# 使用PyTorch实现ChebGCN的步骤指南
在图神经网络（GNN）的研究中，ChebGCN（Chebyshev图卷积网络）是一种常见且有效的架构。本文将详细说明如何使用PyTorch实现ChebGCN，帮助刚入行的小白开发者理解整个流程。我们将通过表格展示步骤，并逐步解释每一步所需要的代码。
## 实现流程
首先，让我们来看看实现ChebGCN的基本步骤：
| 步骤 | 描述
1、验证conda是否安装成功在安装pytorch之前，需要验证coda安装是否成功 WIN+R键，打开cmd，输入nvcc -V,出现以下界面说明安装成功，并且知道版本为10.2（记住）2、创建虚拟环境在命令窗口输入命令cona create -n torch38 python=3.8, 其中torch38是你创建虚拟环境的名称，可以根据你自己的喜好进行设置，建议不要太复杂。pthon=3.8是
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2023-10-23 10:15:12
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先上结论：parameter在反向传播会被optimizer.step更新，buffer在反向传播不会被更新parameter和buffer都被保存在model.state_dict()返回的OrderedDict中（这也是模型保存的对象）模型进行设备移动时，模型中注册的参数(parameter和buffer)，即model.state_dict()中的内容会同时进行移动咱来解释一下！ 文章目录先
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2023-07-04 14:06:44
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最近在鼓捣使用pytorch的distributeddataparallel这个API搭一个数据并行的训练测试任务，过程中遇到了一个问题，做一下记录。1、问题 使用DDP打包了一个模型训练了一段时间，loss不断下降metric不断上升，一切都是很正常的现象。当因为意外暂停或者手动暂停更改学习率而停止了程序，再开启程序加载之前的checkpoint继续训练，却发现loss突然比之前上升或者m
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2023-12-06 19:26:50
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文章目录1.PyTorch入门第一步1.1Tensor1.2 Autograd：自动微分1.3 神经网络1.3.1 定义网络1.3.2 损失函数1.3.3 优化器1.3.4 数据加载与预处理1.4 小试牛刀：CIFAR-10分类1.4.1 CIFAR-10数据加载及预处理 操作系统：Win10家庭版 陈老师在介绍里讲不建议只能使用Windows环境的人学习他这本书，可我看了几页发现真的好适合
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2023-07-10 23:08:26
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# 《PyTorch官方教程中文版》， PyTorch之小试牛刀
# PyTorch的核心之一：张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行
# 在介绍PyTorch之前，本章节将首先使用numpy实现网络
# 代码解读参考：
import numpy as np
import torch
# N是批大小; D_in是输入维度; H是隐藏的维度; D_out是输出维度。
N, D_in,
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2023-11-25 13:26:33
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点击pytorch选择你需要的配置，复制run this command后面的内容，在命令行里面运行 step1:打开anaconda prompt step2:激活虚拟环境conda activate py38(虚拟环境的名字)step3:输入run this command后面的内容，回车运行（忘记截图了） 在这个过程中可能出现各种问题，可以尝试切换镜像源，反复尝试 我也安装了整整一天才搞好，
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2023-10-09 00:00:06
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Why transforms?一般情况下收集到的图像样本在尺寸，亮度等方面存在差异，在深度学习中，我们希望样本分布是独立同分布的，因此需要对样本进行归一化预处理。有时候只能获取到少量的样本数据，获取数量较多的样本不容易。但是样本数量太少训练的模型精度会比较低，为了解决这样的问题，往往需要做数据增加data arguement， 数据增加的途径就是通过一些变换达到目的。pytorch中的transf
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2023-09-22 13:10:41
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Caffe 的通道顺序是NCHW;Tensorflow的通道顺序默认是NHWC（但可以设置成NCHW），NHWC 的访存局部性更好（每三个输入像素即可得到一个输出像素），NCHW 则必须等所有通道输入准备好才能得到最终输出结果，需要占用较大的临时空间。TensorFlow 为什么选择 NHWC 格式作为默认格式？因为早期开发都是基于 CPU，使用 NHWC 比 NCHW 稍快一些（不难理解，NHW
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2023-07-27 18:38:27
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1.torch.autogradAutograd是python中的自动求导库 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。2.torch.optimtorch.optim模块中
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2023-11-30 18:01:24
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本教程通过自包含的示例介绍PyTorch的基本概念。在其核心，PyTorch提供了两个主要特性：一个n维张量，类似于numpy，但可以在gpu上运行自动区分建立和训练神经网络我们将使用一个全连接的ReLU网络作为运行示例。网络将有一个单独的隐藏层，并通过梯度下降训练来匹配随机数据，使网络输出与真实输出之间的欧氏距离最小化。TensorsWarm-up: numpy在介绍PyTorch之前，我们将首
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2023-12-07 07:24:03
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目 录1. 网络概述与效果2. 网络研究背景3. EfficientNet-B0网络结构3.1 MBConv3.2 SE模块3.3 网络参数设置4. 利用Pytorch实现EfficientNet4.1 注意力模块4.2 MBConv模块的具体实现4.3 搭建EfficientNet5 训练结果1. 网络概述与效果该网络的论文是Google在2019年发表的文章，作
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2023-10-20 19:07:30
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【深度学习-图像分类篇】Pytorch搭建EfficientNe图像分类网络1、理论基础1.1 EfficientNet网络简析EfficientNet 网络结构的改进之处EfficientNet不同模型的参数取值论文中不同 EfficientNet 模型的性能对比分析：EfficientNet-B0 baseline network 网络结构关于 MBConv 简析SE 注意力机制模块2、网络
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2023-12-18 10:29:23
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pytorch torchvision.transforms.RandomResizedCrop 方法解读1. 包含功能：(1) Crop：随机大小和随机宽高比的裁剪，且随机的范围可以指定。(2) Resize： Resize到指定的大小。先进行随机大小和随机宽高比的Crop操作，再对Crop出来的区域进行Resize操作。2. 参数介绍下面使用的元组不是指的Python的tu
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2023-12-04 13:14:36
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代码已同步到Github：https://github.com/EasonCai-Dev/torch_backbones1 论文关键信息论文链接:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design论文主要提出了ShuffleNet-v2的轻量级网络结构，并针对如今CNN网络常用的深度分离卷积（depth
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2023-09-17 10:24:46
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Batch Normalization是google团队在2015年论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》提出的。通过该方法能够加速网络的收敛并提升准确率。在网上虽然已经有很多相关文章，但基本都是摆上论文中的公式泛泛而谈，bn真正是如何运作的很少
单臂摆是强化学习的一个经典模型，本文采用了4种不同的算法来解决这个问题，使用Pytorch实现。以下是老版本，2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法， SAC，更新了PPO，DDPG算法，在文末。DQN：参考：算法思想：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/torch/DQN/算法实现https://p
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2024-05-21 07:12:48
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文本嵌入预训练模型Glove1.词嵌入预训练模型2.Glove3.求近义词和类比词1.文本嵌入预训练模型虽然 Word2Vec 已经能够成功地将离散的单词转换为连续的词向量，并能一定程度上地保存词与词之间的近似关系，但 Word2Vec 模型仍不是完美的，它还可以被进一步地改进：子词嵌入（subword embedding）：FastText 以固定大小的 n-gram 形式将单词更细致地表示为了
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2023-12-06 17:05:29
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PyTorch 1.x 常用API1. 简介1.1 ResNet模型1.2 torch.nn.Module1.2.1 torch.nn.Module.cpu()1.2.2 torch.nn.Module.cuda1.2.3 torch.nn.Module.eval()1.2.4 torch.nn.Module.state_dict1.2.5 torch.nn.Module.load_state_
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2024-05-16 10:28:43
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torch.nn.functional 涉及了所有 torch.nn 需要 类 和 方法 ，torch.nn 构建的模块通常就是调用 torch.nn.functional 里的方法实现的，通过学习 torch.nn.functional 能为后期更好学习构建模型打下基础。 下文涉及 tensor 形状描述： B: batch大小 C：通道数 H：图像数据的高度 W：图像数据的宽度 L：一维数据的
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2023-10-16 00:00:24
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