pytorch自发布以来，由于其便捷性，赢得了越来越多人的喜爱。Pytorch有很多方便易用的包，今天要谈的是torchvision包，它包括3个子包，分别是： torchvison.datasets ，torchvision.models ，torchvision.transforms ，分别是预定义好的数据集（比如MNIST、CIFAR10等）、预定义好的经典网络结构（比如AlexNet、VG
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2023-08-22 09:44:19
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# 教你如何实现"pytorch替换module"
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作)
B(加载预训练模型)
C(替换module)
D(保存模型)
A --> B --> C --> D
```
## 二、具体步骤
### 1. 准备工作
在开始替换module之前，首先需要确保已经安装了PyTorc
原创
2024-03-08 06:37:03
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写在前面这估计是安装pytorch生态最全面的文章"之一"了，提醒您，在文章开始之前，先找部电影看到，边下载边安装PyTorch是什么是python语言在Torch基础上的一款深度学习框架 那Torch是用Lua语言为接口的学习框架,Lua语言我听都没听过!PyTorch的更迭2017出生 2018年4月更新0.4.0,支持windows 2018年11月更新1.0稳定版 2019年5月更新1.1
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2023-08-25 17:09:17
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# 使用 PyTorch 保存模型去除 module 的完整指南
在深度学习开发中，保存和加载模型是非常重要的一个环节。有时，我们在保存模型时需要去掉“module”前缀，尤其是在使用 `DataParallel` 训练模型时。本文将带你了解并掌握如何在 PyTorch 中实现这一过程。
## 流程概述
下面是实现“PyTorch 保存模型去除 module”的步骤概述：
| 步骤 | 描
继承Module类来构造模型，Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类：· __init__函数：创建模型参数· forward函数：定义前向计算· backward函数：反向传播注意，这里并没有将Module类命名为Layer（层）或者Model（模型）之类的名字，这是因为该类是一个可供自由组建的部件。它的子类既可以是一个层（如PyTorch提供的Linear类）
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2023-09-22 14:22:21
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目录保存模型model.eval() 保存模型保存模型的方式主要有两种， 一种是全量保存，另一种是只保存网络结构的参数（注意，不保存网络结构，只保存参数，所以在加载模型的时候需要先设置好一个模型网络）#1.保存整个网络
torch.save(model_object, 'model.pth')
#1.1加载参数
model = torch.load('model.pth')
#2.保存参数
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2024-04-09 12:25:14
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在神经网络模型中，参数权重的初始设置非常重要，其合理设置能够保证模型的收敛以及数值运算的速度。pytorch中常用的初始化函数封装在torch.nn.init下，常见策略主要包括：1. 均匀分布初始化"""
a: 均匀分布下限
b: 均匀分布上限
返回同tensor同shape的初始化张量
"""
init.uniform_(tensor, a=0, b=1)2. 正态分布初始化"""
mean:
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2024-04-08 14:04:32
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文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。模型创建与nn.Module创建网络模型通常有2个要素：构建子模块拼接子模块class LeNet(nn.Module):
# 子模块创建
def __init__(sel
原创
精选
2023-07-11 09:33:48
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view改变维度a=torch.arange(0,6)
#[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
a=a.view(2,3)unsqueeze#a=[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
#在第1维增加维度 下标从0开始
print(a.unsqueeze(0))
#在第2维增加维度
print(a.unsqueeze(1))
#在第3维增加维度
print(a.unsqueeze(2
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2024-05-15 11:38:18
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# 如何在 PyTorch 中去除 Module
在深度学习中，PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，而去除 Module 指的是在某些情况下需要从模型中移除特定的子模块。尤其在处理复杂模型时，我们可能只需要使用模型的一部分。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在 PyTorch 中去除模块，包括步骤、代码示例和注释。
## 流程概述
以下是实现去除 Module 的基本流程：
| 步
前言：前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现，在__init__构造函数中申明各个层的定义，在forward中实现层之间的连接关系，实际上就是前向传播的过程。事实上，在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的，我前面说过，pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。前面介绍过，我们当然也可以直
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2023-12-01 19:40:32
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# 如何使用PyTorch Lightning的ModelCheckpoint不替换老模型
## 介绍
在深度学习模型训练过程中，使用checkpoint可以帮助我们保存模型的参数和状态，以便在训练过程中出现错误或中断时能够恢复训练。PyTorch Lightning是一个强大的深度学习框架，提供了ModelCheckpoint回调，用于在训练过程中自动保存模型的最佳参数。然而，默认情况下，M
原创
2023-09-02 15:00:40
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1. torch模块torch模块包含了一些pytorch的常用激活函数，如Sigmoid（torch.sigmoid）、ReLu（torch.relu）和Tanh（torch.tanh）；同时也包含了pytorch张量的一些计算操作，如矩阵的乘法（torch.mm）、张量元素的选择（torch.select）。注意，该模块中计算的对象大多数是pytorch张量。 例：a = torch.rand
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2023-09-21 10:24:53
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0. 目录 文章目录0. 目录更新 2020.05更新2020.061. 对 resnest 网络进行加速2. 主要内容2.1 准备阶段2.2 主要代码 更新 2020.05onnx将模型转为trt或者其他inference是一种比较通用的方式，博主测试过程中发现，onnx转换出来的模型会稍慢与纯trt api 写出来的模型，nvidia官方也有说到过onnx存在效率非最优以及微小数值差异的问题。
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2023-12-30 15:02:15
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pytorch在深度学习领域的重要性我就不再多罗嗦了，相信你看到这里的时候也一定对torch、pytorch有了些许了解，并且希望深入学习，在这个专栏带领大家一起玩转pytorch。参考资料：https://pytorch.org/tutorials/基本概念这一部分讲解使用pytorch模型的基本组成元素，其中包括nn.Module、DataLoader、Tranformer、visualiza
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2023-10-24 05:00:51
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pytorch在定义模型的时候，是继承（nn.Module）类，一般是我们在初始化的时候，将不同的模块都定义好，在forward函数中进行调用，有的时候，在初始化的时候，会初始化一些没有用到的模块，而没有删除，或者在forward函数中没有用到，这样会影响网络的收敛速度。举个例子第一种：没有将self.attention和self.decoder删掉，forward中也没有使用这样收敛速度会变...
原创
2021-09-07 10:18:09
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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1. Embedding的使用pytorch中实现了Embedding，下面是关于Embedding的使用。torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。建立词向量层embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size)找到对应的词向量放进网络：词向量的输入应该是什么样子实际上，上面通过随机初始化建立了
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2024-10-14 23:35:28
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# PyTorch Module转到CPU的科普文章
在深度学习中，PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架。在训练和推理模型时，我们通常会使用GPU来加速计算。然而，有时我们需要将PyTorch模型和数据从GPU转移到CPU进行处理。本文将介绍如何将PyTorch模块转到CPU的相关知识，并提供代码示例。
## 为什么需要将模型转到CPU？
1. **资源限制**: 在某些情况下，计算资
记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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