requires_gradpytorch新建一个tensor，其默认requires_grad=False；但神经网络的权重参数(即net.parameters)默认requires_grad=True。例子，比如x的requires_grad=True，y的requires_grad=False，而z=x+3y，则z的requires_grad也等于true，因为z由两条路径组成，其中x的那条是
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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在使用 PyTorch 训练模型时，很多开发者会遇到“pytorch中途输出loss”的问题。这种现象通常意味着模型在训练过程中输出了中间的损失值，可能是由于训练过程中的某些配置不当。下面我将详细记录如何解决这一问题的过程。
### 环境准备
在开始之前，确保您有一个合适的环境来进行 PyTorch 的开发与训练。以下是软硬件的要求：
- **硬件要求**：
- CPU：至少四核处理器
# 如何在 PyTorch 中输出验证损失
在深度学习的训练过程中，我们需要对模型的性能进行评估，这通常通过计算验证集上的损失（validation loss）来实现。本文将向你介绍如何在使用 PyTorch 进行训练时输出验证损失的完整流程，从准备数据到模型训练的每一个步骤。
## 流程概览
我们将以下面的步骤为基础来实现输出验证损失：
| 步骤
Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久…NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子：第123行分别是第123张图片的结果，假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。可以看出模型认为第123张
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2023-12-25 11:24:05
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引言在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。在训练过程中，对于每个类分配权值，可选的参数权值应该是一个1D张量。那么针对这个函数，下面将做详细的介绍。交叉熵交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的
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2023-10-23 11:08:53
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# 科普文章：利用PyTorch输出每个epoch的loss
在深度学习中，训练模型时经常需要监控损失函数的变化，以便了解模型的训练过程和效果。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的方法来输出每个epoch的损失值。本文将介绍如何在PyTorch中实现输出每个epoch的loss，并提供代码示例。
## 什么是epoch和loss？
在深度学习中，一个epoch代表将所有训练样
原创
2024-03-29 04:59:33
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在数据集小的情况下，可使用大数据集对卷积神经网络进行预训练，在dropout论文中提到，经过训练后的卷积层是一个泛化的特征提取器。在pytorch中如何将已训练完成的网络参数导入自己设计网络中使用。 本文以VGG16网络为例。网络架构如下（打对勾那个）： 步骤如下：下载网络已训练好的参数文件参数模型下载地址 本文中下载文件是imagenet-vgg-verydeep-16.mat加载所下载模型参数
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2024-08-05 08:00:25
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一般来说，监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。注意Pytorch中内置的损失函数的参数和tensorflow不同，是y_pred在前，y_true在后，而Tensorflow是y_true在前，y_pred在后。对于回归模型，通常使用的内置损失函数是均方损失函数nn.MS
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2023-08-03 10:55:41
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背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
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2024-08-21 19:26:25
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去年年底的时候, 我需要复现一篇文章的工作, 那个网络框架里有变形卷积的内容, 所以需要首先实现变形卷积op. 一开始我觉得不会太费力气, 后来才发现还是有很大的难度的, 尤其是对于我这种刚接触dl不久的新人, 要完成一整个c++部分, cuda部分以及python的代码编写真的挺不容易. 后来年后又将其在pytorch上复现一遍, 又踩了不少的坑, 这篇文章, 我会把pytorc
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2023-08-23 22:11:07
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导读
AI小老弟：Pytorch的19个Loss Function(上)zhuanlan.zhihu.com
本篇包括KLDiv损失、BCE损失、对数BCE损失、MarginRanking损失、HingeEmbedding损失和MULTILABELMARGIN损失。
KLDiv Loss torch.nn.KLDivLoss(size_average=No
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2024-09-14 19:20:54
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在使用 PyTorch 进行深度学习的过程中，许多用户会遇到一个常见的问题：**如何有效绘制 Loss 曲线**。绘制 Loss 曲线对于监控模型训练过程中的性能至关重要，能够帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合。接下来，我将分享这个问题的详细背景、出现的错误现象、根因分析以及解决方案。
### 问题背景
在深度学习任务中，Loss 函数用于量化模型的预测与实际标签之间的差异。通过绘制 Loss
我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。以下内容仅供参考哦~~1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch.2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tens
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2023-07-28 15:38:38
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目录前言一、损失函数二、详解1.回归损失2.分类损失三. 总结 前言损失函数在深度学习中占据着非常重要的作用，选取的正确与否直接关系到模型的好坏。本文就常用的损失函数做一个通俗易懂的介绍。一、损失函数根据深度函数的模型类型，损失函数可分为三类：1. 回归损失（Regression loss）：预测连续的数值，即输出是连续数据：如预测房价、气温等；2. 分类损失（Classificat
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2023-07-11 13:39:17
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文章目录1 Loss 介绍2 常见 LossL1 lossL2 lossNegative Log-Likelihood（NLL）Binary Cross-EntropyCross-EntropyHinge EmbeddingMargin Ranking LossTriplet Margin LossKL Divergence Loss3 Loss 设计4 softmax 及其变体5 Loss 异
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2024-03-11 12:11:44
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目录参考文献人脸损失函数CenterLoss （2016）余弦距离 cosine lossCosineMarginLoss（Large-Margin-Cosine-Loss）（2018 CosFace）ArcFaceCircle Loss（2020）MV-Softmax loss（2020）CurricularFace（2020）人脸损失函数github源码详解ArcFace（InsightFa
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2024-05-27 15:46:19
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目录准备知识pytorch计算图（前馈+反向）pytorch线性回归（代码实战）构造数据pytorch中的分析构造模型构造损失函数和优化器迭代更新梯度输出与测试 准备知识注：了解计算图的同学可直接跳过。pytorch计算图（前馈+反向）无论在pytorch还是在tensorflow中，都是用计算图来计算前馈和反向传播过程。我们首先来介绍一个简单的计算图： 如上图所示，表示了y’ = w * x的
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2023-10-16 02:29:53
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文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.github.io/2017/09/11/什么是信息熵、交叉熵和相对熵/ "【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵")3.2 分类损失函数3.3 总结 文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.
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2023-08-09 00:55:43
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文章目录1、CrossEntropyLoss-CE 交叉熵损失1.1 是什么？1.2 物理含义1.2 怎么代码实现和代码使用？1.2* 怎么代码实现和代码使用？1.3 应用场景1.3.1 多分类1.3.1 数值的回归参考 1、CrossEntropyLoss-CE 交叉熵损失1.1 是什么？一个损失函数，虽然说的是交叉熵，但是和《信息论》的交叉熵不一样。首先输入是size是(minibatch,
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2023-11-12 13:09:20
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