参考
4.2 模型参数的访问、初始化和共享在3.3节(线性回归的简洁实现)中,我们通过init模块来初始化模型的参数。我们也介绍了访问模型参数的简单方法。本节将深入讲解如何访问和初始化模型参数,以及如何在多个层之间共享同一份模型参数。import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
net = nn.Sequential(nn
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2024-07-04 11:02:56
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出现的原因这个提醒的意思就是运行过程中所需的内存超过CUDA的内存解决办法1.减少batch_size 最直接的解决办法是减小batch_size(常用),或者减小模型参数和输入大小(一般很少这样做); 降低batch_size的同时，如果不想影响训练效果（太低的batch_size可能会降低精度），可以迭代一定次数后再更新参数，迭代的过程其会自动累加梯度，不用每次迭代都更新参数，如下图的代码所示
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2023-09-21 09:02:48
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在学习pytorch的过程中，看到一些代码的解释中会说这个网络的期望输入大小为32x32（也可能是其他数字），请将输入图片调整为32x32。开始的时候有一些不解，仔细看代码后明白，为代码条理清晰，一些神经网络结构事先被定义好，当卷积神经网络中包含有全连接层时，由于全连接层被设置为是固定尺寸的输入输出，全连接层的输入与输入图像尺寸息息相关，故定义好网络结构后，输入图像尺寸亦随之确定。所以在用pyto
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2023-08-11 13:20:23
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在本篇博文中，我们将探讨如何解决“PyTorch 多输入模型”方面的问题。多输入模型在处理复杂的数据时非常实用，尤其是在需要合并不同特征源的情境下。然而，在实现过程中，我们可能会遇到各种问题。通过以下的结构，我们将详细记录这一过程，包括背景、错误表现、原因分析、解决方案等。
## 问题背景
在处理深度学习任务中，用户可能会遇到需要同时处理多个输入的场景。例如，图像分类任务中，我们可能需要同时传
Pytorch从零开始实战——人脸图像生成原作者K同学 文章目录Pytorch从零开始实战——人脸图像生成环境准备模型定义开始训练可视化总结 环境准备本文基于Jupyter notebook，使用Python3.8，Pytorch2.0.1+cu118，torchvision0.15.2，需读者自行配置好环境且有一些深度学习理论基础。本次实验的目的是了解并使用DCGAN模型，完成人脸图生成。 第一
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2024-10-10 14:46:56
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# PyTorch 多输入模型实现指南
在深度学习中，构建多输入模型是一个常见的需求。多输入模型允许我们接收来自不同来源的数据输入，例如图像、文本和其他特征。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现一个多输入模型，包括所需步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 多输入模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备：
FCN详情查看： 为什么说如果一个神经网络里面只有卷积层，那么我输入的图像大小是可以任意的。但是如果神经网络里不仅仅只有卷积层，还有全连接层，那么输入的图像的大小必须是固定的。卷积层的参数和输入大小无关，它仅仅是一个卷积核在图像上滑动，不管输入图像多大都没关系。图像进行卷积的时候，因为每一个卷积核中权值都是共享的，因此无论输入图像的尺寸是多大的都可以都是按照步长滑动做卷积，只不过都是经过卷积运算，
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2024-05-05 17:20:35
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3.数据集4.时序数据采样4.1 随机采样相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。X: tensor([[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[18, 19, 20, 21, 22, 23]]),
Y: tensor([[13, 14, 15, 16, 17, 18],
[19, 20, 21, 22, 23, 24]])
X: ten
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2024-08-23 11:51:29
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目录1.概述2. 处理多维度特征的输入注：不同的激活函数（sigmoid函数）， 绘制不同的图表 1.概述 一个八维数据集：样本，每一列称为一个特征。回归模型的更改：n维的输入向量x和n维的权重w的转置作内积 + 广播处理的偏移量b，得到的1维的预测值，再使用logistic函数进行映射。使用self.linear = torch.nn.Linear(n,m)对输入
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2024-05-15 12:17:43
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六、多维度的输入1. 数据集糖尿病的数据集：（对其进行分类）每一行是一个样本每一列x为一个特征/字段在机器学习和数据库中处理数据的方式略有不同，在机器学习里面，拿到数据表之后，把内容分为两部分，一部分作为输入x，另一部分作为输出y，如果训练是从数据库读数据，就把x读出来构成一个矩阵，把y字段读出来构成一个矩阵，就把输入的数据集准备好了一个样本多个特征的计算图：合成矩阵运算（多个样本多个特征的计算图
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2023-11-08 12:47:14
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# PyTorch多输入模型推理
在深度学习领域，PyTorch是一种非常受欢迎的深度学习框架。它提供了强大的工具和库，使我们能够轻松地构建、训练和部署深度学习模型。本文将介绍如何使用PyTorch进行多输入模型推理，并通过代码示例进行说明。
## 什么是多输入模型推理？
多输入模型推理是指在深度学习模型中，需要使用多个输入数据进行推理。在某些场景下，单个输入可能无法提供足够的信息，因此需要
原创
2024-01-13 08:44:11
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第二十课 卷积层的多输入和多输出通道目录理论部分多输入通道多输出通道实践部分理论部分多输入通道假设图片大小是200*200的话，那么用张量表示这个图片的话就是200*200*3，因为彩色图片是由红、绿、蓝三个通道构成的，因此表示一个彩色图片的时候要将这三原色的信息也给表示出来。那么舒润有多个通道的话要怎么计算呢？多通道的话就是每个通道都做次卷积，卷积核的维度是一样的，但是数值不一定是一样的。每个通
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2023-08-17 17:20:42
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Diabetes数据集X1~X8是八个指标，Y代表未来一年病情是否会加重。 这个地址可以找到库中的数据集文件。D:\Anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\datasets\data 多维逻辑回归模型相乘后是标量，将其转置表示不改变计算结果上标表示样本，下标表示特征 公式的改变： 对于Mi
填充和步幅卷积核带来的问题—输入形状不断减小更大的卷积核可以更快的减小输出大小
形状从减少到解决方案
填充—在输入周围添加额外的行/列—一般用0填充理论依据
填充行列，输出形状为为了保证输出结构的不变化我们一般取步幅—每次卷积核移动的步数输入大小比较大的时候，输出可以成倍减少理论依据
给定高度和宽度的步幅，输出形状是如果, 如果输入高度和宽度可以被步幅整除总结
# 如何实现多输入多输出的多层感知机 (MLP) 模型 - PyTorch
在现代深度学习中，构建多输入多输出的模型常见于处理复杂数据，如语音识别、图像分析和其他多个领域。PyTorch是一个灵活且强大的深度学习框架，适合这一任务。本文将指导你如何实现多输入多输出的多层感知机 (MLP) 模型，并分步进行讲解。
## 整体流程
在实现多输入多输出的MLP模型时，我们可以按照以下步骤进行：
首先，查看Pytorch官方文档 torch.nn.conv2d其中常用的参数有：in_channels为输入通道；out_channels为输出通道；kernel_size为使用卷积的大小；stride为步长；padding为填充的大小；padding_mode为填充的模式；dilation为空洞卷积；为理解torch.nn.conv2d，上代码：import torch
import torc
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2023-11-11 20:01:09
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目录1. PyTorch模型定义的方式1.1 torch.nn.Sequential以上两种方式的唯一区别在于：1.2 torch.nn.ModuleList1.3 torch.nn.ModuleDict1.4 实战2. 用模型块快速搭建复杂网络 2.1 卷积神经网络基础2.1.1 卷积层2.1.2 池化层2.1.3 全连接层2.2 U-Net模型2.3
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2023-08-11 21:09:51
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笔记（视频截图）：之前的学习，我们学会了对一位特征输入进行处理，本节介绍了如何处理多维特征输入。多维特征输入就需要每一个维度的x乘相应的权值w的和加上一个偏置量b，送入sigmoid函数进行二分类.下载好数据集之后我们要构建网络计算图，从八维到一维共三层：第一层是8维到6维的非线性空间变换，第二层是6维到4维的非线性空间变换，第三层是4维到1维的非线性空间变换。按理说层数是自己去设定的，层数越多，
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2023-11-06 19:25:28
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点击访问：PyTorch中文API应用具体代码地址自动求导机制本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助您编写更高效，更简洁的程序，并可帮助您进行调试。从后向中排除子图每个变量都有两个标志：requires_grad和volatile。它们都允许从梯度计算中精细地排除子图，并可以提高效率。requires_grad
如果有一个单一的输
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2024-08-13 10:39:23
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pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime, Intel OpenVINO, TensorRT等。1. 网络结构定义我们以一个Image Super Resolution的
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2023-10-31 13:47:38
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