# PyTorch如何断电训练
在深度学习中，训练模型是一个计算密集且消耗大量资源的过程。如果在训练过程中遇到断电或者意外关机等情况，可能会导致模型训练中断并丢失所有已经训练的参数。为了避免这种情况的发生，我们可以通过一些技巧和工具来实现训练的断点续训。
## 方案
### 1. 使用Checkpoint保存模型参数
在PyTorch中，我们可以使用`torch.save()`函数保存模型
原创
2024-06-04 04:23:11
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太棒啦！到目前为止，你已经了解了如何定义神经网络、计算损失，以及更新网络权重。不过，现在你可能会思考以下几个方面：0x01 数据集通常，当你需要处理图像、文本、音频或视频数据时，你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中。然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor。对于图像，Pillow、OpenCV这些包将有所帮助。对于音频，可以使用scipy和libro
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2023-11-21 20:59:36
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教材官网：https://zh.d2l.ai/书介绍：https://zh-v2.d2l.ai/笔记基于2021年7月26日发布的版本，书及代码下载地址在github网页的最下面（d2l-ai/d2l-zh）《动手学深度学习》pytorch 笔记（2）前言（介绍各种机器学习问题） 文章目录3.1 线性回归3.1.1 线性回归的基本元素（102）（linear regression）线性模型（102
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2024-03-11 20:09:36
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当属于预训练模型属于下面的情况的时候，可以采用这个加速的技巧：固定前部分的层，只改变网络后面层的参数。比如，使用vgg16的预训练模型，固定特征提取层，改变后面的全连接层。要注意的是，如果固定的是特征提取层+一个全连接层，也可以使用这个技巧，只要固定的是前一部分。具体的做法是： 把所有的数据都输入进去特征层，把得到的输出保存成张量保存在内存（如果太多还可以保存在本地）中，无论有多少批次，
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2023-10-14 22:09:15
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文章目录早停的目的与流程早停策略pytorch使用示例参考网站 早停的目的与流程目的：防止模型过拟合，由于深度学习模型可以无限迭代下去，因此希望在即将过拟合时、或训练效果微乎其微时停止训练。流程如下：将数据集切分为三部分：训练数据（数据量最多），验证数据（数据量最少，一般10%-20%左右即可），测试数据（数据量第二多）模型通过训练集，得到训练集的然后模型通过验证集，此时不是训练，不需要反向传播
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2023-09-01 14:20:04
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最终效果 配置流程 一、下载安装显卡驱动 1、查看设备管理器显卡是否为NVIDIA，并确定显卡型号 2、根据显卡型号然后NVIDIA官网下载安装显卡驱动 下载完成后，双击一步一步执行即可。 3、安装完成驱动后，打开cmd终端输入"nvidia-smi"查看是否正常，若不正常则将C:\Progra
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2023-12-18 11:37:15
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新买的笔记本电脑到手了怎么验机呢？有什么注意事项？如果买到了翻新机和退货机怎么办？别担心，小葱今天为大家整理了超全的保姆级新机开荒教程，小白必看哦！ 1. 包装检查首先，我们收到新电脑后，记得先观察一下笔记本是否有被拆过的痕迹。例如，检查封条是否有被撕开或者重新粘贴的痕迹，笔记本包装盒的底部是否被拆开过，标签纸上可以找到笔记本型号，匹配一下是否与你购买的型号一致，再看看出厂日期，如果超过
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2023-12-28 08:02:47
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## SSD pytorch如何训练
### 问题背景
在目标检测任务中，SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种经典的深度学习模型。我们想要使用PyTorch框架来训练一个SSD模型，以便在自定义数据集上进行目标检测任务。
### 解决方案
#### 1. 数据准备
首先，我们需要准备训练数据。我们需要一个包含图像和标注框的数据集。图像可以是任何形式的图像文
原创
2023-12-21 03:52:23
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# PyTorch如何断点训练
PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的API和灵活性，让用户能够更轻松地构建和训练深度学习模型。在实际训练过程中，由于各种原因，比如计算资源不足、程序崩溃等，可能导致训练过程中断。为了解决这个问题，我们可以使用PyTorch的断点训练功能。
## 实际问题
假设我们正在训练一个图像分类模型，训练过程需要较长时间，但是由于某种原因，比如服务器意外断
原创
2024-06-15 04:25:09
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当你设置早停的时候你需要注意的是你可能得在几个epoch后才开始判断早停。早停参数设置早停（Early Stopping）是一种常用的防止深度学习模型过拟合的方法。早停的设置需要根据具体情况进行调整，常见的做法是在模型训练过程中使用验证集（Validation Set）进行监控，当模型在验证集上的表现不再提升时，停止训练。在实践中，早停的具体设置取决于模型和数据的复杂性，通常可以根据以下几个因素进
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2023-10-06 22:09:17
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Pytorch学习第四部分：pytorch进阶训练技巧Let's go !一、U-Net模块回顾1.1 模块代码2.2 搭建过程二、Carvana数据集，实现一个基本的U-Net训练过程三、优雅地训练模型3.1 自定义损失函数3.1.1 使用torch.nn自带的损失函数3.1.2 使用自定义的损失函数3.2 动态调整学习率3.3 模型微调3.4 半精度训练3.4.1 pytorch精度测试3.
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2024-07-29 11:11:40
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大部分的pytorch入门教程，都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试。如果我们是自己的图片数据，又该怎么做呢？一、我的数据我在学习的时候，使用的是fashion-mnist。这个数据比较小，我的电脑没有GPU，还能吃得消。关于fashion-mnist数据，可以百度，也可以 点此 了解一下，数据就像这个样子： 下载地址：https://github.com/z
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2023-06-02 14:30:26
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本地pytorch环境下利用YOLOv5训练自己的数据 文章目录本地pytorch环境下利用YOLOv5训练自己的数据一、制作数据集1.打标签2.数据扩充3.数据格式转换二、输入网络训练1.修改配置文件2.修改训练文件三、查看GPU训练进展四、优化训练进程1.分析原因2.解决问题5.最终加速训练进程参数和结果查看1、最终提速参数2、tensorboard查看训练结果五、检测自己的模型总结 一、制作
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2024-08-28 13:35:16
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# PyTorch 增量训练方案
增量训练是指在已有模型的基础上，利用新数据进行进一步训练。这种方法可以有效避免从头开始训练模型所需的大量计算资源，同时也能显著缩短训练时间。本文将通过一个具体的例子说明如何使用 PyTorch 进行增量训练，重点在于代码实现和设计思路。
## 问题背景
假设我们有一个图像分类任务，初始模型已经在一定数量的图像上训练完成。现在我们新增了一批图像数据，想要在不重
大家好，这是轻松学Pytorch系列的第六篇分享，本篇你将学会如何从头开始制作自己的数据集，并通过DataLoader实现加载。本文以人脸Landmard五点的数据集标定与之制作为例来说明pytorch中如何实现自定义数据集读取与加载。数据来源首先要实现人脸landmark五点的数据标定，就得找到人脸数据，我使用的人脸数据是celebA数据集，大概有20W张多点，我从中选择了1000张，然后通过O
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2023-10-15 10:39:22
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这个方法更好的解决了模型过拟合问题。EarlyStopping的原理是提前结束训练轮次来达到“早停“的目的，故训练轮次需要设置的大一点以求更好的早停（比如可以设置100epoch）。首先，我们需要一个一个标识，可以采用'val_acc’、’val_loss’等等，这些量在每一个轮次中都会不断更新自己的值，也和模型的参数息息相关，所以我们想通过他们间接操作模型参数。以val_loss来说，当模型训练
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2023-11-16 19:20:16
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Pytorch学习笔记之Pytorch训练词向量（三）学习目标学习词向量的概念用Skip-thought模型训练词向量学习使用PyTorch dataset和dataloader学习定义PyTorch模型学习torch.nn中常见的Module
Embedding学习常见的PyTorch operations
bmmlogsigmoid保存和读取PyTorch模型使用的训练数据可以从以
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2023-11-07 03:25:24
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终于到了训练的时候了，从今开始正式炼丹。 这里以 CIFAR10 数据集（常见的分类问题，共10个类别）为例，记录从准备数据集、搭建模型、训练模型的全过程，并做可视化展示。 文章目录准备数据集准备网络模型定义损失函数与优化器迭代训练过程完整代码查看结果 准备数据集train=True表示下载训练集，使用 transforms.ToTensor() 进行转化是因为计算机只能处理数字，图像也得转化为数
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2023-08-14 17:16:46
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# PyTorch剪枝后如何训练
在深度学习中，剪枝是一种降低模型复杂度、提升推理速度并减少存储占用的重要技术。通过去除一些不重要的权重，剪枝可以显著减少模型的尺寸，并加快推理速度。本文将探讨在PyTorch中实现剪枝后的模型重训练的方法，并提供具体的代码示例和相应的类图和旅行图。
## 背景知识
剪枝通常包括两个阶段：1）剪枝（Pruning）——确定可以移除的权重；2）微调（Fine-t
1.背景介绍在深度学习领域，并行计算是提高训练速度和提高计算能力的重要手段。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它支持数据并行和模型并行两种并行策略。在本文中，我们将深入探讨PyTorch的数据并行与模型并行，揭示它们的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍深度学习模型的训练和推理过程中，计算资源和时间往往成为瓶颈。为了解决这个问题，人工智能研究人员和工程师开发了并行计算
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2024-09-17 22:01:28
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