在比赛和工作中，我们经常会遇到数据量太大而导致内存不够的问题。这里可以细分为两种情况：情况1：数据太大，无法加载到内存；情况2：加载数据但训练时内存不够；针对情况1可以考虑使用Spark或者Dask来逐步完成计算。对于情况2，则需要考虑从模型的角度入手。本文将介绍在sklearn中支持迭代训练的模型，然后展示相关的代码案例。喜欢本文记得收藏、点赞。 文章目录模块划分分类案例聚类案例预处理案例降维案
转载
2024-01-14 23:49:30
107阅读
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
转载
2023-09-21 09:02:48
148阅读
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
转载
2023-08-11 13:20:23
274阅读
微调在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion-MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,00
转载
2024-08-21 22:37:37
27阅读
作者丨伯恩legacy@知乎编辑丨计算机视觉联盟一.简介TensorRT是Nvidia公司出的能加速模型推理的框架，其实就是让你训练的模型在测试阶段的速度加快，比如你的模型测试一张图片的速度是50ms，那么用tensorRT加速的话，可能只需要10ms。当然具体能加速多少也不能保证，反正确实速度能提升不少。但是TensorRT坑爹的地方在于，有些模型操作是不支持的、又或者就算支持但是支持并不完善，
转载
2023-12-30 21:50:17
174阅读
一 归一化 BatchNorm LayerNorm InstanceNorm GroupNorm 1.nn.LayerNorm(d_model)在channel方向上做归一化,计算C H W的平均值,主要对RNN效果明显.import torch.nn as nn
torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, element
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，首先来学习PyTorch模型相关的内容。在第
转载
2024-07-29 13:56:29
177阅读
## PyTorch 镜像太大
在进行深度学习开发时，使用框架来加速模型训练是非常重要的。PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了易于使用的接口和灵活的计算图，使得模型的开发和训练变得简单。然而，随着深度学习模型的复杂性不断增加，PyTorch 的安装包变得越来越大，给新手带来了很多困扰。
### 问题
PyTorch 的安装包通常非常大，主要原因是它包含了许多依赖项。这些依赖
原创
2023-11-21 03:46:23
2034阅读
Dataloader和Dataset。1 人民币二分类
项目说明描述：输入人民币，通过模型判定类别并输出。机器学习模型训练步骤：数据数据包含以下四个子模块： - 数据收集：img,label 原始数据和标签 - 数据划分：train训练集，valid验证集，test测试集 - 数据读取：DataLoader Sampler(生成索引，也就是
转载
2024-07-11 22:34:59
104阅读
文章目录一、Pytorch的基本元素操作二、Pytorch的基本运算操作1.加法2.关于Torch Tensor和Numpy array之间的相互转换 一、Pytorch的基本元素操作Tensors张量: 张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构, 最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能。使用Pytorch的时候, 先将torch引用进来, 如下所示:from __fut
转载
2024-04-10 06:24:07
43阅读
# 如何处理大型PyTorch数据集
在机器学习和深度学习项目中，处理数据集是至关重要的任务。如果你的数据集非常庞大，可能会导致存储空间不足、内存溢出或训练速度缓慢等问题。本文将引导你了解如何有效地处理大型PyTorch数据集，确保你能完成模型训练。
## 处理大型数据集的流程
我们可以通过以下步骤来处理大型PyTorch数据集：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
# 实现 PyTorch CNN 的大卷积核
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常见的结构，广泛应用于图像处理等领域。当我们选择大卷积核时，可能会遇到一些特定的问题。但大卷积核能够捕捉更多的图像特征和上下文信息，因此我们需要学习如何实现它。本文将指导你如何在 PyTorch 中使用大卷积核进行 CNN 的设计。
## 流程及步骤
我们可以将实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 |
# 使用 PyTorch 处理大型数据集的 Patch 方法
在深度学习中，处理大规模数据集往往面临内存不足的问题。为了解决这个问题，我们可以使用“Patch”技术。本文将教你如何在 PyTorch 中实现数据的 Patch。我们将先讲述整个流程，然后逐步分解每一步的具体操作和代码示例。
## 流程概述
在处理大型数据集时，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
作为一个萌新小白，前天因为实验室需求，需要安装pytorch跑深度神经网络。再历经两天的折磨之后终于成功，现分享给其他像我一样深受折磨的同道中人，万一这种方法就能解决你的问题呢。ps：本文所有命令行是通过pycharm的终端实现。关于下载anacoda，以及如何使用pycharm更换解释器来调用anacoda，本文就不多加赘述，直接csdn查找即可.并且在解释器更换好之后，你可以直接利用pycha
转载
2024-02-04 10:34:14
77阅读
目录网络剪枝（Network Pruning）知识蒸馏（Knowledge Distillation）参数量化结构设计动态计算如果模型太大，参数太多，占用空间，计算时间长，那么在手机、嵌入式设备（无人机、机器人、手环、等等）等应用场景，就会受到限制，所以希望能对网络模型做压缩通常从几百 M 压缩到几十、十几 M网络剪枝（Network Pruning）训练出来的网络，参数其实偏多，会有冗余，可以剪
转载
2024-03-07 14:21:42
185阅读
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
转载
2023-09-08 11:34:48
593阅读
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
转载
2023-08-11 15:16:42
162阅读
文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
转载
2023-09-21 08:57:41
133阅读
# PyTorch中的L2正则化
在机器学习中，正则化是一种用于减小模型复杂度和防止过拟合的技术。L2正则化是正则化技术中最常用的一种方法之一。然而，在PyTorch中使用L2正则化时，有时会遇到L2系数太大的问题。本文将介绍L2正则化的概念以及在PyTorch中处理L2系数太大的解决方法。
## L2正则化
L2正则化也被称为权重衰减（weight decay），它通过向损失函数中添加模型
原创
2023-07-21 11:03:54
246阅读
上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。
参考目录：1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数1.2 dtype修改变量类型1.3 变量类型有哪些1.4 数据类型转换2 torch vs numpy2.1 两者转换2.2 两者区别3 张量3.1 张量修改尺寸3.2 张量内存存储结构3.3 存储区
