在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，随机遮住（Dropout）是一种常用的正则化技术，能有效防止模型过拟合。在本文中，我们将深入探讨如何在 PyTorch 中实施随机遮住代码，涵盖从环境准备到实战应用的完整过程。
## 环境准备
首先，确保你有一个合适的开发环境。我们将使用 PyTorch，并且还需要安装其他一些依赖库。可以使用以下命令进行安装：
```bash
# 对于 Windo
文章目录一、回归数据的生成二、二分类数据集的创建三、小批量切分函数的创建 我们创建数据生成器的目的就是便于我们后面pytorch深度学习不同的数据集 首先，导入我们所需要的库 # 随机模块
import random
# 绘图模块
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# numpy
import numpy a
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2023-11-09 10:17:02
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文字部分：数学的东西直接看代码。########################################################################## 下面是给了数据集之后，训练随机森林的过程：首先，咱们先来看一棵树的成长！确定好这棵树的bestfeature，然后分为左右两支，在每支的数据集里再去找bestfeature，这样不断地一分为二，直到设定的层数
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2023-08-22 18:07:43
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1、Torch张量所有深度学习都是基于张量的计算，这些张量是可以在超过2个维度上索引的矩阵的概括。1.1、生成张量'''随机生成张量'''
#初始化5*3的张量
x=torch.empty(5,3)
print(x)
'''随机生成一个取值在[0,1]之间的张量'''
x=torch.randn(5,3)
#torch.randn()、torch.normal()、torch.linspace(
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2024-05-07 13:02:14
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在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如：torch.rand()torch.randn()torch.rand_like()torch.normal() torch.linespace()在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同，由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦。所以在此做一个总结，以供大家阅读区分，不要重蹈我的覆辙。
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2023-08-12 15:19:41
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pytorch DataLoader 随机
原创
2024-05-11 17:27:54
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# PyTorch 随机遮挡（Random Erasing）概述
在深度学习的图像处理任务中，模型的泛化能力通常依赖于数据的多样性。随机遮挡（Random Erasing）是一种数据增强技术，旨在通过随机地遮挡图像的某些区域，增加训练数据的多样性，从而帮助模型在面对未见数据时的鲁棒性。本文将介绍PyTorch中的随机遮挡操作，并提供代码示例和应用场景。
## 随机遮挡的原理
随机遮挡的基本思
# 使用 PyTorch 实现随机剪裁的指南
在深度学习项目中，数据增强是一项重要的技术。随机剪裁（Random Crop）是一种常见的数据增强方式，通常用于提高模型的鲁棒性。在本文中，我将指导您使用 PyTorch 实现随机剪裁。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。
## 实现流程
下面是实现随机剪裁的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
# PyTorch DataLoader 随机化数据加载器
在深度学习中，数据加载器（DataLoader）是一个非常重要的工具，用于从数据集中加载和处理数据，以供模型训练。PyTorch提供了一个强大的数据加载器类DataLoader，它可以帮助我们高效地加载数据，并支持对数据进行随机化处理。本文将介绍如何在PyTorch中使用DataLoader来随机化数据加载。
## DataLoade
原创
2024-05-01 04:13:58
118阅读
# PyTorch 随机张量的应用与实例
在深度学习和机器学习中，我们经常需要生成随机数据来进行模型训练、初始化参数或者进行随机采样。而PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的功能来创建随机张量。本文将介绍如何使用PyTorch生成随机张量，并附上代码示例，帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 随机张量的基本概念
随机张量是包含随机数的数据结构，常用于初始化神经网络的权重，生
原创
2024-08-02 06:29:08
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记录一下PyTorch的一些奇奇怪怪的方法和函数Dataset&DataLoaderclass MyDataSet(Dataset):
def __init__(self,sava_path):
def __len__(self):
return 0
def __getitem__(self,idx):
return 0
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.
梯度下降梯度下降原理局限性一维数据的梯度代码实现批量梯度下降随机梯度下降 在上一章提到关于每次确定w和b的参数寻找比较好的模型参数，假设每一个参数要用20个数来比较取出最好的结果，那么两个参数就要20*20个循环，那么当我们数据有大量的特征时，这样遍历暴力的寻找显然不能满足快速寻找结果。那么我们就要用到寻找最优参数的方法：梯度下降梯度下降原理在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的
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2024-02-04 14:31:44
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1.梯度下降（Gradient Descent Algorithm）¶代码说明：1.求损失函数（训练集mse/abs随机样本）2.and求梯度函数3.梯度下降公式w = w -学习率 * 梯度函数``import matplotlib.pyplot as plt
#准备数据
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]
#猜测任意权重
w =
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2023-09-12 12:38:57
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11创建tensor02randn一般是均值为0，方差为1的正态分布N(0,1)，也可以自定义N(u,std)用torch.normaltorch.normal(mean=torch.full([10],0),std=torch.arange(1,0,-0.1))
#比如先把一个2*5的矩阵打平变成1*10，然后normal后再reshape为2*5
#torch.full先构建一个一维长度为10
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2023-11-12 18:48:47
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Pytorch为什么总要设置随机种子在pytorch中总能看到以 第一行有个设置随机种子的函数？它到底有啥作用？def set_seed(seed=1):
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)参考博客： 1.随机种子是什么
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2023-08-10 21:07:42
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torch的所有随机数官方已经整理在torch — PyTorch 1.10.0 documentation这个页面了，我又重新整理到了本blog中，用中文进行了部分解释，方便理解。一、常用的1、torch.normal() 正态分布返回一个张量，包含了从指定均值mean和标准差std的离散正态分布中抽取的一组随机数。①第一种形式torch.normal(mean, std, gene
2023-7-7更新：建议使用：可以使用以下语句代替下方麻烦的操作：import pytorch_lightning as pl
pl.utilities.seed.seed_everything(3407)但经过我的测试，好像pl的seed_everything函数比下方的代码应该更全一点。import torch
import numpy as np
import random
import
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2024-03-14 16:21:19
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Pytorch 零基础学习系列 之 创建张量在深度学习中，神经网路结构是基础；在Pytorch中，张量是构建神经网络的基础 。从本质上讲，Pytorch就是一个处理张量的库。一个张量可以是一个数字、向量、矩阵或者任何n维数组。比较重要的一点是张量可以在GPU上进行计算。例如，下图分别展示了1维张量，2维张量和3维张量：如何创建一般张量？方法一(1) 导入 pytorch 和 numpyimport
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2023-08-30 10:36:22
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文章目录PyTorch Lightning入门教程（二）前言单机多卡多机多卡半精度训练 PyTorch Lightning入门教程（二）前言pytorch lightning提供了比较方便的多GPU训练方式，同时包括多种策略和拓展库，比如ddp，fairscale等，下面将从单机多卡和多机多卡两个角度介绍。单机多卡pytorch lightning的官网提供了比较详细的使用方法，可以参考http
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2023-11-02 10:12:56
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