# PyTorch中的学习率调整器：StepLR
在深度学习中，学习率是一个非常重要的超参数。学习率调整是优化模型性能的一种策略，而PyTorch提供了许多学习率调整器（learning rate schedulers）来帮助我们自动调整学习率。
其中之一是`StepLR`，它是PyTorch中的一个学习率调整器，可以在训练过程中按照一定间隔调整学习率。在本文中，我们将介绍如何使用`StepL
原创
2023-11-02 12:55:07
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【目的】pytorch获取网络的参数量、MAdd、Flops【可使用库】torchstat中的stat、thop中的profile1 stat打印【安装工具】pip install torchstat【使用例子】我们的网络只有一层，该层的数据就是整个模型的数据。 这里并没有严格按照pytorch官方提供的公式计算，个人感觉不是很好记忆；这里是使用实际的例子，来将计算方式具体化，反向的去理解公式im
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2024-05-23 08:42:05
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# 如何实现pytorch StepLR
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入必要的库) --> B(定义模型)
B --> C(定义优化器)
C --> D(定义学习率调整策略)
D --> E(训练模型)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入必要的库 |
|
原创
2024-03-13 06:34:11
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中的学习率调度器，它实现了按步长调整学习率的策略。在训练过程中，学习率调度器会根据预定义的策略调整学习率。对象作为参数传递给优化器对象，我们可以在训练过程中动态地调整学习率，以帮助模型更好地适应训练数据。，它会自动调整学习率，以使训练更加稳定和高效。是一个学习率调度器对象，它将在训练过程中根据指定的策略调整学习率。对象是用于控制优化器对象中学习率的，每当训练到一个指定的。结束后，学习率调度器会自动调整学习率。中的一个学习率调度器，可以按步长调整学习率。是两个参数，用于控制学习率的调整。，即降低一个数量级。
原创
2023-04-19 17:19:30
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报错信息：AttributeError: 'StepLR' object has no attribute 'get_last_lr' 解决方法：跳进StepLR类中发现StepLR类中的方法是get_lr,改了名字。 ...
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2021-09-05 22:01:00
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文章目录前言效果搭建环境安装编译环境安装anaconda，python3.8.8环境安装vs2019vs2019安装完毕后开始安装cuda安装cudnn安装pytorch 前言体验了一下new bing，很不错，但是最近觉得这种模型还是搭建在自己电脑上最好，看了下github上的chatGLM项目，这个项目在致力于将一个大语言模型搭建在个人机上，我对此惊叹不已，就按照其流程下载下来搭建在自己电脑
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2024-05-15 14:00:35
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任务内容：Pytorch简介Pytorch的安装步骤1. Pytorch简介 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。（这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。）Pytorch
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2023-10-03 20:28:28
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PyTorch基础知识1. 快速开始本节介绍机器学习中常见任务的API。请参阅每一节中的链接以深入了解。1.1 使用数据PyTorch有两个基元来处理数据：torch.utils.data.DataLoader和torch.uutils.data.data集。Dataset存储样本及其相应的标签，DataLoader在Dataset周围包装一个可迭代的。import torch
from torc
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2023-09-22 15:00:19
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1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到： 不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类softmax函数多分类交叉熵损失函数
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2024-03-02 11:35:56
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文章目录十、基本运算1、加减乘除add / minus / multiply / divid2、matmul（1）2d tensor matmul（2）>2d tensor matmul3、矩阵次方①.pow(阶数)②平方根 .sqrt()③平方根的倒数 .rsqrt()4、对数运算①.exp()②.log(以谁为底)5、近似解 approximation①向下取整 .floor()②向上
Pytorch学习笔记——合并与分割torch.cattorch.cat(tensors,dim=0,out=None)作用：torch.cat是将两个tensor拼接在一起torch.cat主要有两种用法，一种是按维数0拼接（按行拼接），另一种是按维数1拼接（按列拼接）按维数0拼接（按行拼接）example我们首先先创建两个二维张量x和y，分别是1行3列和2行3列import torch
x=t
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2023-10-20 18:14:07
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pytorch这两年越来越流行，定义网络结构简单，而且还很直观灵活，数据加载快。一、安装登陆pytorch官网。选择合适的环境：运行安装命令：pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/
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2023-08-30 10:55:40
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jetson nano python3.8 安装pytorch（cuda）高版本python安装GPU-pytorch，安装conda，更新CMake需特别注意直接在nano用pip安装的pytorch是CPU版本高版本python环境安装GPU pytorch，需要用CMake编译安装nano自带Cmake版本太低，无法编译，需要卸载重装建议安装conda管理python环境，这里**使用pyt
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2024-08-15 19:43:49
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一、VGG模型VGG模型是科学家们提出的图像分类模型，这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型，并花费大量的时间逐层训练，最终在ImageNet图像分类比赛中获得了亚军，这一模型的优点是结构简单，容易理解，便于利用到其他任务当中VGG-19网络的卷积部分由5哥卷积块构成，每个卷积块中有多个卷积层，结尾处有一个池化层 结构如下图所示 二、图像风格迁移介绍图像风格迁移是指将一张
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2023-12-08 18:16:54
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文本主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现 Transformer，实现简单的机器翻译任务。数据预处理这里我并没有用什么大型的数据集，而是手动输入了两对德语→英语的句子，还有每个字的索引也是我手动硬编码上去的，主要是为了降低代码阅读难度，我希望读者能更关注模型实现的部分# S: Symbol that shows starting of decoding input
# E: Symbol t
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2023-08-01 17:44:22
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pytorch中使用LayerNorm的两种方式，一个是。下面代码是分别使用这两种
原创
2022-12-10 07:43:28
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一、整体流程概览使用pytorch训练模型，生成*.pth文件将*.pth转换成onnx模型在tensorrt中加载onnx模型，并转换成trt的object在trt中使用第三步转换的object进行推理二、pth转换成onnx转换的具体步骤请参考我之前的文章<使用NCNN在移动端部署深度学习模型>
需要特别说明的地方在于关于onnx支持的操作算子问题，目前onnx的最新版本已经基本支
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2023-12-28 07:00:38
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GPU 分布式使用教程之 PytorchPytorch 官方推荐使用 DistributedDataParallel(DDP) 模块来实现单机多卡和多机多卡分布式计算。DDP 模块涉及了一些新概念，如网络（World Size/Local Rank），代码修改（数据分配加载），多种启动方式（tor选择机器单机多卡分布式：租用同个计算节点的多张卡即可。多机多卡分布式：需要先申请开通 分布式集群 功能
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2023-11-21 22:35:32
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本文主要任务是利用Pytorch实现DeeoFM模型，并在将模型运行在Criteo数据集上进行验证测试。DeepFM模型简述 FM模型善于挖掘二阶特征交叉关系，而神经网络DNN的优点是能够挖掘高阶的特征交叉关系，于是DeepFM将两者组合到一起，实验证明DeepFM比单模型FM、DNN效果好。DeepFM相当于同时组合
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2023-10-24 05:01:15
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神经网络训练过程主要包括以下几个方面： 在network部分，需要搭建网络模型modules，不同功能的layers搭建成了我们所谓的modules（具体参考这篇博客~关于卷积神经网络各层） 也就是说，我们所谓的网络模型需要我们干如下两件事情： （1）模型创建：构建网络层（卷积、激活、池化）+拼接网络层（Lenet，AlexNet、ResNet） （2）模型参数初始化：Xavier，Kaiming
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2024-06-19 22:08:09
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