文章目录1. PyTorch(1) 认识tensor：表示，numpy转换，简单计算(2) 形状改变：Tensor.view(3) broacasting(4) CUDA: copy tensor from CPU to GPU (or from GPU to CPU )(5) 梯度1) 计算梯度2）简单使用梯度(6) 线性回归(7) 激活函数(8) Sequential(9）损失loss(10
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2023-10-08 09:59:16
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# 用PyTorch训练深度神经网络的例子
深度神经网络（DNN）是一种强大的机器学习模型，常用于图像识别、自然语言处理等领域。PyTorch是一个深度学习框架，提供了丰富的API和工具，使得训练DNN变得简单而高效。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的DNN模型。
## 准备数据
首先，我们需要准备训练数据。假设我们的任务是对手写数字进行分类，我们可以使用MNIST数据
原创
2024-05-02 04:01:48
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ML2021Spring-Pytorch Turial中的Overview of the DNN Training Procedure图太清晰啦，记录一下：1. Load Data需要对数据进行加载、处理，创建DataLoader，可以将整块数据用DataLoader类处理成小块batch_size形式，后续进行迭代循环，并输入到模型中进行训练。2. Define Neural Network随后
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2023-07-14 19:26:31
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当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和
原创
2022-10-15 01:23:08
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当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和模型并行。具体区别如下图所示： 由
原创
2022-10-15 01:18:41
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目录2 深度学习框架2.1 深度学习框架介绍2.2 PyTorch介绍2.2.1 什么是PyTorch2.2.2 为什么要使用PyTorch2.3 配置PyTorch的深度学习环境2.3.1 操作系统选择2.3.2 开发环境的安装 2 深度学习框架深度学习框架可以让你事半功倍，那如何选择一个适合自己的学习框架呢？2.1 深度学习框架介绍这里就拿学习Java来举例吧，Java的SSM框架和SSH框
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2024-05-05 20:19:50
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在本教程中，您将学习如何在单个节点上跨多个 GPU 并行 ML 模型训练的实践方面。您还将学习 PyTorch 的分布式数据并行框架的基础知识。
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2022-01-06 16:13:20
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DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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一、初得模型那是一个月之前的事情了，我利用TesorFlow Object Detection API训练了现在目标检测里面应该是最快的网络MobileNet。当时的目的就只是学习整个finetuning的流程，于是我只是用了20张自己标注的人脸样本图片作为训练集去finetuning，训练完之后的模型通过修改TesorFlow Object Detection API自带的例程代码，即objec
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2024-05-02 14:59:16
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单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指，多张 GPUs 使用相同的模型副本，但采用不同 batch 的数据进行训练.模型并行是指，多张 GPUs 使用同一 batch 的数据，分别训练模型的不同部分.如图：1. DataParallel 简述pytorch 默认只用一个 GPU，但采用 DataParallel很便于使用多 GPUs 的.
import os
o
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2024-09-27 06:38:46
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Horovod是一个由Uber开源的第三方框架，它支持TensorFlow、PyTorch以及MXNet等主流的深度学习框架，可以轻松地实现高性能的分布式训练。
原创
2023-01-17 02:19:24
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# 使用 PyTorch 构建深度神经网络 (DNN)
本文将指导你如何使用 PyTorch 构建一个简单的深度神经网络。我们将分步骤来实现这个过程，并通过代码示例帮助你理解每个步骤。
## 整体流程
以下是构建 DNN 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------|------------
原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/5GC3kV2NCODE85FfFRfTqQ)1直接在终端中设定：shellCUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonmain.py2python代码中设定：pythonimportosos.environ"CUDA_VISIBLE_DEVICES"="0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：
原创
2022-08-18 16:00:10
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PyTorch介绍所有的伟大，源于一个勇敢的开始！1.Pytorch是什么？ PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用 Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网
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2023-09-01 12:58:42
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WindowsDNN模块需要opencv版本是3.3以上。配置VS环境加入opencv路径。代码逻辑：预设文件加载路径；加载图片；读取标签文件类别名称，存储到vector变量中。API调用caffe模型；输入图片数据需要格式转换；前向推理模型，得到结果；对结果数据进行reshape，找到结果中比例最大值位置信息；打印对应位置类别名称；main.cpp#include <opencv2/ope
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2024-07-01 16:31:49
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对PyTorch架构的粗浅理解，不能保证完全正确，但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握。水平有限，如有错误，欢迎指错，谢谢！先来看一下整个优化过程：首先调用前向（forward）通道来计算输出和损失，然后调用反向通道（backward）得到模型的导数。最后按照权重合并这些导数更新模型以期最小化损失。 前向传播计算损失，反向传播损失优化，更新各个网络权重。back
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2023-10-27 12:05:16
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转自：(41条消息) 详解PyTorch项目使用TensorboardX进行训练可
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2022-08-01 21:20:32
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是 pytorch 中一个很好用的包，主要由 3 个子包，分别是 torchvision.datasets，torchvision.models 和 torchvision.transforms
参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html
代码：https://github.com/pytorch/vision/tree/m
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2023-06-15 17:10:54
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✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录表示图像将图像转换为结构化数组和标量为什么要利用神经网络进行图像分析？为图像分类准备我们的数据训练神经网络缩放数据集以提高模型准确性了解改变批量大小的影响批量大小 32批量大小为 10,000了解改变损失优化器的影响了解改变学习率的影响学习率对缩放数据集的影响高学习率中等学习率学习率低不
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2024-06-17 06:51:13
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关于模型OpenVINO自带的表情识别模型是Caffe版本的，这里使用的模型是前面一篇文章中训练生成的pytorch全卷积网络，模型基于残差网络结构全卷积分类网络。输入格式：NCHW=1x3x64x64输出格式：NCHW=1x8x1x1支持八种表情识别，列表如下：["neutral","anger","disdain","disgust","fear","happy","sadness","sur
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2024-04-04 09:19:25
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