# 使用 PyTorch 定义输入数据的有效方法
在深度学习中，如何正确地定义和处理输入数据是模型训练的关键环节之一。对于使用 PyTorch 的时候，输入数据的格式、大小和类型都需要特别注意。本篇文章将通过一个具体示例来说明如何在 PyTorch 中定义输入数据，并解决一个实际问题。
## 实际问题
假设我们有一个简单的图像分类任务，目标是从手写数字图像中识别出数字（0-9）。为此，我们需
在使用Pytorch自定义网络模型的时候，我们需要继承nn.Module这个类，然后定义forward方法来实现前向转播。如下图的一个自定义的网络模型 首先该网络模型的初始化方法__init__需要继承父类nn.Module的初始化方法，用语句super().init()实现。并在初始化方法里面，定义了卷积、BN、激活函数等。接下来定义forward方法，将整个网络连接起来。 有了上面
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2023-10-19 10:49:03
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pytorch自定义LSTM结构（附代码）有时我们可能会需要修改LSTM的结构，比如用分段线性函数替代非线性函数，这篇主要写如何用pytorch自定义一个LSTM结构，并在IMDB数据集上搭建了一个单层反向的LSTM网络，验证了自定义LSTM结构的功能。 文章目录pytorch自定义LSTM结构（附代码）一、整体程序框架二、LSTMcell三、LSTM整体程序1. 多层LSTMcell2. 多层L
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2023-08-16 10:30:40
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目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
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2024-08-24 16:22:45
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# PyTorch如何定义权重函数
在深度学习中，权重函数的定义和初始化是模型训练的重要部分。PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，提供了多种方法来定义和初始化权重。本文将深入探讨在PyTorch中如何定义和初始化权重函数，提供相应的代码示例，并展示甘特图以说明过程。
## 权重函数的作用
权重是神经网络学习的关键参数，它们会随着训练而不断调整，以实现更好的预测性能。好的权重初始化
原创
2024-09-21 07:15:16
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文章目录一、Dataset和DataLoader加载数据集1.torch.utils.data2. 加载数据流程3. Dataset4. dataloader类及其参数5. dataloader内部函数5.1 __next__函数5.2 DataLoaderIter函数6. dataloader循环二、代码示例1. transformer单句文本分类（HF教程）1.1使用Trainer训练1.2
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2023-08-10 23:38:56
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一、什么是变量（Variable）在 Torch 中， Variable 是一个存放会变化的值（变量）的地理位置。可以理解为一个容器，里面的值会不停的变化，就像一个装鸡蛋的篮子， 鸡蛋数会不停变动。 那谁是里面的鸡蛋呢, 自然就是 Torch 的 Tensor 。如果用一个 Variable 进行计算，那返回的也是一个同类型的 Variable。例如，定义一个Vari
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2023-08-11 19:50:11
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创建日期: 2020-07-04 17:19:39简介：卷积神经网络非常适合处理图像相关任务，其优势一是权值共享策略，降低了模型复杂度和参数量，本质上也对应着生物视觉神经的感受野。二是其强大的特征提取能力，这也是目前视觉感知任务（分类检测分割等）性能提升的关键。而CNN模型的Bacebone（主干网络）主要负责的就是特征提取。特征提取能力的强弱直接决定了后面head的性能（head模块在的不同的任
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2024-03-12 10:05:10
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学习率调整策略学习率直接控制参数更新的步伐。 通常在训练中，一开始学习率可以给的比较大，让参数更新的步伐大一些。后期，让学习率小一些，让参数更新的步伐小一些。 学习率调整是以epoch为周期的。千万不要在iteration中。 在pytorch中提供了很好的学习率调整策略。这六种策略都是继承于_LRScheduler这个基类。所以，我们先来学这个类的基本属性和基本方法。 optimizer:关联的
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2023-11-28 02:35:56
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直接看模型部分代码。class BiLSTM_Attention(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_hiddens, num_layers):
super(BiLSTM_Attention, self).__init__()
# embedding之后的shape: t
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2023-08-02 00:30:27
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本文主要内容：nn.Module 和 nn.Functional 区别和联系自定义损失函数1. 关于nn.Module与nn.Functional的区别：https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-difference-between-torch-nn-functional-and-torch-nn/681https://www.zhihu.com/questi
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2023-10-21 23:51:56
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pytorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数来构建和训练神经网络。在pytorch中，我们可以通过自定义forward方法来定义自己的神经网络模型。这个方法决定了在模型中的数据传递和计算过程。
在pytorch中，我们可以通过继承`nn.Module`类来创建自定义的神经网络模型。`nn.Module`是pytorch中的基类，提供了一些方便的方法和属性来定义和管理神经网络模
原创
2023-08-17 11:53:25
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最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。所有的代码都放在了github上，地址是：https://github.com/godweiyang/torch-cuda-examplegithub.com/godweiyang/torch-cuda-examp
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2023-12-05 15:00:26
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简单了解pytorch的forward
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2023-06-02 10:47:12
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PyTorch是一个动态的建图的工具。不像Tensorflow那样，先建图，然后通过feed和run重复执行建好的图。相对来说，PyTorch具有更好的灵活性。参数pytorch中有两种变量类型，一个是Tensor，一个是Variable。Tensor： 就像ndarray一样,一维Tensor叫Vector，二维Tensor叫Matrix，三维及以上称为TensorVariable：是Tenso
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2023-11-12 14:42:28
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# 修改 PyTorch ResNet 的输入
## 简介
在本文中，我将指导你如何使用 PyTorch 修改 ResNet 模型的输入。ResNet 是一个非常流行的深度学习模型，常用于图像分类任务。我们将学习如何将输入修改为我们想要的形式，并解释每一步需要做什么。
## 整体流程
下面是修改 PyTorch ResNet 模型输入的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-08-19 07:37:34
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1、损失函数的作用： （1）计算实际输出和目标输出之间的差距； （2）为我们更新输出提供一定的依据（也就是反向传播）官网链接：https://pytorch.org/docs/1.8.1/nn.html2、损失函数的使用2.1、L1Loss 注：reduction = “sum” 表示求和
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2023-06-08 13:54:29
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概述 今天主要分享下关于Linux服务器上iptables一些常用的命令和生产环境的一些配置，下面一起来看看吧！当前iptables的配置情况iptables -L -n清除默认的防火墙规则#首先在清除前要将policy INPUT改成ACCEPT,表示接受一切请求。#这个一定要先做，不然清空后可能会悲剧iptables -P INPUT ACCEPT#清空默认所有规则iptables -F#清空
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2024-04-08 08:58:20
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Kaggle实战Pytorch Forecasting => TemporalFusionTransformer 保姆级0基础代码逐行解析 文章目录Kaggle实战Pytorch Forecasting => TemporalFusionTransformer 保姆级0基础代码逐行解析Loading DataPaydayDerivates from salesCasting and p
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2023-09-23 10:08:57
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目录torchvision.transformstransforms.Composetransforms.Normalize(mean, std)裁剪（Crop）翻转和旋转（Flip and Rotation）图像变换（resize）transforms.ToTensortransforms.ToPILImagetorch.utils.data.Datasettorch.utils.data.D
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2023-12-08 18:26:58
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