1.Unet作为图像语义分割里比较基本的分割网络，自然不能缺席 毕竟文题也叫Unet的深入浅出啊1.1语义分割做什么一开始我认为是这样的 这么理解是没错的，深度学习确实也是这样端到端的小黑盒， 目前大火的原因也是想让这个小黑盒变白 在一维信号或者特征上非常好理解 输入1*n的数据，n是特征的数量，输出一个预测值，这个值代表某种意思 但是一直不太理解在图像中应该怎么理解 直到某一天看的论文累积够了，
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2023-08-17 20:19:54
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目录说明单GPU/CPU情况多GPUDataParallelDistributedDataParallel1. 使用 torch.distributed.init_process_group 初始化进程组2. 使用 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 创建分布式并行模型3. 创建对应的 DistributedSampler和BatchSampler
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2023-07-06 16:22:20
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该原则至少具有两部分：1. 不要将非UI对象直接与UI对象连接或耦合。例如，不要让Sale软件对象（非UI“领域对象”）引用Java Swing JFrame窗口对象。因为窗口与某个应用相关，而（理想情况下）非窗口对象可以在新应用中重用或附加到新界面。
2. 不要在UI对象方法中加入应用逻辑（例如税金的计算）。UI对象应该只初始化UI元素、接受UI事件（例如鼠标点击按钮）、将应用逻辑的请求委派到
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2024-10-14 08:49:15
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解决三维模型的模型合并的主要技术方法三维模型的模型合并是指将多个独立的三维模型合并为一个整体的过程。在计算机图形学、游戏开发、虚拟现实等领域中经常需要进行模型合并，以创建更复杂、更真实的场景和效果。下面是解决三维模型的模型合并的主要技术方法。布尔运算：布尔运算是一种基本的模型合并方法，它通过对多个模型进行并、交、差等操作，得到合并后的模型。布尔运算适用于简单的几何体模型，但对于复杂的模型，会出现交
# PyTorch：将一个模型拆分为多个子模型
在深度学习和机器学习的实践中，随着模型复杂度的增加，往往会面临模型的可维护性和训练效率等问题。因此，将一个大模型拆分为多个小模型可以帮助我们更好地组织代码、提高训练速度以及便于调试。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中实现这个过程，并提供相应的代码示例。
## 模型拆分概述
模型拆分是将一个复杂的神经网络分解成多个相互关联、单一责任的小模
原创
2024-09-11 05:22:16
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文章目录1. 输出多个类别2. softmax层3. loss计算4. softmax和交叉熵来处理MNIST数据集3.1 准备数据集3.2 设计模型3.3 选择恰当的损失函数和优化器3.4 训练模型以及测试模型5.完整代码 1. 输出多个类别多分类问题不同，以MNIST数据集为例，需要计算出每个方框属于不同数字的10个概率，这10个概率需要满足： 这样才能满足多分类的离散分布；而对于二分类问题
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2023-09-04 11:50:57
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前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedPar
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2023-08-05 18:30:02
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本文分享了一个Bash脚本，它能够自动检测空闲的GPU，并根据用户的需求分配相应数量的GPU以运行特定的命令或脚本。脚本代码#!/bin/bash
# 亮红色和亮绿色文本的ANSI转义序列
light_red='\e[91m'
light_green='\e[92m'
no_color='\e[0m'
# 检查是否有参数输入
if [ -z "$1" ]; then
echo -e "
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2024-08-06 14:17:58
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文章目录Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理二、单机多卡训练三、多机多卡训练后端初始化初始化init_method初始化rank和world_size四、模型保存参考链接 Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理多卡训练流程一般如下：指定主机节点主机节点划分数据，一个batch数据平均分到每个机器上模型从主机拷贝到各个机器每个机器进行前向传播每个机器计算loss损失主机收集所有loss结果，
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2023-08-05 18:30:12
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mysql分表和分区1.mysql分表什么是分表？分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实体表，每个表都对应三个文件，MYD数据文件，MYI索引文件，frm表结构文件。如果是Inno
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2023-08-28 20:02:45
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目录1 pytorch使用多个GPU同时训练2 Pytorch:多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别3 多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题解决办法1 pytorch使用多个GPU同时训练在pytorch上使用多个GPU(在同一台设备上，并非分布式）进行训练是件非常容易的事情，只要在源代码中添加（修改）两行代码即可。把模型放在GPU上：device = torch.de
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2023-07-12 09:55:09
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一、Pytorch的建模流程使用Pytorch实现神经网络模型的一般流程包括：1，准备数据2，定义模型3，训练模型4，评估模型5，使用模型6，保存模型。对新手来说，其中最困难的部分实际上是准备数据过程。我们在实践中通常会遇到的数据类型包括结构化数据，图片数据，文本数据，时间序列数据。我们将分别以titanic生存预测问题，cifar2图片分类问题，imdb电影评论分类问题，国内新冠疫情结束时间预测
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2023-10-08 12:42:44
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前言前文已经介绍过卷积神经网络的基本概念【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍。下面开始动手实践吧。本文任务描述如下： 从公开数据集CIFAR10中创建训练集、测试集数据，使用Pytorch构建CNN模型对训练集数据进行训练，然后在测试集中测试，查看简单的CNN模型训练效果如何。 CIFAR10公开数据地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
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2023-10-16 00:08:13
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1、torch.cuda.is_available() #cuda是否可用2、torch.cuda.device_count()#GPU 的数量3、torch.cuda.current_device() #当前设备的索引，从0开始4、torch.cuda.get_device_name(0)#返回GPU名字5、device = torch.device("cuda:0" if torc
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2023-09-17 15:08:23
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参考中文官方,详情参考：PyTorch 如何自定义 Module1.自定义Module Module 是 pytorch 组织神经网络的基本方式。Module 包含了模型的参数以及计算逻辑。Function 承载了实际的功能，定义了前向和后向的计算逻辑。 下面以最简单的 MLP 网络结构为例，介绍下如何实现自定义网络结构。完整代码可以参见repo。1.1 FunctionFunction 是 py
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2024-07-29 23:24:25
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model.eval()，Pytorch会自动把BN和Dropout固定住，不会取平均，而是用训练好的值。不然的话，一旦test的batch_size过小，很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大；在模型测试阶段使用model.train() 让model变成训练模式，此时 dropout和batch normalization的操作在训练q起到防止网络过拟合的问题。同时发现，如果不写这两个程序
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2024-04-25 16:40:56
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建立国内镜像通道命令行中输入如下命令conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda c
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2024-07-24 16:00:12
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# 使用PyTorch和NVLink实现多个GPU的高效训练
在深度学习的训练过程中，使用多个GPU可以大幅提升性能，尤其是在对大规模数据集进行训练时。NVLink是一种高带宽、低延迟的互联解决方案，适合用于多GPU的深度学习场景。本文将引导你了解如何在PyTorch中实现NVLink支持的多个GPU训练。
## 流程概述
在实现之前，我们需要清楚整个过程的主要步骤。以下是一个流程表格，展示
原创
2024-09-26 09:01:28
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史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）CycleGan网络你可能听过AI换脸，明星换脸，那你知道它是怎么合成的么？CycleGan网络带你见见世面。一、CycleGan网络所需数据我们CycleGan网络不需要两个一一配对的数据，照样可以进行训练和预测。不需要知道一样形态的斑马和马，也可以把马造出斑马。配对的意思就是如下图的Paired下面的白色鞋
方法一：torch.nn.DataParallel1. 原理如下图所示：小朋友一个人做4份作业，假设1份需要60min，共需要240min。这里的作业就是pytorch中要处理的data。与此同时，他也可以先花3min把作业分配给3个同伙，大家一起60min做完。最后他再花3min把作业收起来，一共需要66min。这个小朋友就是主GPU。他的过程是：分发 ->并行运算->结果回收。&n
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2023-09-01 15:15:33
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