说到时下最火的两个深度学习框架，莫过于PyTorch和TensorFlow了。近日，美国知网Reddit机器学习社区中的一则热帖引发了讨论，Horce He在其个人论坛中发表了一篇题为《2019年机器学习框架的状态》的文章，指出了PyTorch的增长在研究领域已经大幅超越TensorFlow，研究人员正在舍弃TensorFlow并大量涌向PyTorch。同时，在工业界中，TensorFlow仍然是
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2024-09-02 12:56:56
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# PyTorch 超参数优化指南
在深度学习模型的训练过程中，超参数的选择对模型的性能有至关重要的影响。适当的超参数选择可以显著提高模型的预测精度。因此，进行超参数优化是深度学习模型调优的一项重要工作。
## 流程概述
下面是进行 PyTorch 超参数优化的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|-----------|
原创
2024-10-16 04:09:30
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# PyTorch超参数优化指南
在深度学习中，模型的性能通常取决于所选择的超参数。超参数是由开发者设置，在模型训练开始之前确定的参数，例如学习率、批量大小和网络结构等。妥善优化这些超参数可以显著提升模型的效果。但如何有效地进行超参数优化呢？本篇文章将为您介绍PyTorch中的超参数优化方法，并提供代码示例。
## 什么是超参数优化？
超参数优化（Hyperparameter Optimiz
原创
2024-10-02 05:07:29
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安装到官网根据要求运行相应的命令Start Locally | PyTorch 例：Stable（稳定版）、Windows、Conda（anaconda版本）、Python3.6、None（没有GPU即CPU版本） 打开cmd依次运行命令即可conda install pytorch-cpu -c pytorchpip3 install torchvision 库中的torch.nn.M
学习笔记之Pytorch：线性回归的实现写在前面Pytorch实现loss的计算梯度下降迭代计算完整代码写在后面 写在前面小编写博客的初心是为了记录自己的学习历程，所以以下内容可能会有不严谨的地方，如果各位大佬发现内容有错或者有更好的方法，欢迎在评论区留言，一起进步！Pytorch实现本文只涉及线性回归代码的实现，不会太多的涉及到线性回归到数学原理，如果需要了解线性回归原理，可以在CSDN上搜索
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2024-02-02 19:58:00
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# PyTorch超分算法科普
超分辨率是指通过提高图像质量，使图像变得更加清晰和细致。在计算机视觉领域中，超分辨率算法被广泛应用于图像增强、视频处理等方面。PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，提供了丰富的工具和库函数，方便用户进行深度学习模型的搭建和训练。本文将介绍如何使用PyTorch实现超分辨率算法，并提供相关代码示例。
## 什么是超分辨率算法？
超分辨率算法是一种
原创
2024-06-10 04:21:41
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一、概念Pytorch中优化器的目的：将损失函数计算出的差值Loss减小。 优化过程：优化器计算网络参数的梯度，然后使用一定的算法策略来对参数进行计算，用新的参数来重新进行训练，最终降低Loss。 其中官网提供了13种优化算法，其中主要的有5种：SGD(stochastic gradient descent 随机梯度下降)，Adagrad（自适应梯度算法），Adam（Adaptive Moment
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2023-12-04 20:41:41
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# PyTorch超参数寻优
在机器学习中，超参数是指在训练模型之前需要手动设定的参数。它们对于模型的性能和收敛速度起着重要的影响。调整超参数需要经验和反复尝试，而寻找最佳超参数组合的过程被称为超参数寻优。在本文中，我们将介绍PyTorch中的超参数寻优方法，并提供代码示例。
## 常见的超参数
在深度学习中，常见的超参数包括学习率、批量大小、迭代次数、正则化参数等。学习率决定了模型参数更新
原创
2023-08-16 07:59:26
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一、优化器PyTorch常用的优化方法都封装在torch. optim里面，其设计很灵活，可以扩展为自定义的优化方法。所有的优化方法都是继承了基类optim.Optimizer,并实现了自己的优化步骤。最常用的优化算法就是梯度下降法及其各种变种，后续章节我们将介绍各种算法的原理，这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。说明使用优化器的一-般步骤为: (1) 建立优化器实例 导入optim模块，实
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2023-09-17 13:39:16
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一、概述超参数优化的意义目前人工智能和深度学习越趋普及，大家可以使用开源的Scikit-learn、TensorFlow来实现机器学习模型，甚至参加Kaggle这样的建模比赛。那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceof等超参数要调，而神经网络模型有learning_rate、optimizer、L1/L2 normalization等更多超参数可
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2024-09-07 19:01:33
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson2/rmb_classification/人民币 二分类实现 1 元人民币和 100 元人民币的图片二分类。前面讲过 PyTorch 的五大模块：数据、模型、损失函数、优化器和迭代训练。数据模块又可以细分为 4 个部分：数据收集：样本和标签。数据划分：训练集、
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2024-09-30 13:18:47
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好像还挺好玩的GAN重制版4——Pytorch搭建SRGAN平台进行图片超分辨率提升学习前言源码下载地址网络构建一、什么是SRGAN二、生成网络的构建三、判别网络的构建训练思路一、判别器的训练二、生成器的训练利用SRGAN生成图片一、数据集的准备二、数据集的处理三、模型训练 学习前言我又死了我又死了我又死了！源码下载地址https://github.com/bubbliiiing/srgan-p
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2023-10-09 16:45:37
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介绍超参数优化也称作超参数调整。往往机器学习/深度学习的算法中包含了成千上百万的参数，这些参数有的可以通过训练来优化，例如神经网络中的权重（Weight）等，我们称为参数（Parameter），也有一部分参数不能通过训练来优化，例如学习率（Learning rate）等，我们称为超参数（Hyper parameter）。举些例子，机器学习算法中的参数是用来调整数据的。深度神经网络由许多神经元组成，
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2023-08-02 10:32:39
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超参数（Hyperparameter）一.模型参数和超参数的区别模型参数（Parameter）：模型内部的配置变量，模型可以根据数据可以自动学习出的变量，自行根据数据进行驱动调整。 比如，深度学习的权重，偏差等。超参数：也是机器学习算法中的调优参数（tuning parameters）或框架参数，模型外部的配置，不需要数据来驱动，而是在训练前或者训练中人为进行设定和调整，一般需要为它根据已有或现
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2024-01-29 16:45:49
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大家好，长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体，RNN由于梯度消失的原因只能有短期记忆，LSTM网络通过精妙的门控制将短期记忆与长期记忆结合起来，并且一定程度上解决了梯度消失的问题。本文将参照notebook演示如何训练一个长短期记忆网络模型，并且快速对比它与其他模型的性能。获取数据选取一个数据流：import matplotlib.pyplot as plt
from micropredi
# PyTorch中的Adam优化器与超参数设置
在深度学习的模型训练中，优化器的选择和超参数的设置至关重要。Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是最常用的一种，它结合了动量（Momentum）和自适应学习率（Adaptive Learning Rate）的优势，广泛应用于各类神经网络模型中。
## Adam优化器的基本原理
Adam优化器在梯度下降的基础上
在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 进行网格搜索调节超参数。超参数调优在机器学习中扮演着至关重要的角色，因为它直接影响模型的性能。通过有效地调节这些参数，能够帮助我们提高模型的准确性和泛化能力，进而推动业务目标的实现。
> **用户原始反馈**
> "我们的模型在不同任务中的表现差异很大，调整超参数需要花费大量时间，能否提供一些有效的建议？"
在此背景下，可以使用不同超参数组合来
LSTM的参数解释 LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入
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2023-11-25 17:24:17
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超参数调优方法网格搜索随机搜索贝叶斯优化 超参数搜索算法一般包括以下要素： 目标函数，即算法需要最大化、最小化的目标；搜索范围，一般通过上限和下限来确定；算法的其他参数网格搜索最简单，应用最广泛的超参数搜索算法 通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值 如果采用较大的搜索范围以及较小的步长，网格搜索有很大概率找到全局最优值 这种搜索方案十分消耗计算资源和时间，特别是需要调优的超参数比较多的时候
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2024-04-01 13:40:44
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上篇博客 我们留下了三个问题：数据集，参数，准确率。这些问题我们将在这篇博客解决！数据集这里介绍一个很有意思的开源数据集——scikit-learn ，熟悉了这个数据集我们就可以拿来检验我们自己的写分类器的合理性，当然包括我们今天的主题——KNN，我将使用其中的两个经典的数据集——iris(鸢尾花)和digits(手写数字)，来验证上篇博客所写的knn是否符合期望！话不多说，直接上代码，以鸢尾花为
