在深度学习的实践中，使用 PyTorch 进行模型训练时，如何构造 batch 数是一个重要的课题。Batch 数不仅影响模型的训练效率，还直接影响最终的模型性能。如果 batch 大小设置不当，会导致训练过程中的不稳定性和性能下降。本文将详细探讨 PyTorch 如何构造 batch 数的过程，并分享解决方案及优化建议。
### 问题背景
在训练深度学习模型时，**batch size**
文章目录Pytorch学习资源1.张量创建tensor张量的操作广播机制2.自动求导Autograd简介梯度3.并行计算简介 之前学习Pytorch已经比较久远了，本次学习是跟着datawhale的《深入浅出Pytorch》进行回顾和查缺补漏，以下是个人笔记，如果侵权咱就删。 Pytorch学习资源
Awesome-pytorch-list：目前已获12K Star，包含了NLP,CV,常见库
转载
2023-11-06 20:28:34
58阅读
文章目录创建需要调试的文件配置 vscode python 调试配置 vscode C++ 调试C++ 调试 本文主要介绍如何用 vscode 来调试 python/c++ 的 Pytorch 源码。 首先要先确保有一个从源码编译的 Debug 版本的 Pytorch项目，具体 Debug 版本的源码编译网上有很多相关资料，可以自行查阅操作一波。接下来主要就是 vscode 的配置工作。创建需
转载
2023-12-01 22:49:52
62阅读
基础常用数据类型和转换torch.cat，torch.stack，torch.chunktorch.sum，torch.mean，torch.maxsqueeze，unsqueezepermute 重排序 ， transposetensor的数值，tensor.numpy，tensor.data，tensor.detachtorch.gt，torch.lt，torch.eq，torch.netor
转载
2023-09-24 18:24:28
172阅读
# PyTorch 中修改 Batch Size 的项目方案
## 引言
在深度学习模型训练中，Batch Size（批处理大小）是一个重要的参数，它决定了一个训练周期中使用的样本数量。适当调整 Batch Size 不仅可以提高模型的训练效率，还能影响模型的收敛速度和最终性能。本文将探讨如何在 PyTorch 中动态地修改 Batch Size，并提供相应的代码示例。
## 项目目标
本
原创
2024-10-20 06:43:40
940阅读
数据加载器中数据的维度是[B, C, H, W]，我们每次只拿一个数据出来就是[C, H, W]，而matplotlib.pyplot.imshow要求的输入维度是[H, W, C]，所以我们需要交换一下数据维度，把通道数放到最后面。一、【pytorch】带batch的tensor类型图像显示1、ten
转载
2024-07-24 20:06:00
33阅读
# PyTorch Geometric Batch: Efficient Processing of Large Graph Data
In the field of machine learning, graph data is becoming increasingly important as it provides a way to represent complex relations
原创
2024-06-11 05:24:52
33阅读
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，合理地划分 batch 是一个重要环节，尤其是在处理大数据集时。不当的 batch 划分可能导致模型训练效率低下，甚至出现内存溢出等问题。接下来，我们将深入探讨如何解决 "PyTorch 划分 batch" 问题。
### 问题背景
在深度学习过程中，数据集通常会被划分成多个小批次（batch）进行训练。在 PyTorch 中，数据预处理和加载管理通
简介Batch Normalization是如今深度学习常见的方法，来加速深层网络训练的收敛，并且有正则化的作用，甚至可以不使用Dropout或者减小神经元被drop的概率。原理深度神经网络训练的问题深度神经网络模型的训练为什么困难、收敛慢？这个问题的解决在之前的工作中，有从尝试新的激活函数角度，如 ReLU、Maxout、PReLU等；有从权值初始化方法角度，如Xavier初始化、Kaiming
转载
2023-10-08 13:25:46
30阅读
# PyTorch 设置 Batch 的指南
在深度学习中，Batch（批处理）的使用对于模型训练来说至关重要。Batch 是指在训练过程中每次传入模型的数据样本数量。使用 Batch 可以提高训练效率，同时减少内存的使用。在 PyTorch 中，设置 Batch 值相对简单，但需要了解一些基本流程。本文将详细说明如何在 PyTorch 中设置 Batch。
## 流程概述
以下是设置 Ba
在机器学习和深度学习的模型训练中，设置合适的 batch size 是非常重要的。这不仅关系到模型的训练速度，还直接影响到模型的性能和最终效果。本文将对在 PyTorch 中设置 batch 的相关问题进行解析，包括参数的配置、调试过程、性能优化以及最佳实践等，旨在为读者提供一个全面的解决方案。
首先，我们来看看问题的背景。假设我们在处理一个图像分类任务，数据集大且复杂，如果 batch siz
加载数据并生成batch数据数据预处理构建神经网络Tensor和Variable定义loss自动求导优化器更新参数训练神经网络参数_定义参数_初始化如何在训练时固定一些层？绘制loss和accuracy曲线torch.nn.Container和torch.nn.Module各层参数及激活值的可视化保存训练好的模型如何加载预训练模型如何使用cuda进行训练读取数据生成并构建Dataset子类假
转载
2024-02-04 09:01:25
18阅读
人工智能小白，不对之处，希望各位大佬不吝赐教^_^目录前言 正文1.关于HWC维度的理解2.为什么pytorch中transforms.ToTorch要把(H,W,C)的矩阵转为(C,H,W)? [2]3.如何进行格式的转换？3.1 opencv python 把图(cv2下)BGR转RGB，且HWC转CHW【3】.3.2 Torch将HWC格式转为CHW附录推荐文
转载
2023-11-09 01:38:57
305阅读
1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到： 不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数
转载
2024-03-02 11:35:56
67阅读
简单的预测器顾名思义，有一定的数据量，分为训练集和测试集（此处暂时不使用validation set），通过训练集训练出一个模型，再将测试集放进去对比其准确度。前期准备1.数据预处理如星期几，天气等表示某种类型的变量，使用独热码给予一个向量。
如星期一到星期天，分别对应1000000、0100000···0000001.而对于数据有实际意义但是由于衡量单位有所不同的几种变量，我们需要进行归一化处理
转载
2023-11-20 17:59:50
54阅读
之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈,这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×24为batch的大小，3为channel的数目，2×2为feature map的长宽整个BN层的运算过程如下图 上图中，batch size一共是4, 对于每一个batch的
转载
2023-06-12 10:15:49
301阅读
pytorch系列笔记二：批处理与优化器选择批处理批处理对于神经网络的训练是必不可少的，通过对有限数据的shuffle并重新送入模型，因为训练的数据更多了，所以可以提高模型的训练效果在Pytorch中要使用批处理需要进行如下步骤：利用数据集创建一个TensorDataset:#### Download and construct CIFAR-10 dataset.
train_dataset =
转载
2023-11-06 16:56:52
84阅读
下面是李宏毅老师总结的表格。小批次和大批从中的这个大和小的概念指的是一个批次中数据个数的多少。 下面内容是对这个表格的解释。 ①在无并行处理的情况下，小批次的数据处理的更快，大批次的数据处理地慢一些（处理完一次后就进行一次参数的更新）。 ②GPU具有并行处理数据的能力，在并行处理的情况下，小批次数据 ...
转载
2021-09-11 15:57:00
738阅读
2评论
常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
转载
2023-07-04 19:52:05
220阅读
归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（2016年）、Instance Normalization（2017年）、Group Normalization（2018年）、Switchable Normalization（2019年）；将输入的图像shape记为[N, C, H, W]，这几个方法主要的区别就是在，b
转载
2023-09-11 22:10:25
126阅读
