PyTorch技巧（持续更新）查看模型每层输出详情梯度裁剪（Gradient Clipping）扩展单张图片的维度view()实现np.newaxis实现unsqueeze()实现独热编码防止验证模型时爆显存监控工具显存占用冻结某些层的参数对不同层使用不同学习率retain_graph使用 查看模型每层输出详情from torchsummary import summary
summary(yo
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2024-01-17 06:38:05
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常用剪枝工具pytorch官方案例import torch.nn.utils.prune as pruneimport torch
from torch import nn
import torch.nn.utils.prune as prune
import torch.nn.functional as F
print(torch.__version__)
device = torch.devi
随机森林和决策树常问概念总结，目的是针对面试，答案或许不完善甚至有错误的地方，需要不断updated。 1. 随机森林是什么？ 随机森林是一种集成学习组合分类算法，属于bagging算法。集成学习的核心思想：将若干个分类器组合起来，得到一个分类性能显著优越的分类器。随机森林强调两个方面：随机+森林。随机是指抽样方法随机，森林是指由很多决策树构成。2. 随机森林生成方
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2023-10-24 00:11:47
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机器之心编译机器之心编辑部说到当前的深度学习框架，我们往往绕不开 TensorFlow 和 PyTorch。但除了这两个框架，一些新生力量也不容小觑，其中之一便是 JAX。它具有正向和反向自动微分功能，非常擅长计算高阶导数。这一崭露头角的框架究竟有多好用？怎样用它来展示神经网络内部复杂的梯度更新和反向传播？本文是一个教程贴，教你理解 Jax 的底层逻辑，让你更轻松地从 PyTorch 等进行迁移。
在计算机视觉领域，图像数据集的划分是深度学习模型训练中的一个重要步骤。本文将重点探讨如何在PyTorch中随机划分图像数据集，以方便进行模型测试和验证。通过对这一话题的深入分析，我们将从背景定位开始，逐步演进至架构设计、性能攻坚等环节。以下是详细的过程记录。
## 背景定位
在图像分类、对象检测等任务中，大规模的数据集常常需要被划分为训练集、验证集和测试集，以确保模型能够全面评估其性能。为了解
# PyTorch Tensor 裁剪
深度学习中，数据预处理对于模型性能至关重要。PyTorch 是一种流行的深度学习框架，它提供了灵活的数据结构——Tensor。在实际应用中，我们经常需要对 Tensor 进行裁剪，以获得我们所需的特征。本文将探讨 PyTorch 中 Tensor 的裁剪方法并提供代码示例。
## 什么是 Tensor 裁剪？
Tensor 裁剪是指提取出原 Tenso
在这篇博文中，我们将深入探讨“PyTorch 随机裁剪”的实现过程。随机裁剪在深度学习任务中通常用于数据增强，可以帮助提升模型的泛化能力。我们将系统地记录下这个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦及进阶指南。
```mermaid
mindmap
root((PyTorch 随机裁剪))
环境配置
版本控制
- PyTorch: 1.
目录CIFAR-10:实现思路：加载数据集：定义网络：定义损失函数和优化器：训练结果：完整代码 ：参考：参考链接 CIFAR-10:一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ t
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2023-11-10 20:08:10
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概述这篇文章是用Markdown重写的以前发布的文章。图像分类中，深度学习训练时将图片随机剪裁（random crop）已经成为很普遍的数据扩充（data augmentation）方法，随机剪裁不但提高了模型精度，也增强了模型稳定性，但是它如此有效的核心原因是什么呢？仅仅是因为数据扩充吗？这个是下面我们需要研究的问题。神经网络与统计神经网络的学习(参数估计)本质就是建立输入X与输出Y的统计关系，
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2024-05-18 17:13:26
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文章目录1. torch.randperm2. torch.repeat_interleave3. torch.linspace4. torch.bmm5. tensor.repeat6. tensor.transpose7.torch.eye8. torch.sort9. torch.randint10. torch.normal11. torch.arange12. torch.rand &
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2024-03-05 15:06:00
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# 使用 PyTorch 实现图像裁剪拼接
## 文章概述
在本篇文章中，我们将通过一个循序渐进的过程教会你如何使用 PyTorch 来实现图像裁剪和拼接。首先，我们会概述整个流程，并用表格表示出来。随后，我们将逐步介绍每一个步骤的具体实现，并附上相关代码及详细注释。最后，我们将展示一个甘特图和序列图，帮助你更好地理解整个流程。
## 流程概述
我们将按照以下步骤来完成图像裁剪拼接的任务：
性能优越的深度学习模型通常都有很大的参数量以及冗余的参数量，这导致模型很难部署，相反，生物神经网络都是用的是有效的稀疏连接，按照参数的重要性来减少压缩参数，可以有效地降低参数的存储量、消耗的计算量以及硬件的电量。本文主要是教大家如何使用torch中的prune工具将参数稀疏化（torch.nn.utils.prune）需求环境torch>1.4.0版本才具有该功能 需要加载的第三方库如下方代
# PyTorch裁剪图像的步骤
在PyTorch中，裁剪图像的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载图像 |
| 步骤2 | 定义裁剪区域 |
| 步骤3 | 执行裁剪操作 |
| 步骤4 | 保存裁剪后的图像 |
下面我会一步步地为你解释每个步骤，并提供相应的代码示例。
## 步骤1：加载图像
要裁剪图像，首先需要将图像加
原创
2023-07-28 07:31:38
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在使用 PyTorch 的深度学习模型训练过程中，我发现梯度裁剪的速度比预期要慢，这对训练效率构成了挑战。在这篇博文中，我将记录下我解决“PyTorch 梯度裁剪很慢”问题的完整过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
### 环境配置
首先，我明确了实验所需的环境配置。这包括 PyTorch 的安装、相关依赖包的版本以及硬件配置。
1. Python 版本：3
神经网络是通过梯度下降来学习的，在进行反向传播时，进行每一层的梯度计算，假设梯度都是比较大的值，计算到第一层的梯度时，会呈指数级增长，那么更新完的参数值会越来越大，产生梯度爆炸现象。一个比较常见的表现就是损失变成non。 梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断，使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常
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2024-07-19 22:25:15
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这里写目录标题1 Tensor的索引和切片2 Tensor的转换3 Tensor的拼接4 Tensor的拆分5 Tensor的规约操作 1 Tensor的索引和切片汇总：NameOuta[i, j, k, …] = a[i][j][k][…]获取张量a的具体数据a[start : end : step, start1 : end1 : step1, ]获取张量a第一维[start, end)步长
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2024-05-28 19:45:03
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注：原文为：。 目录1、梯度剪裁的原因2、梯度裁剪的使用2.1、固定阈值剪裁2.2、根据参数的范数来衡量的3、梯度裁剪的使用位置梯度剪裁，一种避免梯度爆炸的方式。1、梯度剪裁的原因神经网络是通过梯度下降来学习的。而梯度爆炸问题一般会随着网络层数的增加而变得越来越明显。如果发生梯度爆炸，那么就是学过了，会直接跳过最优解。例如：在反向传播中，假设第一层倒数乘以权重> 1，随着向前网络的传播的层数
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2023-09-21 06:25:10
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说明模型裁剪可分为两种，一种是稀疏化裁剪，裁剪的粒度为值级别，一种是结构化裁剪，最常用的是通道裁剪。通道裁剪是减少输出特征图的通道数，对应的权值是卷积核的个数。问题通常模型裁剪的三个步骤是：1. 判断网络中不重要的通道 2. 删减掉不重要的通道（一般不会立即删，加mask等到评测时才开始删） 3. 将模型导出，然后进行finetue恢复精度。步骤1,2涉及到非常多的标准和方法，这里不去深究。但是到
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2024-02-21 23:17:41
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在计算机视觉领域，我们经常需要对图像进行预处理，而随机裁剪作为一种常用的数据增强技术，能够提高模型的泛化能力。本文将详细记录如何在 PyTorch 中调用随机裁剪功能，包括从背景、错误现象到解决方案的全流程说明。
## 问题背景
在深度学习的训练过程中，数据增广是提升模型性能不可或缺的一环。随机裁剪能够有效提升模型对图像的鲁棒性，使得模型在面对不同的输入时依然能够保持较高的识别精度。以下是我们
批量自动对大幅的多波段遥感影像进行裁剪（512*512），裁剪代码搬运知乎文章，想了解具体裁剪程序的话可以进大佬知乎文章看看，大佬在里面写了滑动窗口裁剪和随机裁剪。我只是在大佬的基础上加了顺序读取多个影像，依次裁剪，并将裁剪结果按照原影像名新建多个文件夹，存放裁剪结果。实现点击一次，裁剪多张影像的功能。import os
import gdal
import numpy as np
# 读取t
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2024-09-05 14:55:13
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