markdown新手写的第一篇文章，想记录一下这两三天弄pytorch的一些事情缘由由于任务的原因，需要使用深度学习框架，一开始是准备使用TensorFlow的，后来在项目负责人的引导下选择了Pytorch（新手友好型，貌似），这两三天一直在折腾它。今天下午终于是弄好了前期的东西。 写下来做个记录吧。经历初期的选择 一开始因为想起有同学使用TensorFlow进行深度学习，加上某人比较懒，于是乎，
# PyTorch中的Shuffle方法：数据随机化的重要性
在机器学习与深度学习的领域，数据的预处理是极其重要的一步。特别是在训练模型时，如何处理数据集尤为关键。特别是Shuffle（打乱）操作，可以帮助我们更好地了解并利用数据。本文将为大家介绍PyTorch中Shuffle的使用方式，并通过代码示例进行展示。
## 什么是Shuffle？
Shuffle是指对数据集中的样本进行随机打乱，
DataLoader.py脚本构造与参数init（构造函数）中的几个重要的属性：1、dataset：（数据类型 dataset）输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有dataset类，理论上应该还有下一级的datatable。这应当是原始数据的输入。PyTorch内也有这种数据结构。这里先不管，估计和C#的类似，这里只需要知道是输入数据类型是dataset就可以了。2、batch_s
# PyTorch Shuffle原理解析
在深度学习和图像处理领域，数据的随机化处理是非常重要的一步，这不仅可以增强模型的泛化能力，还可以帮助模型更好地学习特征。在PyTorch中，我们常常使用`torch.utils.data.DataLoader`类来实现数据的批量读取，而在读取数据时，设置`shuffle=True`可以实现数据的随机化。本文将深入探讨PyTorch中的数据洗牌原理，并提
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是a. 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。 b. 自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。 c. 自定义调整：自定
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2024-07-04 20:20:27
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提示：本文文字部分80%以上由大模型生成，人工做了校正。参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/76893455参考：https://pytorch.org/docs/stable/data.html?highlight=dataloader#torch.utils.data.DataLoader &n
# Hive SQL 中 GROUP BY 对 Shuffle 的影响
在分析大数据时，Hive SQL 是一种常用的数据查询工具，其中的 `GROUP BY` 操作尤为重要。`GROUP BY` 用于按某列对数据进行分组，从而进行聚合计算。然而，这一操作在数据处理过程中会引起“shuffle”的发生，影响查询性能。本文将探讨 Hive SQL 中 `GROUP BY` 操作对 shuffle
在机器学习中，我们会将数据集分成很多个批次来训练。每次抛出一个批次的数据来计算损失函数，再根据损失函数计算参数的梯度。 再根据梯度来更新参数。然后数据加载器会接着抛出下一个批次的数据来计算损失函数，。。。 如下图所示，起初随机选择一个参数的初值theta0。损失函数L1是参数theta0的表达式，根 ...
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2021-09-11 13:32:00
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# PyTorch手动Shuffle的方法
在深度学习模型训练中，数据的随机化（shuffle）是一个重要步骤，它可以防止模型对训练数据的顺序过拟合。在PyTorch中，虽然我们通常使用`DataLoader`来实现数据的随机抽样，但在某些特定场景下，我们可能需要手动实现自己对数据的打乱，以满足特殊需求。本文将探讨如何在PyTorch中手动实现数据的shuffle，结合示例代码进行说明，并通过饼
## 理解 PyTorch Dataset 的 Shuffle 和不 Shuffle 的差别
引言：
在深度学习模型的训练过程中，数据的预处理至关重要。尤其是数据的顺序会影响模型的训练效果。在 PyTorch 中，Dataset 是数据预处理的重要组成部分，而数据的打乱（Shuffle）与不打乱会对模型学习的有效性产生明显影响。本文将深入探讨这个问题，并以逐步的方式指导你实现数据集的 Shuff
原创
2024-10-27 05:39:08
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# PyTorch 验证集的 Shuffle 函数
在机器学习和深度学习的过程中，我们经常会使用验证集来帮助我们评估模型的性能。PyTorch，作为一个流行的深度学习框架，提供了许多便利的工具来处理数据集。在这篇文章中，我们将探讨 PyTorch 中验证集的 shuffle 函数，以及它在深度学习项目中的重要性和使用方式。
## 1. 什么是 Shuffle 函数？
Shuffle 函数的主
原创
2024-10-14 05:14:07
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构建自己的dataloader是模型训练的第一步，本篇文章介绍下pytorch与dataloader以及与其相关的类的用法。DataLoader类中有一个必填参数为dataset，因此在构建自己的dataloader前，先要定义好自己的Dataset类。这里先大致介绍下这两个类的作用：Dataset：真正的“数据集”，它的作用是：只要告诉它数据在哪里(初始化)，就可以像使用iterator一样去拿
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2023-07-14 16:02:14
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目录torch.nn子模块Loss Functions详解nn.L1Loss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.MSELoss用途用法使用技巧注意事项代码示例nn.CrossEntropyLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例使用类别索引使用类别概率nn.CTCLoss 用途用法使用技巧注意事项代码示例有填充的目标未填充的目标nn.NLLLoss用途用法使用技巧注意事项代码示例一维损
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2024-07-08 16:28:32
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# 实现Pixel Shuffle in PyTorch
## 简介
在本文中，我将向您介绍如何在PyTorch中实现Pixel Shuffle。Pixel Shuffle是一种用于图像超分辨率提升的技术，它能够将低分辨率图像转换为高分辨率图像。我们将使用PyTorch库来实现这个功能，并将会提供每个步骤所需的代码。
## Pixel Shuffle流程
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2023-08-31 12:35:21
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前言在使用PyTorch进行训练或者测试的过程中，一般来说dataloader在每个epoch返回的样本顺序是不一样的，但在某些特殊情况中，我们可能希望dataloader按照固定的顺序进行多个epoch。本文作者给出了一个简单方便的实现思路，附详解代码。作者：魏鸿鑫@知乎编辑：CV技术指南
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2022-08-18 15:21:31
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作为一名深度学习的小白，最近在做LSTM预测问题，发现训练集的shuffle必须为true而测试集的shuffle必须为false。如果训练集的shuffle不设置为true的话训练出来的模型不泛化，也就是只适合预测这一个数据集，换到别的数据集上效果不好也有可能在本数据集上预测的效果也不好。而测试集的shuffle不建议设置为true，一般的教程上只是提了要把训练集的shuffle设置为tru
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2023-12-06 23:24:30
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数据应该怎么办呢？通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor。对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用对于音频，有scipy和librosa等包可以使用对于文本，不管是原生python的或者是基于Cython的文本，可以使用NLTK和SpaCy特别对于视觉方面，我们创建了一个包，
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2024-10-28 16:05:18
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使用大型数据集训练大型深度神经网络 (DNN) 的问题是深度学习领域的主要挑战。 随着 DNN 和数据集规模的增加，训练这些模型的计算和内存需求也会增加。 这使得在计算资源有限的单台机器上训练这些模型变得困难甚至不可能。 使用大型数据集训练大型 DNN 的一些主要挑战包括：训练时间长：训练过程可能需要数周甚至数月才能完成，具体取决于模型的复杂性和数据集的大小。内存限制：大型 DNN 可能需要大量内
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2024-01-09 23:11:32
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在深度学习训练过程中，数据的加载和处理是影响模型性能的重要环节之一。PyTorch中的Dataset和DataLoader提供了高效的数据管理工具，而shuffle参数的设置直接影响数据的顺序。在某些场景中，启用或禁用shuffle可能对模型训练效果造成显著差异。本文将深入探讨shuffle的原理及其对模型性能的影响，结合实际案例和代码，帮助读者更好地理解和应用这一参数。一、数据顺序与模型训练的关
01.HashShuffle相关知识 Spark Shuffle类似于MapReduce的过程，在Spark 的1.0版本以前，Spark采用的是Hash Shuffle，与MapReduce不同的是，Hash Shuffle没有排序过程。Shuffle阶段主要发生在宽依赖阶段，什么是宽依赖呢？ 上图中，可
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2023-10-23 09:42:07
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