1. model.train()model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。如果模型中有BN层或Dropout层，model.train()是保证训练时BN层能够用到每一批数据的均值和方差，对于Dropout，model.train()是随机取一部分网络连接来训练更新参数。2. model.eval()model.eval()的作用是不启用
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2024-09-11 16:47:36
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from thop import profileimport torchif __name__ == '__main_
原创
2022-06-27 17:27:38
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# PyTorch Parameter 测试指南
## 引言
在深度学习中，参数（parameters）是模型学习过程中的关键元素。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了灵活且强大的机制来操作和测试模型参数。本文将介绍如何在PyTorch中进行参数测试，并将配合实例代码和一些可视化工具来帮助你更好地理解这一过程。
## PyTorch参数概述
在PyTorch中，一个神经网络模
在深度学习领域，PyTorch是一个备受欢迎的框架，广泛应用于各种任务，如图像识别、自然语言处理等。然而，在模型参数的优化中，“PyTorch params中的bias”问题也时常引发关注。此问题不仅影响了模型的性能，还直接关系到业务的效果与结果，这是非常重要的。
### 背景定位
在具体的业务实践中，模型性能的波动往往是由多个因素造成的。其中，bias参数的导入和处理可能导致数据的偏差，从而
# 如何在 PyTorch 中输出模型大小
在深度学习中，了解模型的大小对于各种任务（如模型优化、内存管理等）至关重要。本文旨在教会你如何在 PyTorch 中输出模型的大小。我们将通过几个简单的步骤来实现这一目标，最后为你提供相关代码示例和注释。
## 流程概述
下面是获取模型大小的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并导入必要的库
原创
2024-10-20 06:44:10
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关于“PyTorch 计算模型大小”的讨论
在机器学习尤其是深度学习中，有效管理模型大小是一个重要的课题。模型的规模直接影响到计算资源的消耗、训练及推理的速度，甚至会影响到模型的推广能力。而使用 PyTorch 作为框架的高级功能和灵活性，让这一过程有了更广阔的空间。
### 初始技术痛点
在初始阶段，不同模型的复杂性和大小难以量化，这使得开发人员在基于 PyTorch 的项目中陷入了困境。
5.1 PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如CNN的提出解决了图像、视频处理中的诸多问题，RNN/LSTM模型解决了序列数据处理的问题，GNN在图模型上发挥着重要的作用。当我们在向他人介绍一项深度学习工作的时候，对方可能首先要问的就是使用了哪些模型。因此，在PyTorch进阶操作的第一部分中，我们首先来学习PyTorch模型相关
大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
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2023-09-03 15:28:55
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删除文件夹 rm -rf /root/logs/game 以上命令将会删除/root/logs/game目录并且向下穿透，其下所有文件、文件夹都会被删除 要查看具体某个文件或者文件夹的大小的话，可以使用下面的命令： df-lh 查看大小 du -h --max-depth=1 filedir/ 20G filedir 生成requirements.txt cmd切换至项目根目录(这个文件通常在最外
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2023-10-16 20:19:39
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目录1、Pytorch读取数据流程2、DataLoader参数3、DataLoader，Sampler和Dataset4、sampler和batch_sampler5、源码解析6、RandomSampler(dataset)、 SequentialSampler(dataset)7、BatchSampler(Sampler)8、总结9、自定义Sampler和BatchSampler研究一下data
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2023-11-24 13:25:48
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前言本文主要记录学习使用BiLSTM-CRF模型来完成命名实体识别的过程中，对原理和代码的理解。下面会通过推导模型原理，来解释官方示例代码（tutorial）。在学习原理的过程中主要参考了这两篇博客：命名实体识别（NER）：BiLSTM-CRF原理介绍+Pytorch_Tutorial代码解析，其中有不少图能帮助我们更好地理解模型；Bi-LSTM-CRF算法详解-1，这篇里的公式推导比较简单易懂。
# 实现"pytorch_lightning params"的教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用pytorch_lightning库来管理和调整模型的参数。本文将分为以下几个步骤来指导你完成这个任务。
## 流程概览
以下是完成“pytorch_lightning params”的整个流程概览：
```mermaid
gantt
title 实现"pytorch_lig
原创
2024-05-26 06:28:15
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文章目录1 PyTorch简介2 PyTorch张量3 PyTorch的自动求导机制3.1单变量求导3.2多变量求导与链式求导 1 PyTorch简介PyTorch 是一个开源的机器学习库，提供了强大的计算能力和灵活的用于构建和训练神经网络的工具。它的核心特点包括：动态图计算：与其他机器学习库（如 TensorFlow）不同，PyTorch 允许在运行时动态构建计算图，这使得可以使用 Pytho
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2023-10-28 12:12:01
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Pytorch创建模型写这篇博客的初衷是因为非常多情况下需要用到pytorch的包，但是每一次调用都需要额外编写函数，评估呀什么的，特别要牵扯上攻击和防御，所以就想写个博客，总结一下，彻底研究这个内容torch模型的定义一般来说，都会创建一个类（继承torch.nn.Module）作为模型。一开始入门，只需要关注两个函数。 特别用来提醒torch的全连接和keras的全连接不同def __init
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2024-04-08 08:14:51
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目录1. 简介2. 整体流程3. Sampler和BatchSampler3.1 Sampler3.2 BatchSampler4. DataLoader4.1 DataLoader4.2 _DataLoaderIter1. 简介本文将简介pytorch采样器Sampler和数据加载器DataLoader，并解释在读取数据时每个batch形成的过程，附上部分源码解读。了解这些能帮助我们更好地研究采
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2023-11-20 21:55:15
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型构建时，输出模型结构大小是一个常见需求。通过模型概述，科学家们可以快速了解模型的层级结构、参数数量及计算复杂度，从而进行必要的优化与调整。然而，在某些情况下，输出的模型结构大小可能并没有达到预期，这可能导致后续分析不准确。以下内容将详细记录如何识别和解决这一问题。
### 问题背景
在深度学习项目中，了解模型的结构大小是让模型变得可解释和可优化的重要步骤
# PyTorch模型大小输出方案
在机器学习和深度学习的实践中，了解模型的大小对于资源管理、部署与优化都是至关重要的。本文将介绍一种方法来计算和输出PyTorch模型的大小，帮助开发者快速评估模型的存储需求。
## 1. 理论背景
PyTorch是一种流行的深度学习框架，其模型通常是以`torch.nn.Module`类的实例形式存在。为了准确计算模型的大小，我们需要考虑模型参数的类型、数
原创
2024-09-06 05:27:15
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语义分割（二）UnetUnet模型网络结构网络结构说明网络实现 Unet模型今天给大家简单介绍一下Unet网络。网络结构Unet论文 Unet是2015年提出一种语义分割模型，主要用于医学领域的图像分割问题，因其网络结构呈现一个U型，故名为U-Net。网络结构如下图所示：网络结构说明这是一种对称的结构。首先通过卷积池化进行特征提取，然后经过上采样进行重构。 从这个网络中可以看到，输入图像大小为5
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2023-06-25 17:54:17
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模型是处理输入以生成输出的连接层的集合。你可以使用nn包来定义模型。nn包提供了一般深度学习层的模块集合。nn的一个模块或层接收输入张量，计算输出张量，并获得权重。在PyTorch中，我们可以使用两种方法定义模型：nn.Sequential和 nn.Module。定义一个线性层让我们创建一个线性层并且打印输出尺寸from torch import nn
import torch
# input t
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2023-11-28 05:13:12
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pytorch_模型参数-保存，加载，打印
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2023-06-07 19:43:00
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