本文搭配了Pytorch在线环境，可以直接在线体验。Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包，旨在服务两类场合： 1.替代numpy发挥GPU潜能 ；2. 一个提供了高度灵活性和效率的深度学习实验性平台。在线体验练习地址：Pytorch快速上手/在线实验室
1.Pytorch简介Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布
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2023-12-04 04:55:20
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Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。初始化方法中做了什么def __init__(self):
self._backend = thnn_backend
self._parameters = OrderedDict()
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2024-01-05 22:05:17
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关于Embedding和RNN-GRU-LSTM的使用详解
1. Embedding的使用pytorch中实现了Embedding，下面是关于Embedding的使用。torch.nn包下的Embedding，作为训练的一层，随模型训练得到适合的词向量。建立词向量层embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embed
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2023-08-11 20:48:51
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先看结果在MNIST数据集10000张测试图片上的正确率测试手写数字图片（20张）原图测试结果源文件下载：没有C币的也可以到GitHub下载https://github.com/BuXianShan/Handwritten-Numeral-Recognition
声明：本文大部分程序参考《TensorFlow实战Google深度学习框架》，很适合深度学习入门的书籍。解压文件打开后如图 __pyca
深度学习模型一般由各种模型层组合而成。torch.nn中内置了非常丰富的各种模型层。它们都属于nn.Module的子类，具备参数管理功能。例如：nn.Linear, nn.Flatten, nn.Dropout, nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding,nn.GRU,nn.LSTMn
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2023-12-19 20:14:26
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Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
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2023-11-07 12:44:38
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本文继续探究学Pytorch时，涉及到的python底层的一些知识。文章目录问：继承Module类构造模型时，背后是如何把自定义的子模块组装起来的？1 Module初始化时会构建多个OrderedDict（有序字典）存放子模块2 Python的魔法方法__setattr__()定义了 类实例的属性赋值 时的行为3 Module类实例在属性赋值时会判断属性的类型存入对应的OrderedDict总结问
目录一、自定义损失函数1. 以函数方式定义2. 以类方式定义3. 其他常见的自定义损失函数（1）BCE-Dice Loss（2）Jaccard/Intersection over Union (IoU) Loss（3）Focal Loss二、动态调整学习率1. 使用官方scheduler2. 自定义scheduler三、模型微调1. 模型微调 — torchvision（1）模型微调流程（2）使
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2024-05-14 14:28:12
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Pytorch总结九之深度学习计算（2）自定义层、读取和存储、GPU计算1.自定义层介绍如何使⽤ Module 来⾃定义层，从⽽可以被重复调⽤1.1 不含模型参数的自定义层下⾯的 CenteredLayer 类通过继承 Module 类⾃定义了⼀个将输⼊减掉均值后输出的层，并将层的计算定义在了 forward 函数⾥。这个层⾥不含模型参数。#1.自定义层
import torch
from tor
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2023-12-13 07:08:05
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如何保存PyTorch模型的embedding层
在使用PyTorch进行深度学习时，我面临一个问题：如何有效地保存模型中的embedding层。这对于需要在后续任务中复用预训练模型的开发者尤其重要。本篇将详细阐述过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
### 问题背景
在我的项目中，我使用了一个深度学习模型来处理自然语言处理任务。该模型的核心部分是一个embed
1. 引言分布式训练就是指将模型放置在很多台机器并且在每台机器上的多个GPU上进行训练，之所以使用分布式训练的原因一般来说有两种：其一是模型在一块GPU上放不下，其二使用多块GPU进行并行计算能够加速训练。但是需要注意的是随着使用的GPU数量增加，各个设备之间的通信会变得复杂，导致训练速度下降。一般来说，分布式训练主要分为两种类型：数据并行化 (Data Parallel) 以及模型平行化（Mod
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2023-12-02 21:13:23
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Embedding层的理解首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去0 1 2 3 4 5 6 7 8 9那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对话如：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 ——>>
这篇文章主要是之前一段时间的总结，内容是有关PyTorch中卷积部分的源码。文章不会很透彻的去研究源码，只是大概地总结一下，主要内容有：PyTorch-拓展模块PyTorch对于卷积的内部实现为什么有了cudnn还需要PyTorch实现卷积？ 很感谢网上的优质博客，正是因为有了知识的共享，人们的生活质量才会不断提高~ 本人参考源码实现的卷积链接: [点我跳转]，为PyTorc
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2024-04-16 21:35:45
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几种目标检测方法比较这里建议去看一篇博客，里面讲了几种目标检测方法实现的大致原理，也对几种目标检测方法进行了比较ssd的实现原理计算机要确定一幅图片中某个参数的位置，也就是对准图片中的一个物体，画出一个框，需要四个参数，中心点的x和y的坐标，w（宽），h（高），如下图 我们的计算机要确定这幅图片中猫咪的位置，画一个框，框出猫咪，就需要这个框的四个参数，中心点坐标：x和y、框的宽、框的高。那么ssd
说起 Embedding，我想你肯定不会陌生，至少经常听说。事实上，Embedding 技术不仅名气大，而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐，几乎成了业界最流行的做法，无论是国外的 Facebook、Airbnb，还是在国内的阿里、美团，我们都可以看到 Embedding 的成功应用。因此，自从深度学习流行起来之后，Embedding 就成为了深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。 但
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2024-03-24 13:35:51
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文章目录Embedding概念经典Embedding方法Word2VecWord2Vec介绍Word2Vec如何生成样本Word2Vec 模型的结构Word2Vec如何提取词向量Item2Vec Embedding概念什么是embedding？ Embedding 就是用一个数值向量“表示”一个对象（Object）的方法，我这里说的对象可以是一个词、一件物品、一部电影等等。 一件物品能被向量表示
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2024-02-20 11:26:31
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深度学习中Embedding层有什么用？ 这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇，想查看其他文章请点击下面的链接，人工翻译也是劳动，如果你觉得有用请打赏，转载请打赏:Setting up AWS & Image RecognitionConvolutional Neural NetworksMore on CNNs & Handling Overfitting在深度
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2024-05-27 20:21:19
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前言前段时间面试了许多应界生同学，惊讶地发现很多同学只做深度学习，对于LR/GBDT这样的传统机器学习算法，既不掌握理论，也从未实践过。于是就想写一篇文章，梳理一下推荐算法由传统机器学习，发展到深度学习，再到未来的强化学习、图神经网络的技术发展脉络，因为「只有了解过去，才能更好地把握当下与未来」。无奈这个题目太大，再加上近来分身乏术，实在无暇宏篇大论。于是今日小撰一文，聚焦于深度学习的核心思想Em
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2023-09-20 15:51:01
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做nlp很多时候要用到嵌入层，pytorch中自带了这个层什么是embedding层我用最通俗的语言给你讲 在nlp里，embedding层就是把单词表[‘你’，‘好’，‘吗’] 编码成‘你’ --------------[0.2,0.1]
‘好’ --------------[0.3,0.2]
‘吗’ --------------[0.6,0.5]的向量的办法为什么要embedding这是写
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2023-06-06 00:18:53
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自己这两天改代码的一些经历，记录一下。DDP对于多卡训练，Pytorch支持nn.DataParallel 和nn.parallel.DistributedDataParallel这两种方式。其中nn.DataParallel 最简单但是效率不高，nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP)不仅支持多卡，同时还支持多机分布式训练，速度更快，更加强大。理论上来说，
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2023-12-07 01:04:19
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