度的 dim 参数，这里记录下 dim 参数的用法。 torch.sum 在 pytorch 中，提供 torch.sum 的两种形式，一种直接将待求和数据作为参数，则返回参数数据所有维度所有元素的和
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2024-06-14 22:38:06
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PyTorch入门学习（六）：model的保存与加载模块的存储与加载这个工作对于神经网络的训练还是非常重要的。当网络层数多了之后，训练起来就会很耗时。如果没有及时保存模型，那么在时间上的损失真的是很大的。模型保存与加载利用PyTorch可以很方便的进行模型的保存和加载，主要有以下两种方式。方法１：保存加载整个模型# save model
torch.save(model,'mymodel.pkl'
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2024-06-01 06:06:29
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pytorch与保存、加载模型有关的常用函数3个：torch.save(): 保存一个序列化的对象到磁盘，使用的是Python的pickle库来实现的torch.load(): 解序列化一个pickled对象并加载到内存当中torch.nn.Module.load_state_dict(): 加载一个解序列化的state_dict对象1.state_dict在PyTorch中，一个torch.nn
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2024-02-14 14:12:16
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首先，eval模式和train模式得到不同的结果是正常的。我的模型中，eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单，在train时会丢弃一部分连接，在eval时则不会。Batch Normalization，在train时不仅使用了当前batch的均值和方差，也使用了历史batch统计上的均值和方差，并做一个加权平均（mom
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2023-09-21 06:27:56
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导读这篇文章主要介绍了pytorch中的model=model.to(device)使用说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教这代表将模型加载到指定设备上。其中，device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设
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2024-06-17 16:20:44
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如有错误，欢迎斧正。我的答案是，在Conv2D输入通道为1的情况下，二者是没有区别或者说是可以相互转化的。首先，二者调用的最后的代码都是后端代码（以TensorFlow为例，在tensorflow_backend.py里面可以找到）：x = tf.nn.convolution(
input=x,
filter=kernel,
dilation_rat
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、原理分析二、代码分析1、主体部分——load_mosaic2、load_image函数3、random_perspective()函数（详见代码解析）一、原理分析YOLOv5采用和YOLOv4一样的Mosaic数据增强。主要原理：它将一张选定的图片和随机的3张图片进行随机裁剪，再拼接到一
文章目录PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类映射类型的数据集torchvision工具包的使用可迭代类型的数据集总结 PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类在使用PyTorch构建和训练模型的过程中，经常需要将原始的数据转换为张量。为了能够方便地批量处理图片数据，PyTorch引入了一系列工具来对这个过程进行包装。PyTorch数据的载入使用torch.utils.data.Dat
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2024-09-03 21:02:07
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# PyTorch获取卷积层参数大小的深度学习科普文章
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常见的架构，广泛用于图像处理、计算机视觉等任务。理解卷积层参数的大小对于模型搭建和优化非常关键。本文将介绍如何使用PyTorch获取卷积层的参数大小，并结合代码示例进行讲解，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是卷积层？
卷积层是CNN的核心构件，能够提取输入数据的空间特征。其基本运算是通过
# PyTorch模型导出
在使用PyTorch构建和训练深度学习模型后，我们通常希望将模型导出以便在生产环境中部署或与其他框架集成。本文将介绍如何使用PyTorch将训练好的模型导出到其他格式，如ONNX或TensorFlow等，并提供实际代码示例。
## 导出为ONNX格式
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种用于表示深度学习模型的开放标准格式，可以
原创
2024-02-28 07:52:31
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# 解决“pytorch_model”问题的复盘记录
本文旨在分享解决“pytorch_model”相关问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
## 环境配置
在开始之前，我们需要为项目配置必要的环境。以下是所需的依赖和版本。
| 依赖名称 | 版本 |
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# PyTorch Llama Model
