# 在PyTorch中调用Cross Entropy Loss（CELoss）的完整指导
在深度学习的过程中，损失函数是优化模型的重要工具。在很多分类任务中，我们会使用交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）来评估模型输出的概率分布与实际标签的差异。在PyTorch中使用交叉熵损失函数非常简单。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解如何在PyTorch中调用CELoss。
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原创
2024-08-13 09:01:50
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目录超参数分类科学超参数、困扰超参数和固定超参数超参数分类原则及顺序超参数分类的经验法则优化器超参数正则化超参数架构超参数麻烦和固定超参数的集合将取决于科学超参数的值 超参数分类科学超参数、困扰超参数和固定超参数科学超参数是指对模型性能有影响的超参数，我们需要通过调整这些超参数来优化模型的性能。 困扰超参数是指需要在超参数调整过程中进行优化的超参数，以便在比较不同科学超参数的值时能够进行公平的比
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2023-11-17 13:16:00
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所以我总结了一下自己当初学习的路线，准备继续深入巩固自己的 pytorch 基础；另一方面，也想从头整理一个教程，从没有接触过 pytorch 开始，到完成一些最新论文里面的工作。以自己的学习笔记整理为主线，大家可以针对参考。第一篇笔记，我们先完成一个简单的分类器。主要流程分为以下三个部分：1，自定义生成一个训练集，具体为在二维平面上的一些点，分为两类；2，构建一个浅层神经网络，实现对特征的拟合，
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2024-05-02 11:16:51
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# 调用pytorch中ctx
在深度学习领域中，PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发人员轻松构建和训练神经网络模型。在PyTorch中，ctx是一个常用的概念，用于在神经网络的前向传播和反向传播过程中记录和管理梯度信息。本文将介绍如何在PyTorch中调用ctx，并给出相应的代码示例。
## ctx的作用
在PyTorch中，ctx是一个上下文对
原创
2024-03-20 05:58:34
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1.形状变换中长勇的函数是reshape和view，那么这两个函数的使用有什么不同呢首先说相同之处：都可以将张量的形状进行变换，便于我们在不同的模块中进行使用然后说明不同之处：view是要求张量的物理存储是连续的，如果不是连续的则会报错，当然z如果想要继续使用该函数，需要使用contiguous()函数进行转换——这时的作用就可以等价于reshape a = torch.arange(9).res
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2023-12-29 12:01:04
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# 在Docker中使用PyTorch调用GPU的步骤
## 引言
本文将介绍如何在Docker容器中使用PyTorch调用GPU。如果你是一位刚入行的开发者，不知道如何实现这一功能，那么本文将指导你一步步完成。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经完成以下准备工作：
1. 安装Docker：从[Docker官网](
2. 安装NVIDIA Docker：NVIDIA Docker是一个用于
原创
2024-01-05 07:40:46
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# PyTorch中如何调用Transformer
## 引言
Transformer模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功的架构。近年来，Transformer被逐渐应用于多种任务，如机器翻译、文本生成、情感分析等。PyTorch作为一个深受欢迎的深度学习框架，为用户提供了强大的工具，便于实现和使用Transformer模型。本文将详细讨论如何在PyTorch中调用Transf
基于pytorch复现ResNet前言 最近在看经典的卷积网络架构，打算自己尝试复现一下，在此系列文章中，会参考很多文章，有些已经忘记了出处，所以就不贴链接了，希望大家理解。 后期会补上使用数据训练的代码。 完整的代码在最后。 python基础知识、CNN原理知识、pytorch基础知识本系列的目的 一是帮助自己巩固知识点； 二是自己实现一次，可以发现很多之前的不足； 三是希望可以给大家一个参考。
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2023-09-25 12:42:48
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model.pyimport torch.nn as nn
import torch
#首先定义34层残差结构
class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1 #对应主分支中卷积核的个数有没有发生变化
#定义初始化函数（输入特征矩阵的深度，输出特征矩阵的深度（主分支上卷积核的个数），不惧默认设置为1，下采样参数设置为None）
de
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2023-10-19 11:08:01
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归一化操作：模型：import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F #调用F.函数
class ResBlk(nn.Module): # 定义Resnet Block模块
"""
resnet block
"""
def __init__(self,
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2023-08-30 13:52:19
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0. 目录 文章目录0. 目录更新 2020.05更新2020.061. 对 resnest 网络进行加速2. 主要内容2.1 准备阶段2.2 主要代码 更新 2020.05onnx将模型转为trt或者其他inference是一种比较通用的方式，博主测试过程中发现，onnx转换出来的模型会稍慢与纯trt api 写出来的模型，nvidia官方也有说到过onnx存在效率非最优以及微小数值差异的问题。
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2023-12-30 15:02:15
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Win10下Pytorch的cuda环境配置jupyter notebook出现如下问题：显卡型号为NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti使用torch.cuda.is_available()判断显示True,但是无法将tensor数据加载到GPU上。根据错误提示，显示**CUDA*型号不兼容。查看显卡CUDA版本 打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi（命
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2023-08-11 15:36:04
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默认前置条件已安装驱动、CUDA、cudnn、pytorch。这里以ubuntu20.04，驱动470，CUDA11.1.1，cudnn8.1.1，pytorch1.12，tensorrt7.2.3.4为例。简介tensorrt主要用于优化模型推理速度，是硬件相关的。主要有两种将torch转化为tensorrt的方式：1. github路线：首先保存模型的.pth权重文件，然后将其转化为.wts文
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2024-01-27 13:26:40
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# PyTorch在PyCharm中的调用方法
在现代深度学习开发中，PyTorch是一个广泛使用的框架，其灵活性和易用性使它成为了许多研究人员和开发者的首选。PyCharm则是一个强大的集成开发环境（IDE），可以帮助用户更加高效地管理和开发Python项目。在本文中，我们将讨论如何在PyCharm中调用PyTorch，并解决一个实际问题，演示如何构建一个简单的神经网络进行分类任务。
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TORCH.LOAD语法参数理解函数简述Example注意事项 语法torch.load(f,
map_location=None,
pickle_module=<module 'pickle' from '/opt/conda/lib/python3.6/pickle.py'>,
**pickle_load_args)参数理解f – 类文件对象 (返回文件
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2023-12-14 16:41:41
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# 如何在PyCharm中调用PyTorch
在机器学习和深度学习的世界里，PyTorch是一个非常流行的框架。它以其灵活性和易用性受到广泛欢迎。为了有效地利用PyTorch，许多开发者选择使用集成开发环境（IDE），如PyCharm。在这篇文章中，我们将探讨如何在PyCharm中设置PyTorch，并给出一个实际问题的解决方案，以便更好地理解这一过程。
## 安装PyTorch
首先，在开
目录目录前言一、使用YOLv5训练口罩识别模型二、为Jetson Nano安装Anaconda并创建YOLOv5运行环境1.下载Anaconda2.安装Anaconda3.创建YOLOv5运行环境三、代码 1.读取模型并调用摄像头进行预测 2.语音播放 3.LED灯控制 4.完整代码下载四、效果展示五、本文参考链接前言使用YOLOv5训练口罩识别模型，共分为
文章目录简介一、什么是状态字典(state_dict)二、预测时加载和保存模型1.仅保存模型参数：状态字典(推荐)2.加载/保存整个模型的结构信息和参数信息3.优化器与epoch的保存4. 保存和加载常规检查点Checkpoint(针对测试和恢复训练)5. 在同一个文件保存多个模型6. 采用另一个模型的参数来预热模型(Warmstaring Model)7. 不同设备下保存和加载模型三、pyto
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2023-12-10 16:30:40
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Yolov5之Pytorch部署前言代码介绍使用方式1.导入库2.定义推理单张图片函数3.实际测试推理单张图片4.定义推理图片文件夹函数5.实际推理图片文件夹6.定义推理视频函数7.实际推理视频模型库 前言yolov5官方代码功能太多太杂，新手小白同学往往不能很好的使用，我们部署的时候只需要选择其中我们需要的部分整理并增加一定的灵活性即可。本文代码在yolov5 5.0基础上封装，经测试，适用于
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2023-08-16 11:31:13
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深度学习框架训练模型时的代码主要包含数据读取、网络构建和其它设置三个方面 。1、 数据读取具体步骤主要包含： 1. 定义torch.utils.data.Dataset数据接口 2. 使用torch.utils.data.DataLoader将数据接口封装成数据迭代器。数据读取部分包含如何将你的数据转换成PyTorch框架的Tensor数据类型。当使用PyTorch
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2023-10-20 10:47:30
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