决定好好整理下学习的有关 Pytorch 的内容。系统性的梳理和笔记对我这种只有七秒记忆的来说真的太重要，撸起袖子加油干！！！我一直看的文档是这个 Pytorch官方教程中文版(提取码：pyto) ，以及参考百度来的各种博客。如果本文的某些内容存在错误或其他问题，希望各位大佬能够帮我指出来，互相学习共同进步！共勉！ ———————————————————————————————————— 目录0.
文章目录多分类问题损失函数课上代码transforms的使用方法view（）函数dim维度的理解为什么要使用item() 多分类问题 把原来只有一个输出，加到10个 每个输出对应一个数字，这样可以得到每个数字对应的概率值，这里每个输出做的都是sigmoid二分类（即是非1即0），所以只要有一项输出为1时，其他非1的输出都规定为0，以此来判断。 但是这种情况下出现一个问题，每个sigmoid的
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2023-11-10 06:34:49
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# 使用 PyTorch 导入标签的完整指南
在机器学习和深度学习的任务中，标签数据的导入是一个关键的步骤。在本指南中，我们将一起学习如何在 PyTorch 中导入标签。我们将从整体流程开始，然后逐步详细介绍每一步，以及相应的代码示例和注释，确保你能深入理解每一个细节。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
# PyTorch中的标签设备实现指南
在深度学习中，确保数据和模型在同一设备上（CPU 或 GPU）是至关重要的。本文将指导你如何在PyTorch中实现“label device”的功能。我们将通过一个简单的流程来解决这个问题，并逐步分析每个步骤所需的代码。
## 流程步骤
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤 1 | 导
原创
2024-08-13 03:58:50
28阅读
# 如何使用PyTorch制作标签
在机器学习和深度学习的过程中，“标签”是一个非常重要的概念。标签指的是对于数据集中每个样本的真实结果，它用于监督学习模型的训练过程。PyTorch是一个流行的深度学习框架，我们可以使用它来制作标签。本文将详细介绍如何使用PyTorch制作标签，包括整个过程的步骤、每一步需要的代码以及注释。
## 整体流程
制作标签的基本流程可以分为以下几个步骤：
| 步
参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.3_channels多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做互相关运算。由于输入和卷积核各有个通道，我们可以在各个通道上对输入的二维数组和卷积核的二维核数组做互相关运算，再将这个互相关运算
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2023-10-19 15:08:07
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1. DataParallel其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel，它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。简单来说，DataParallel有一个参数服务器的概念，参数服务器所在线程会接受其他线程传回来的梯度与参数，整合后进行参数更新，再将更新后的参数发回给其他线程，这里有一个单对多的双向传输。因为Python语言有GIL限制，所以这种方式并不高效，比方说实际上4卡可
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2023-09-11 10:01:05
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# 如何使用PyTorch将小数作为标签
## 引言
PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数来帮助开发者构建和训练神经网络模型。在一些特殊的场景下，我们需要将小数作为标签来进行训练，这篇文章将介绍如何使用PyTorch实现这个功能。
## 整体流程
下表展示了整个实现过程的步骤和所需代码：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|-----|------|-----
原创
2023-09-17 06:52:34
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### 从标签到数字的转换流程
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取标签列表) --> B(创建标签到数字的映射关系)
B --> C(将标签转换为数字)
C --> D(使用数字标签进行训练)
```
#### 步骤说明
##### 1. 获取标签列表
首先，我们需要获取数据集中的所有标签。这可以通过以下代码来完成：
``
原创
2023-10-19 05:56:49
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# PyTorch图片的label
在深度学习中，对于图像识别任务，我们通常会使用标签（label）来描述图像的内容，以便训练模型。在PyTorch中，我们可以通过各种方式来创建和处理图片的标签。本文将介绍如何在PyTorch中处理图片的标签，并提供相应的代码示例。
## 创建图片的label
在PyTorch中，图片的标签通常是一个整数，用来表示图像所属的类别。我们可以使用torchvis
原创
2024-05-04 05:08:58
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# PyTorch中的One-Hot编码与标签处理
在机器学习和深度学习中，数据预处理是一个非常重要的步骤。尤其是在处理分类问题时，如何将标签转换为模型可以理解的格式尤为关键。One-Hot编码（独热编码）是一种常见的标签处理方式。本文将详细介绍PyTorch中如何实现One-Hot编码，并通过代码示例和可视化图表来帮助理解。
## 什么是One-Hot编码？
One-Hot编码是一种将分类
import torch
from d2l import torch as d2l6.4.1 多输入通道简言之，多通道即为单通道之推广，各参数对上即可。def corr2d_multi_in(X, K):
# 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起
return sum(d2l.corr2d(x, k) for x, k in zip(X, K))
X =
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2024-07-02 10:43:32
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实验项目1设计一个工作量计算器，基本需求如下：功能：a)已知项目大小、工作人数、计算出需要多少工时才能完成；b)或已知项目大小、总工时，计算要在这样的工时内完成，至少需要的人数。已知信息：标准大小的项目，需要1个人用80个工时完成（既1人工作10天完成）功能演示：a) 1.5倍标准大小的项目，一共有2个人>>>程序>>>需要60.0个工时。b) 0.5倍标准大小
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2023-10-29 12:52:55
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写在前面有时候需要将模型的结构输出出来，有三种函数可被使用，分别是nn.Module.modules()、nn.Module.children()、nn.Module.parameters()，包括其对应的nn.Module.named_modules()、nn.Module.named_children()、nn.Module.named_parameters()，加了named就是能够将层或者
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2023-08-04 13:35:51
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"When Does Label Smoothing Help? "这篇文章指出Szegedy et al.提出了Label Smoothing. 因此我们就从Szegedy et al.的文章入手。在这里我们简称Label Smoothing为LS。 标签平滑也可以被简称为LSR(Label-Smoothing Regularization)。 在深度学习样本训练的过程中，我们采用o
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2024-01-29 13:11:58
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Tensor官网连接：Tensortensor被翻译为张量，是一种与NumPy数据和矩阵十分相似的特殊数据结构 在PyTorch中，我们使用tensor给模型的输入输出以及参数进行编码 除了可以在GPUs和其他可以加速运算的硬件上运行这一特点之外，tensors和NumPy数组非常相似 文章目录Tensor1. 初始化tensor使用数据直接初始化使用NumPy arrays初始化使用另一个ten
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2024-06-01 06:07:07
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# Python 中多个 Subplot 添加 Label 的使用方法
在数据可视化中，图表的清晰性至关重要。对于使用多个子图的情形，适当的标签可以帮助观众更好地理解数据。本文将探讨如何在 Python 中利用 Matplotlib 库创建多个子图（subplots），并为它们添加清晰易懂的标签。这将涵盖饼状图和甘特图的示例，帮助你全面掌握这一技能。
## Matplotlib 简介
Mat
作者 | Addo ZhangTL；DR网络方面的知识又多又杂，很多又是系统内核的部分。原本自己不是做网络方面的，系统内核知识也薄弱。但恰恰是这些陌生的内容满满的诱惑，加上现在的工作跟网络关联更多了，逮住机会就学习下。这篇以 Kubernetes LoadBalancer 为起点，使用 MetalLB 去实现集群的负载均衡器，在探究其工作原理的同时了解一些网络的知识。由于 MetalLB 的内容有
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2024-08-27 12:17:04
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# PyTorch中的多标签分类：使用全连接层处理多个标签
在深度学习中的分类任务里，有时我们会遇到一个样本需要对应多个标签的情况。这种情况下，我们通常使用“多标签分类”方法，而这种方法在框架如PyTorch中实现非常简单。本文将简要介绍这一过程，展示如何构建一个多标签分类模型，并通过代码示例帮助您理解。
## 多标签分类的定义
多标签分类与传统的多类分类不同。在多类分类中，每个样本只对应一
文章目录Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理二、单机多卡训练三、多机多卡训练后端初始化初始化init_method初始化rank和world_size四、模型保存参考链接 Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理多卡训练流程一般如下：指定主机节点主机节点划分数据，一个batch数据平均分到每个机器上模型从主机拷贝到各个机器每个机器进行前向传播每个机器计算loss损失主机收集所有loss结果，
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2023-08-05 18:30:12
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