LSTM理解与pytorch使用引言LSTM结构总体结构详细结构Pytorch用法参数介绍使用实例获取中间各层的隐藏层信息关于变长输入 引言LSTM应该说是每一个做机器学习的人都绕不开的东西，它的结构看起来复杂，但是充分体现着人脑在记忆过程中的特征，下面本文将介绍一下LSTM的结构以及pytorch的用法。LSTM结构总体结构 首先，LSTM主要用来处理带有时序信息的数据，包括视频、句子，它将人
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2023-09-26 05:48:28
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# PyTorch数据输入入门指南
在进行深度学习模型的开发时，数据输入是一个至关重要的步骤。在本文中，我们将一一讲解如何在PyTorch中进行数据输入。我们会首先展示整个流程，接着详细解释每一步应该如何实施，并给出相应的代码示例。
## 流程概览
下面是PyTorch数据输入的主要步骤：
| 步骤 | 内容 |
|------|-------
原创
2024-10-23 04:10:45
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前面讲过的图片输入方式是从图片的文件夹来读取图片的一种方式。但是必须将类别单独放在一个文件夹。我们现在创建Dataset的子类来进行输入。必须继承自data.Dataset __getitem__ 方法必须创建，只要有这个方法，我们就可以进行切片 __len__ 必须被实现，有了这个方法，我们就可以使用len方法返回数据集的长度import torch
from torch.u
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2023-08-16 17:18:14
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1. torch.abs(input, out=None)说明：计算输入张量的每个元素绝对值参数：input(Tensor) -- 输入张量out(可选) -- 输出>>> import torch
>>> torch.abs(torch.FloatTensor([-1, -2, 3]))
tensor([1., 2., 3.])2. torch.acos(in
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2023-10-26 13:28:15
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介绍了数据如何读取，和 transforms相关操作
本节讲述Data如何利用Pytorch提供的DataLoader进行读取，以及Transforms的图片处理方式。 【文中思维导图采用MindMaster软件】注意：笼统总结Transforms，目前仅具体介绍裁剪、翻转、标准化，后续随着代码需要，再逐步更新。目录一. 数据读取（DataLoader
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2023-08-23 16:26:12
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本学习笔记基于 Dive-into-DL-PytorchTensor是pytorch中所应用的一种数据结构，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。1.1.1 创建Tensor创建Tensorimport torch #导入Pytorch
x= torch.empty(5,3) #创建一个5*3的随机Tensor
print(x)输出：tensor([[1.0102e-38, 1.0
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2023-10-26 20:21:11
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以给定的概率随机垂直翻转给定的PIL图像。p（浮点数） - 图像被翻转的概率。默认值为0.58.随机旋转：transforms.RandomRotationtorchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)按角度旋转图像。degrees（sequence 或float或i
# 如何将MAT数据输入PyTorch
在深度学习的实践中，数据预处理是一个至关重要的步骤。对于许多工程师和研究人员来说，MATLAB是一个常用的数据处理工具。因此，将MATLAB生成的数据输入到PyTorch中是一个常见的需求。本文将介绍如何将MAT数据输入到PyTorch，包括必要的代码示例，并绘制一个饼状图来更好地理解不同数据的比例。
## 1. 准备工作
首先，确保你已经安装了MAT
原创
2024-09-06 06:36:56
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PyTorch——基础基础数据类型创建Tensor索引和切片维度变换拼接与拆分基本运算统计属性高阶op 基础数据类型Type：PS：GPU里的cuda类型与CPU里的不同，可以转换Dimension 0：常用于LossDimension 1：常用于biasDimension 2：常用于线性输入batchDimension 3：用于循环神经网络RNN输入Dimension 4：用于卷积神经网络CN
参数空间-梯度更新 网络中所有权重计算损失函数的梯度
AI算法构成Dataset Model Train Infer Deploy
解耦：
模型训练过程中保存的模型文件是包含前向预测和反向传播的过程，
在实际的工业部署则不需要反向传播，因此需要将模型进行导成部署需要的模型格式
配置化： 配置都会包含三个主要内容：数据配置、网络模
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2024-09-07 17:50:54
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无论在图像识别，目标检测，语义分割哪一种网络，数据输入都是通过两个类对数据进行处理 1、打包数据，进行数据增强，输出标签以及图像 2、对打包的数据进行包括分批处理，是否打乱顺序，是否多线程加载数据等操作 需要注意的是，图像识别数据以及标签较为简单，一般不需要自己重写这两个类，但在目标检测和语义分割模型中需要自己重写打包数据的类一定会包含三个方法： __ init__、__ len__、__ get
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2024-04-10 06:24:21
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文件读写：①rb – 读取二进制文件，r – 读取文本文件 ②.pkl是python保存文件的一种文件格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西，需要使用r b类型来打开。
③with open('data.txt' + 'dataset.pkl', 'rb') as f 读取文件
④mat 数据格式是Matlab的数据存储的标准格式
loadmat() 读取.mat文件
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2023-09-02 19:17:48
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n维数组示例3维数组（图片）4维数组（n个图片，即一个batchsize）5维数组 (视频，多了个时间维度)数据操作首先导入torch包import torch改变张量形状X=x.reshape(3,4)创建全0，全1内部填维度,第一个维度为通道数 torch.zeros_like(Y) , 即创建一个与y维度一致的全0张量torch.zeros((2,3,4))
torch.ones((2,3
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2023-10-18 23:30:50
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打印pytorch每层参数。采用的是直接在层中加入txt的写入。需要修改的文件位置：./site-packages/torch/nn/modules/Conv2D v = F.conv2d(input, self.weight, self.bias, self.stride,self.padding, self.d
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2023-05-31 22:21:29
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本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。CNN中：batchsize的位置是position 0.
RNN中：batchsize的位置是position 1.在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入，必须显式的传入隐藏状态。torch.nn.
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2024-07-19 20:46:54
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通过前几期视频的学习，我们知道了关于一维特征的输入（也就是只有一个x）应该如何处理？但事情往往并不那么简单。比如下图这个预测一个人在一年之后得糖尿病的概率的例子，这个时候我们的输入将会有很多的指标。你可以把它看成是我们体检的各种值。最后一排的外代表了他是否会得糖尿病。 那么多维的特征输入应该怎么办呢？我们就需要把每一个特征x付以相应的权重。在进行逻辑回归时，把每一个维度的x乘相应的权值的和加上一个
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2023-11-29 15:42:25
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[ 今天最开心的事情！ ]PyTorch的stable版本更新为1.0之后，原本3D模型无脑out of memory、3D模型torch.backends.cudnn.benchmark必须False的问题总算解决了！！！*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* 。在训练ResNet50 I3D时发现，benchmark在3D模型训练时仍然要为False！ [ PyTorch基础AP
在使用PyTorch中的GRU（门控循环单元）进行序列数据处理时，输入数据的格式要求是一个常见的问题。为了更好地解决“PyTorch GRU输入数据格式”相关问题，本文整理了详细的解决方案，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧以及错误集锦。
### 环境配置
首先，我们需要配置适合于PyTorch的开发环境。可以通过以下步骤进行。
1. 安装Python及依赖库
2. 安装P
线代标量:单个数字、加减乘除等运算向量:维度问题矩阵:矩阵取数、方阵、对称矩阵、转置张量:n维数组的通用办法张量算法的基本性质:哈达玛积降维:沿轴卷动，求和或平均、非降为求和等点积（Dot Product):用处很大、加权平均矩阵-向量积:点积推广矩阵-矩阵乘法:点积推广、注意维度范数:一个向量的范数告诉我们一个向量有多大1.标量import torch
x = torch.tensor([3.0
首先通过：torch.cuda.is_available()看你的pytorch是否支持CUDA计算，确认支持后：1.在终端执行程序时设置使用GPU:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.pyEnvironment Variable Syntax Results
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device
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2023-06-14 20:52:07
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