最近在使用Keras和Pytorch处理时间序列数据，在变长数据的输入处理上踩了很多坑。一般的通用做法都需要先将一个batch中的所有序列padding到同一长度，然后需要在网络训练时屏蔽掉padding的值。在pytorch和keras中都有各自对padding值的处理，简单做一下总结。Keras使用Masking层Keras中自带的屏蔽padding值的方式，在网络结构比较简单时使用很方便。
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2023-12-27 15:44:29
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写在前面有时候需要将模型的结构输出出来，有三种函数可被使用，分别是nn.Module.modules()、nn.Module.children()、nn.Module.parameters()，包括其对应的nn.Module.named_modules()、nn.Module.named_children()、nn.Module.named_parameters()，加了named就是能够将层或者
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2023-08-04 13:35:51
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Tensor官网连接：Tensortensor被翻译为张量，是一种与NumPy数据和矩阵十分相似的特殊数据结构 在PyTorch中，我们使用tensor给模型的输入输出以及参数进行编码 除了可以在GPUs和其他可以加速运算的硬件上运行这一特点之外，tensors和NumPy数组非常相似 文章目录Tensor1. 初始化tensor使用数据直接初始化使用NumPy arrays初始化使用另一个ten
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2024-06-01 06:07:07
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在深度学习中，使用PyTorch进行张量操作是基础，但在实际应用中，常常需要对数据的维度进行操作，比如增加维度。本文将分享如何通过PyTorch增加维度，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和服务验证等环节。
## 环境预检
在进行PyTorch开发之前，需要确保我们的环境满足以下要求。为此，我使用了四象限图来展示兼容性分析，确保操作系统、Python版本、CUDA版本与PyT
# 如何在PyTorch中增加维度
在深度学习中，数据的维度是一个重要的概念。很多情况下，我们需要调整数据的维度以适应深度学习模型的输入要求。这篇文章将指导你如何在PyTorch中增加维度，并帮助你理解整个流程。
## 过程概述
以下是增加维度的步骤概述：
| 步骤 | 描述 | 示例代码 |
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首先热身先了解一下pytorch的基础1.tensor(张量） 他是张量的英文，表示一个多维的矩阵，比如零维就是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，和numpy对应。（但是pytorch可以在GPU上运行，而numpy的只能在CPU上运行） 它有各种不同的数据类型，比如32位的torch.Float和64位的torch.DoubleTensor等等。 并且他的默认是torch.FloatTe
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2023-10-19 12:58:49
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Pytorch学习笔记——Tensor维度变换view（）/reshape（）torch.view(arg1,arg2....)作用：类似于numpy中的resize（）的功能，重构tensor的维度，返回一个有相同数据但不同大小的tensor简单来讲，就是把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维数组，然后根据参数组合成其他维度的tensorexample:首先我们构造两个张量a（[
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2023-08-07 00:43:34
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1、张量在深度学习中，我们通常将数据以张量的形式进行表示，比如我们用三维张量表示一个RGB图像，四维张量表示视频。几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量，矩阵就是二阶张量。张量是PyTorch里面基础的运算单位，与Numpy的ndarray相同都表示的是一个多维的矩阵。 与ndarray的最大区别就是，PyTorch的Tensor可以在 G
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2023-10-07 19:59:28
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pytorch 如何增加dropout
在深度学习模型中，特别是在处理图像和自然语言处理任务时，增加过拟合问题是一个常见挑战。为了缓解这个问题，dropout策略被广泛应用。Dropout通过随机丢弃一定比例的神经元，以此减少模型对特定节点的依赖，提升其泛化能力。
### 问题背景
在训练深度学习模型时，过拟合是导致模型在验证集上表现不佳的重要原因。我们发现，增加dropout层能够有效抵御
# 如何在 PyTorch 中增加分支：新手教程
在深度学习的模型构建中，增加分支是一种常见的需求。分支可以让模型同时处理多个输入，或者在不同的层/分支上进行不同的计算。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中增加分支，适合刚入行的小白开发者。我们将逐步展示实现的流程及代码示例。
## 整体流程
以下表格总结了增加分支的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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# PyTorch中增加一维的介绍
在深度学习领域中，PyTorch是一种基于Python的开源机器学习框架，被广泛应用于各种深度学习任务中。PyTorch提供了丰富的函数和类，方便用户进行模型的定义、数据的加载和训练等操作。其中，增加一维是PyTorch中经常用到的操作之一，本文将详细介绍PyTorch中如何增加一维，并提供相应的代码示例。
## 一维的概念和应用
在深度学习中，数据通常是
原创
2023-08-26 07:35:23
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## 使用 PyTorch 增加一维的完整指南
对于刚入行的开发者来说，学习如何操作数据维度是深度学习中的重要一环。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，在处理张量（tensor）时，经常需要增加维度。本文将带你逐步实现这一操作。
### 一、总体流程
在我们正式开始之前，先来看一下整个流程。以下是一个简单的流程图和表格，帮助你理解每个步骤。
```mermaid
flowchart
5.3 多输入通道和多输出通道前面两节里我们用到的输入和输出都是二维数组,但真实数据的维度经常更高。例如,彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB(红、绿、蓝)3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w(像素),那么它可以表示为一个3 * h * w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道(channel)维。本节将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。5.3.1 多输入通道 接下来我们实
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2023-09-06 21:03:27
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一、常见原因方法1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。
1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出
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2023-11-07 11:05:07
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# PyTorch增加预留显存
## 简介
在深度学习中，显存是非常重要的资源，对于大规模模型和复杂任务来说尤为关键。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活的接口。然而，默认情况下，PyTorch会将所有可用的显存全部分配给模型和计算图，这会导致很多问题，比如内存溢出，无法同时训练多个模型等。因此，合理地增加预留显存对于提高模型的性能和稳定性非常重要。
在本文中，我
原创
2024-01-10 11:24:29
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# PyTorch 增加空算子：全面解读与应用示例
在深度学习中，随着模型复杂度的增加，使用各种算子进行计算是不可避免的。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，允许用户定义自定义算子以满足多样化的需求。本文将重点讨论如何在PyTorch中增加空算子（Identity Operator），展示其应用场景以及实现方法。
## 1. 什么是空算子？
空算子，或称为身份算子，是一种特殊的算子
# pytorch 增加学习率的实现步骤
## 概述
在深度学习中，学习率（learning rate）是一个非常重要的超参数，它决定了模型在每一轮迭代中参数更新的幅度。对于大多数模型训练任务来说，合适的学习率能够显著影响模型的性能与收敛速度。PyTorch提供了很多方法来灵活地调整学习率，本文将介绍如何在PyTorch中增加学习率。
## 整体步骤
下面是增加学习率的整体步骤：
| 步骤
原创
2023-08-21 05:21:44
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# 在 PyTorch 中增加 Batch Normalization (BN) 层
在深度学习的实践中，Batch Normalization（批量归一化）已经被广泛用于提升模型的性能与稳定性。接下来，我们将提供一个简单的教程，让你能够在 PyTorch 中成功地给网络添加 BN 层。
## 流程概述
实现 BN 层的过程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 |
原创
2024-09-29 05:03:25
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二维图像中的axis模型：1.Axis就是数组层级，亦可以理解为数字的维度，设axis=i，则Numpy沿着第i个下标变化的方向进行操作Axis就是数组层级要想理解axis，首先我们先要弄清楚“Numpy中数组的维数”和"线性代数中矩阵的维数"这两个概念以及它们之间的关系。在数学或者物理的概念中，dimensions被认为是在空间中表示一个点所需要的最少坐标个数，但是在Numpy中，dimensi
# PyTorch 增加新维度：简单易懂的介绍
在深度学习中，数据的维度通常是模型表现的关键因素。在PyTorch中，增加新维度的操作可以帮助我们灵活处理不同形状的数据。本文将通过代码示例来实现这一功能，并附上饼状图和甘特图进行辅助理解。
## 什么是维度
维度是描述数据形状的基本概念。在PyTorch中，一个张量（Tensor）的维度可以看作是一个多维数组。例如，一个形状为(3, 4)的张
