在编程中遇到了with torch.no_grad()用法，想整明白，过程中有一些意料之外的东西，故此记录一下。 首先说明一下环境，以下的测试均在：python3.6, pytorch1.2.0 环境下给出：官网的截图如下： 主要有几个重要的点：torch.no_grad上一个上下文管理器，在你确定不需要调用Tensor.backward()时可以用torch.no_grad来屏蔽梯度计算在被to
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2024-06-05 14:01:23
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文章目录GAN代码实操导包导入参数＋建立输出文件夹设定cuda加载数据定义模型并将模型移到device上做DataParallel数据并行定义损失函数和优化器反归一化开始训练在训练过程中动态自定义进度条显示信息网络优化（for循环内部）训练成果展示数据并行化用单卡运行用多卡做数据并行DataParallel GAN代码实操GAN的理论部分已经讲过，下面是代码实战。可以生成MNIST数据集的手写数
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2023-10-24 07:21:06
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# 使用 PyTorch 实现图神经网络 (GNN)
图神经网络（GNN）是一种强大的工具，广泛应用于社交网络、推荐系统和生物信息学等领域。对于初学者来说，实现 GNN 可能会有点棘手，但只要按照一定的步骤，就能轻松掌握。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现 GNN。
## 实现流程
为了帮助你理解整个过程，我们将 GNN 的实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
目录1. 安装2. 基本概念介绍2.1 Data Handling of Graphs 图形数据处理2.2 Common Benchmark Datasets 常见的基准数据集2.3 Mini-batches2.4 Data Transforms 数据转换2.5 Learning Methods on Graphs——the first graph neural network 搭建我们的第一个
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2023-07-24 10:55:00
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# 使用 PyTorch 实现图神经网络 (GNN)
图神经网络（GNN）是一种处理图数据结构的强大工具。它在社交网络、分子结构分析等领域得到了广泛应用。本篇文章将为初学者提供一个详细的 PyTorch 实现图神经网络的步骤指南。
## 流程概述
在实现 GNN 之前，我们需要明确整个过程的步骤。下面是一个表格，总结了实现 GNN 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
# 理解图神经网络（GNN）及其在PyTorch中的实现
图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。图是一种数据结构，可以表示实体及其之间的关系，例如社交网络、分子结构或推荐系统中的用户与物品之间的连接。传统的神经网络往往无法有效处理这类数据，而GNN则提供了一种强有力的方法来进行图数据的学习和推理。
## 图神经网络简介
图神经网络能够通过图的结构和节点特征进行信息的
文章目录概述代码实战导包数据准备定义生成器定义判别器初始化模型、优化器及损失计算函数绘图函数GAN的训练输出整体代码参考资料 概述本文通过Pytorch搭建基本的GAN模型结构，并通过 torchvision 的 MNIST 数据集进行测试。 对于GAN模型的基本结构及公式的理解可以看前一篇博客：GAN的理论知识及公式的理解 下文的实现完全对照这一篇博客的基本理论。代码实战代码是基于Pytorc
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2024-05-09 23:39:00
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GNN：图神经网络，由于传统的DNN网络无法表示顶点和边这种关系型数据，便出现了图神经网络解决这种图数据的表示问题，这属于DNN往图方向的应用扩展 GCN：图卷积神经网络，GNN在训练过程中，有将attention引入图结构的，有将门控机制引入图结构的，还有将卷积引入图结构的，引入卷积的GNN就是G ...
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2021-10-27 23:02:00
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GNN能否用pytorch实现？这是个非常值得探讨的话题。图神经网络（Graph Neural Network, GNN）作为一种能够处理图结构数据的深度学习架构，已在多个领域取得显著成果。PyTorch，作为最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其灵活性和易用性，成为实现GNN的理想选择。接下来，我们将通过多个模块详细分析如何在PyTorch中实现GNN。
## 背景描述
在实现GNN之前，我们首
Attention 在 GNN 中的应用。
原创
2021-07-24 11:29:40
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今天学习的是剑桥大学的同学 2017 年的工作《GRAPH ATTENTION NETWORKS》，目前引用数量超过 1100 次。Attention 机制在 NLP CV 等领域被广泛应用，其可以帮助模型对输入数据赋予不同的权重信息。同样的，Attention 也可以应用于网络图中，它可以对邻居中不同的节点指定不同的权重，既不需要进行矩阵运算，也不需要事先了解图的全局结构。通过这种方式，作者解决
原创
2021-02-04 20:33:31
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# 如何实现“patch GAN pytorch实现”
## 一、流程概述
在实现“patch GAN pytorch实现”这个任务中，我们需要按照以下步骤逐步进行操作。具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 定义生成器模型 |
| 3 | 定义判别器模型 |
| 4 | 定义损失函数 |
| 5 | 训练模
原创
2024-05-18 05:17:50
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文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones视频手把手教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdVGG原论文：点
requires_gradrequires_grad=True 要求计算梯度；requires_grad=False 不要求计算梯度；
在pytorch中，tensor有一个 requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。 tensor的requires_grad的属性默认为False,若一个节点（叶子变量：自己创建的tensor）requires_
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2023-07-11 21:35:43
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1、GAN 原理以训练一个形如 “1010” 格式的向量生成器为例：需要构造两个神经网络为：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）其中，生成器接受随机噪声，并据此生成一个size=4的向量。判别器判断接受的向量是真实样本还是生成器的生成样本，给出输入是真实样本的概率在训练过程中，生成器的目标是尽量生成真实的数据去欺骗判别器。而判别器的目标就是尽量把生成数据和真实样本区分
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2023-10-08 10:58:33
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一直想了解GAN到底是个什么东西，却一直没能腾出时间来认真研究，前几日正好搜到一篇关于PyTorch实现GAN训练的文章，特将学习记录如下，本文主要包含两个部分：GAN原理介绍和技术层面实现。一、什么是GAN2014 年，Ian Goodfellow 和他在蒙特利尔大学的同事发表了一篇震撼学界的论文。没错，我说的就是《Generative Adversarial Nets》，这标志着生成对抗网络（
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2023-11-04 22:53:07
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以往人们普遍认为生成图像是不可能完成的任务，因为按照传统的机器学习思路，我们根本没有真值（ground truth）可以拿来检验生成的图像是否合格。2014年，Goodfellow等人则提出生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），能够让我们完全依靠机器学习来生成极为逼真的图片。GAN的横空出世使得整个人工智能行业都为之震动，计算机视觉和图像生成领域发
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2023-09-01 07:54:49
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# GNN实战与PyTorch：新手入门指南
在机器学习和深度学习领域，图神经网络（GNN）是近年来备受瞩目的技术之一。对于刚入行的小白来说，理解和实现GNN可能会有些挑剔。本文将带你通过一个简单的流程，手把手实现一个基本的GNN模型，使用PyTorch框架。本指南包括流程步骤、代码实例以及相应的图示。
## 1. 流程步骤
下面是实现GNN的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
在本文中，我将详细阐述如何使用PyTorch实现图神经网络（GNN）。图神经网络是一种可以高效学习图结构数据的新型深度学习模型，近年来受到了广泛的关注和应用。
### 协议背景
图神经网络的研究始于2018年，随着GNN模型（如GCN、GAT等）的提出，图神经网络迅速发展，成为了图数据处理的主要方法之一，其可以有效捕捉图中节点及其邻接关系的特征。以下是GNN发展的时间轴：
```mermaid
文章目录一、本文的实例说明二、GAN原理说明三、GAN网络架构说明1）生成器架构2）判别器架构3）训练数据四、Pytorch代码五、生成结果六、一些理解1）为什么在代码中生成器每训练5次判别器才训练一次？2）为什么最终生成的数字还是不太清晰？ 一、本文的实例说明本文旨在用Pytorch构建一个GAN网络，这个GAN网络可以生成手写数字。二、GAN原理说明这快不做赘述，CSDN上（及baidu上）
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2023-11-26 19:47:40
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