在pytorch官网上的tutoral中，教程给了一个例子，训练一个分类器，下载CIFAR10数据集，用一个简单的CNNC网络训练模型。在我们下载的CIFAR10数据集中，已标签的数据被打包并封装在data文件夹里。我们可以在这个例子的基础上，把自己的数据放到其模型下，并实现一个简易的分类器。首先是配置pytorch的各种环境，有很多教程的，他们讲的又详细又好，我就不多讲啦。先导入各种模块#enc
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2023-06-30 16:50:29
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作者：Sebastian Raschka | 编辑：Panda W用对了方法，加速 PyTorch 训练，有时也不是那么复杂。近日，深度学习领域知名研究者、Lightning AI 的首席人工智能教育者 Sebastian Raschka 在 CVPR 2023 上发表了主题演讲「Scaling PyTorch Model Training With Minimal Code Chang
前请提要 Pytorch学习笔记（一）－－Tensor和VariablePytorch学习笔记（二）－－autograd and dynamic-graphPytorch学习笔记（三）－－linear regression andgradient descend（线性回归和梯度下降）一．ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型logistic模型是一种广义回归模型，但是他更多的用于分类问题． logistic回归会对
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2024-01-01 15:42:21
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```mermaid
erDiagram
Developer ||--o| Newbie : Teach
```
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“pytorch接着上次的结果训练”。下面我将为你详细介绍整个流程和每一步需要做的事情。
首先，让我们来看一下实现这个任务的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤一 | 加载
原创
2024-04-21 05:22:17
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目录一、前言二、动手开始做1. 安装cuda 11.42. 安装visual studio 2019 community3. 安装libtorch4. 安装mingw-w645. 配置环境变量6. 打开vscode开始写程序7. 运行程序8. 其他报错信息 文章简介：这篇文章用于介绍在windows10 vscode中，跑通如下代码的全部过程：#include <torch/torch.h
目录1.内置高级API封装训练1.1使用paddle.Model()封装模型1.2用Model.prepare()配置模型1.3用Model.fit()训练模型1.4用Model.evaluate()评估模型1.5用Model.predict()预测模型2.基础API实现训练与预测2.1初始化优化器、模型、超参数 2.2训练2.3用基础API验证模型2.5预测1.内置高级API封装训练1
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2023-12-25 09:37:50
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目录下载darknet代码并测试红外车载数据集及训练文件准备训练与测试 1、下载darknet代码并测试 1.1 下载代码git clone https://github.com/pjreddie/darknet 1.2 编译代码 cd darknet
1.2.1 修改Makefile文件 1）如果使用GPU,GPU=1；否则使用CPU，CPU=0；2）如
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2024-01-17 13:07:40
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RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same这段时间，在学习SSD目标检测网络并进行网络结构改进时，开始训练时出现了上述问题。在网上寻找了很多方法后，总结如下：（一）网上给的很多解决方法：将网络放到GPU上（常规方法）出现这个问题的主要
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2023-09-27 18:50:39
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Pytorch 模型训练步骤
一、数据处理首先，一般要将原始数据按8:1:1的比例划分为训练集(train set)，验证集(valid set)，测试集(test set)。 训练集：用于训练的样本集合，主要用来训练神经网络的参数 验证集：用于验证模型性能的样本集合，不同神经网络在训练集上训练结束后，通过验证集来比较判断各个模型的性能，来选择(人工训练)最优的超参数 测试集：用于早完成神经网络训
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2023-07-11 21:34:13
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# 如何解决 PyTorch 时序训练结果相同的问题
在使用 PyTorch 进行深度学习时，有时我们可能会遇到训练过程中结果总是相同的情况。这通常是由于随机种子未设置或数据处理不当导致的。本文将指导新手开发者了解解决这个问题的步骤。
## 解决步骤概述
在解决 PyTorch 时序训练结果一致性问题时，我们需要遵循以下流程：
| 步骤 | 描述
文章目录Losses in PyTorchAutograd训练网络 上一节我们学习了如何构建一个神经网络，但是构建好的神经网络并不是那么的smart，我们需要让它更好的识别手写体。也就是说，我们要找到这样一个function F(x)，能够将一张手写体图片转化成对应的数字的概率 刚开始的网络非常naive，我们要计算**loss function（cost）**来估计预测的error，例如使用
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2024-10-11 18:25:33
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事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。不要让你的神经网络变成这样。（图片来源：Monsters U）这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利
项目结构总结一般项目都包含以下几个部分：
模型定义
数据处理和加载
训练模型（Train&Validate）
训练过程的可视化
测试（Test/Inference）
主要目录结构： - checkpoints/： 用于保存训练好的模型，可使程序在异常退出后仍能重新载入模型，恢复训练
- data/：数据相关操作，包括数据预处理、dataset实现等
-
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2023-07-05 10:21:00
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简介ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军，在top5上的错误率为3.57%，同时参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性非常
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2023-10-21 22:12:39
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定义是否使用GPU可有可无，默认为 cpudevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")训练数据：BATCH_SIZE = 64 ：批处理尺寸，即一次处理图像的张数 加载训练数据 ： 以cifar10 为例trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dat
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2023-07-10 18:35:55
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Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
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2024-01-24 23:23:47
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Pytorch训练代码框架前言自己在学习和coding的过程中，感觉每次搞一个模型，需要写一堆的过程代码（大部分是可复用的），有的时候还需要从之前或者各个博客cv一点代码，这样开发起来效率可能比较低，所以整理了一份相对来说比较全面的Pytorch建模&训练框架，一些简单的trick也整理放在了里面，方便取用。因为个人用NLP比较多，这个框架主要也是在预训练+微调这一范式下写的，但是想去掉预
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2023-12-01 11:36:50
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前言 关于 PyTorch 炼丹，本文作者表示：如果你有 8 个 GPU，整个训练过程只需要 2 分钟，实现 11.5 倍的性能加速。如何提升 PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将 BERT 优化时间从 22.63 分钟缩减到 3.1
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2023-09-16 21:30:36
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PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard 文章目录PyTorch学习笔记(4)_模型、数据、训练过程的可视化Tensorboard0 本章概要1 安装TensorBoard1.1 数据和模型准备1.2 设置TensorBoard2 写入TensorBoard3 在TensorBoard中查看模型4 添加一个“Projector”到TensorBoard5 在
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2024-06-03 15:12:59
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1、过拟合与欠拟合的区别是什么，什么是正则化？ 不同曲线，对于样本的表达能力，各不相同，上图的几根曲线中：曲线1，使用一阶曲线，即直线模型，过于简单，出现大量的错误分类，此时的误差较大，模型欠拟合。曲线2，使用高阶曲线，几乎是完美的完成拟合任务，但如此严格的模型，当新的样本与训练样本稍有不同，极有可能出现误判，此时模型过拟合。而曲线3，一条相对平滑的曲线，基本能完成拟合任务
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2023-11-20 11:31:18
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