文章目录引入方法测试总结 引入在学习pytorch的过程中，用的一直都是教程中别人定义好从网上直接下载的数据集，不需要进行任何的处理，数据和标号都可以直接获取。但是，我想要进行自己的研究大多数情况需要我们自己收集数据并进行一些预处理在制作成数据集，然后通过pytorch读入后用来训练模型。这里记录的是一次对上万张验证码图片组成的数据集（标号是其名称）制作pytorch数据集的尝试。部分数据如下：
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2023-09-27 11:05:07
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此Pytorch系列文章既是记录我的学习（因为我也是新手），也是教程（其中有一些自己的想法）。 这篇文章会直接上一些干货，对于新手来说，这篇文章只会让你更快的上手写程序，但是如果你要了解更细的东西，还需要继续深入的学习。 这篇文章是按照我的上一篇博客：Demo Task 1中的代码进行讲解，可以对照代码中的datasets.py文件来看这篇博客。（代码可能较烂，明白意思就行哈~O(∩_∩)O）数据
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2024-06-02 08:10:34
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目录一、模型保存与加载二、完整的模型训练过程1、导入准备数据集2、加载数据集3、搭建神经网络4、损失函数5、优化器6、训练设置7、测试集测试8、Tensorbord测试8、正确率acc三、利用GPU训练 一、模型保存与加载方式二把网络模型的状态参数保存成字典形式，而方式一保存的是模型的结构 + 模型参数如果是大模型，方式二会比方式一占用更少的空间。保存模型加载模型二、完整的模型训练过程1、导入准
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2024-07-29 11:06:50
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，将模型迁移到 GPU 是一个常见且必要的步骤。通过将计算任务转移到 GPU 上，我们可以极大地提升模型训练速度，缩短实验时间。本文将详细探讨如何高效地将 PyTorch 模型放到 GPU 上，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面。
### 版本对比
在不同版本的 PyTorch 中，模型迁移到 GPU 的方法略有
在微软最新发布的 Windows Insider 预览版本中，WSL2 获得了 GPU 计算支持。这意味着 Linux 二进制文件可以利用 GPU 资源，在 WSL 中进行机器学习、AI 开发或是数据科学等工作。微软在今年五月份的 Build 2020 大会上宣布了 WSL 对GPU 计算的支持，对这项功能的需求在社区中一直拥有很高的呼声。目前，需要在WSL中启用GPU支持需要加入Windows
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2024-05-28 08:30:01
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文章目录1、何为Embedding2、2013年以前科学家怎么做文本特征技术？2.1 OneHot2.2 TF-IDF2.3 小结3、2013年以后科学家怎么做? 用 Embedding3.1主要思想3.2 “word2vec”使embedding空前流行3.3 word2vec介绍（Tomas Mikolov 的三篇代表作 之一）3.4 基于word2vec的思路，如何表示sentence和d
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2023-12-13 07:35:17
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PyTorch将数据集的处理过程标准化，提供了Dataset基本的数据 类，并在torchvision中提供了众多数据变换函数，数据加载的具体过程 主要分为3步： 1．继承Dataset类 对于数据集的处理，PyTorch提供了torch.utils.data.Dataset这个抽象 类，在使用时只需要继承该类，并重写__len__()和__getitem()__函数， 即可以方便地进行数据集的迭
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2023-08-23 14:40:30
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在生成页面和接口时通常我们需要数据库中的表信息，这些表信息在懒猴子CG中称之为数据模型。数据模型可以通过手动方式新增，也可以通过DDL语句导入。下面我对这两种方式进行详细的说明。在配置数据模型前，你需要在【个人中心/我的项目】中创建一个项目，如下图所示 项目创建后你需要打开数据模型配置面板，如下图所示手动创建数据模型点击添加模型，在添加模型窗口中录入您的模型信息后确认即可，需要注意的是，模型名称不
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2024-05-11 15:11:36
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目录 array是什么array运算符基本操作创建array遍历array创建K=V类型array插入删去重改查each( )list( )排序 array是什么array是数据结构中的一种，在Web场景中使用得较多。了解好array的使用方法，能提升代码阅读的效率。array通过辨认角标的方式可以分为两类array：角标为int数字的array角标为string数值array两种的不同的a
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2024-10-30 15:56:37
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Tutorial 8: Loading Maya 2011 Models
第八章：加载Maya2011模型
This tutorial will cover how to import static 3D models from Maya 2011. Note that this tutorial will be focused on Maya but
1. 显存的占用当在GPU上跑一个模型时，显存的占用主要有两部分：模型的输出（特征图、特征图的梯度）、模型的参数（权重矩阵、偏置值、梯度）1. 模型参数的显存占用：（例如：卷积核的参数、BN层、全连接层的参数等（池化层没有参数）） 2. 如果是在训练阶段，需要反向传播更新参数值，所以每个参数都需要存储梯度。所以模型参数的显存占用，与采用的优化器有关。
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2024-10-21 16:41:56
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NumPy学习笔记NumPy简介NumPy基础1、创建数组(矩阵)、数据类型2、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度3、小数、reshape(括号维度辨析)4、广播5、轴概念、数组拼接5.1轴5.2拼接6、三元运算符、行列交换7、numpy中的nan和inf7.1 简介7.2 nan性质NumPy常用方法NumPy生成随机数NumPy中的布尔索引NumPy常用统计方法思维导图 &n
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2024-05-24 16:41:28
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本文介绍了一个自助结账系统，该系统的主要原件是一个视觉项目计数，可以在客户结账时识别选择的商品的类别和数量，从而完成自助结账。但是该系统的训练受到域适应问题的挑战，即训练数据是单个的物品，而测试图像则是物品的集合。为了解决这个问题，作者提出了一个data priming方法。首先使用一个pre-augmentation data priming，从训练图片中消除干扰的背景，并通过porn prun
何为分布式训练 分布式计算指的是一种编写程序的方式，它利用网络中多个连接的不同组件。通常，大规模计算通过以这种方式布置计算机来实现，这些计算机能够并行地处理高密度的数值运算。在分布式计算的术语中，这些计算机通常被称为节点（node），这些节点的集合就是集群。这些节点一般是通过以太网连接的，但是其他的高带宽网络也可以利用分布式架构的优势。并行策略的类型 并行深度学习模型有两种流行的方式：模型并行、数
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2023-09-16 22:04:04
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在这个教程中，我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU：device = torch.device("cuda:0")
model.to(device)然后，你可以复制所有的张量到 GPU：mytensor = my_tensor.to(device)请注意，只是调用 my_tensor.to(d
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2023-08-05 00:45:52
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1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed)1）DataParallel CLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 实现模块级别的数据并行该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的modul
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2023-09-14 15:08:26
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一 模型保存加载方法注意：torch.load 进行加载模型的时候，会根据模型训练方式（CPU训练或者GPU训练），自动选择加载设备1.1、直接保存模型（参数+网络）# 保存模型
torch.save(model, 'model.pth')
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')1.2、只保存参数；（官方推荐）由于保存整个模型将耗费大量的存储，故官方推荐只保
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2024-03-08 09:21:08
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嵌入式vxWorks系统属于静态加载方式，程序直接全部装载在内存去运行，对于这种处理方法，理论上运行速度优势明显，缺点是内存永远不够。
数据存储方式 代码段：代码段是用来存放可执行文件的操作指令，也就是说是它是可执行程序在内存中的镜像。代码段需要防止在运行时被非法修改，所以只准许读取操作，而不允许写入（修改）操作――它是不可写的。数据段：数据段用来存放可执行文件中已初始化全
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2024-07-11 11:27:15
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在对Keras框架的学习中，一个很大的难点就是数据的导入，尤其是当数据不能一次放入内存的时候，应该如何导入的问题。在Keras的官网，没有章节特意讲这个内容，而专门去找资料，也很难找到相关的内容。绝大多数的教程都是直接使用的Keras自带的数据集。为了处理大量数据的情况，我还特意研究了Python的多线程。后来我还知道了导入数据的时候的随机性的重要性等各种问题。这篇文章算是一个总结。方便查看搬运至
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2024-05-11 15:18:55
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深度学习小白上路，找到了非常详细的教程！hello大家好！我又来搬文章了！我就不信还有比这更详细的？！ MNIST可以说是机器学习入门的hello word了！导师一般第一个就让你研究MNIST，研究透了，也算基本入门了。好的，今天就来扯一扯学一学。 在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经
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2023-10-16 07:31:51
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