环境配置使用colab运行代码的对应环境pip install transformers==4.21.0 datasets evaluate
pip install transformers环境报错问题 调用transformers中的TrainingArguments报错：ImportError: Using the `Trainer` with `PyTorc
在现代深度学习中，数据处理和预处理是影响模型性能的关键步骤。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了灵活的机制来创建自定义的transform，以便适应各种数据处理的需求。在这篇博文中，我将详细介绍如何创建和使用PyTorch自定义transform，帮助大家更深入地理解这一过程。
### 背景定位
自定义transform是数据加载和预处理中的一个重要环节。一般情况下，PyTorch
# PyTorch Transform 自定义标签实现指南
## 介绍
在 PyTorch 中，数据预处理是非常重要的一步，可以使得模型更加稳定和准确。PyTorch Transform 是一个非常强大的工具，它可以帮助我们定义并应用各种数据转换，如缩放、裁剪、旋转等。本文将教会你如何在 PyTorch 中自定义标签的数据转换。
## 整体流程
在开始之前，首先让我们了解整个流程。下面是实现自
原创
2023-10-21 10:25:53
61阅读
PyTorch自定义Transform方法。
原创
2022-10-29 05:24:59
270阅读
目录4.4 自定义Layer4.4.1 不含参数的自定义4.4.2 含参数的自定义层4.5读取和存储4.5.1 读写Tensor4.5.2 读写Model4.5.2.1 state_dict4.5.2.2 保存和加载模型4.6 GPU计算4.6.1 计算设备4.6.2 Tensor的GPU计算4.6.3 Model的GPU计算说明 4.4 自定义Layer本节将介绍如何使用Module来自定义层
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2023-11-06 18:07:52
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transforms——图像变换1、Padtransforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode='constant')功能：对图像边缘进行填充padding：设置填充大小当为a时，上下左右均填充a个像素当为（a,b）时，上下填充b个像素，左右填充a个像素当为（a,b,c,d）时，左上右下分别填充a,b,c,dpadding_mode:填充模式，有4种模式，con
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2024-04-08 19:20:42
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文章目录任务名称任务简介详细说明作业1. 将介绍的transforms方法一一地，单独地实现对图片的变换，并且通过plt.savefig将图片保存下来2. 自定义一个增加椒盐噪声的transforms方法，使得其能正确运行3. 用手机将自己钱包中的100元人民币正面进行拍照，并且放到hello pytorch/lesson/lesson-09/test_data/100文件夹下，通过修改不同的数
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2024-01-19 17:10:37
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文章目录一、Dataset和DataLoader加载数据集1.torch.utils.data2. 加载数据流程3. Dataset4. dataloader类及其参数5. dataloader内部函数5.1 __next__函数5.2 DataLoaderIter函数6. dataloader循环二、代码示例1. transformer单句文本分类（HF教程）1.1使用Trainer训练1.2
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2023-08-10 23:38:56
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使用自定义transforms对图片每个像素位置随机添加黑白噪声并展示结果，具体看下面的代码，只需修改图片路径即可运行。# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import numpy as np
import torch
import random
import math
import torchvision.transforms as transforms
from
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2023-10-03 15:43:45
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目录transformer整体结构Encoder：Decoder：Positional Encodings：Position-wise Feed-Forward networkmulti-headed attention（多头注意力机制）：Residuals（残差模块） Layer normalization的实现MaskPadding maskSequence maskencoder代
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2023-09-21 14:37:02
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PyTorch 的数据增强我们在安装PyTorch时，还安装了torchvision，这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块：
torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法
torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist、CIFAR-10、Image-Net 等
torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模
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2024-04-23 20:22:08
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目录数据预处理加载训练集和测试集查看迭代器中的图片使用GPU训练搭建自己的网络定义损失函数定义优化方法 SGD 随机梯度下降 开始训练可视化训练误差和测试误差 模型的保存测试参考 完整源码：https://github.com/yanganlan0310/build-a-simple-CNN-based-pytorch.git数据预处理使用torchv
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2023-12-11 21:00:52
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一、函数运用1.torch.eye(n), n为维数生成n*n的对角矩阵2.torch.rand(n),n为数量产生n个从[0,1)内均匀分布的数值3.torch.sort(xxx) 给产生的张量进行排序该函数返回两个值，但我们只关心第一个，所以x_train, _ = torch.sort(torch.rand(n_train) * 5)4.torch.normal 正态分布生成一个均值为0，方
一、基础知识1、计算机视觉工具包：torchvisiontorchvision.transforms : 常用的图像预处理方法torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现，MNIST，CIFAR-10，ImageNet等torchvision.model : 常用的模型预训练，AlexNet，VGG， ResNet，GoogLeNet等2、常用的图像预处理方法数据中
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2023-10-10 21:49:47
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【学习笔记】【Pytorch】三、常用的Transforms学习地址主要内容一、Transforms模块介绍二、transforms.ToTensor类的使用1.使用说明2.代码实现三、transforms.Normalize类的使用1.使用说明2.代码实现四、transforms.Resize类的使用1.使用说明2.代码实现五、transforms.Compose类的使用1.使用说明2.代码实
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2024-01-17 17:16:27
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transformer 是最新的处理 序列到序列 问题的架构，单纯由 self-attention 组成，其优良的可并行性以及可观的表现提升，让它在NLP领域大受欢迎，并引入到cv领域。transformer vs CNN RNNcnn 利用的是卷积，与 transformer 比较的话，卷积可理解为 局部注意力；rnn 也是处理序列问题的，把 rnn 的循环结构换成 self-attention
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2024-07-01 05:59:06
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文章目录前言一、单应性（Homography）二、直接线性变换算法:三、仿射变换四、图像扭曲五、图像中的图像5.1 完全仿射变换5.2 包含两个三角形的仿射变换六、分段仿射扭曲 前言 了解一些基本的概念 图像映射的类型:平移(translation)旋转(rotation)尺度变换(scale)仿射(affine)透视映射(Perspective)刚体变换：平移+旋转，只改变物体位置，不改变
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2023-10-27 18:44:51
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Pytorch已经提供了MNIST数据集，只要调用datasets.MNIST()下载即可，这里要注意的是标准化（Normalization）：transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))标准化（Normalization）和基于决策树的机器学习模型，如RF、xgboost等不同的是，神经网络特别钟爱经过标准化处理后的数据。标准化处理指的是，data减去它的
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2024-08-04 16:03:05
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作者：夜和大帝transforms 是图像处理函数，主要用于对索引出来的图片进行 剪切、翻转、平移、仿射等操作，也就是得到我们想要的预处理过程。pytorch 提供的 torchvision.transforms 模块是专门用来进行图像预处理的，本文按照处理方式的不同，分组介绍和试验这些预处理方法注意点transforms.Compose() 可以把多类转换操作结合起来可转换的图像包括 PIL I
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2024-03-12 20:11:08
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文章目录一、Transforms的使用二、Tensor数据类型三、常见的Transforms总结 一、Transforms的使用torchvision中的transforms主要是对图片进行一些变换。 tranforms对应 tranforms.py 文件，里面定义了很多类，输入一个图片对象，返回经过处理的图片对象。 transforms.py就像一个工具箱，里面定义的各种类就像各种工具，图片就
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2023-10-13 21:05:26
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