pytorch学习笔记3：网络的构建参考网址 pytorch学习笔记3：网络的构建构建网络定义一个网络loss FunctionBackprop更新权值 构建网络我们可以通过torch.nn包来构建网络，现在你已经看过了autograd，nn在autograd的基础上定义模型和求微分。一个nn.Module包括很多层，forward方法返回output。一个典型的训练过程包括这么几步： 1.定义一
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2023-08-25 22:47:36
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# 如何使用PyTorch自带网络
在深度学习的世界中，PyTorch是一个非常流行的框架，它内置了许多预训练的网络模型，可以帮助开发者快速进行项目的原型开发和实验。在这篇文章中，我将引导你了解如何使用PyTorch自带的网络模型。我们将分几个步骤来完成这个任务：
## 流程步骤
以下是使用PyTorch自带网络模型的流程步骤：
| 步骤 | 描述
神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。pytorch神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。 一个典型的神经网络训练过程包括以下几点：1.定义一个包含可训练参数的神经网络2.迭代整个输入3.通过神经网络处理输入4.计算损失(loss)5.反向传播梯度到神经网络的参数6
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2023-11-24 06:02:11
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PyTorch(二)——搭建和自定义网络 目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyT
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2023-07-27 19:32:29
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1 任务首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务： 让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取0，不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点，也就是我们需要搭建这样一个神经网络，让我们在输入（1,1）时输出0，输入（1,0）时输出1（相同取0，不同取1），以此类推。2 实现思路因为我们的需求需要有两个输入，一个输出，所以我们需要在输入层设置两个输入节点，输出层设置一个输出节点。因
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2024-07-22 11:00:33
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PyTorch–模型剪枝案例一、基础知识：1.模型剪枝： 通俗理解就是将神经网络某些冗余连接层的权重置为0，使得模型更加具有稀疏化，从而提升模型性能下图通过掩码图，根据掩码图对应权重矩阵将对应位置上的值替换为0。2.模型剪枝的方式：剪枝可以分为非结构剪枝和结构剪枝：非结构剪枝：如下图（左）：神经元的个数不变，将某些神经元的部分连接权重置为零（虚线部分）结构剪枝：如下图（右）：神经元的个数不变，将某
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2023-12-15 06:32:47
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文章目录介绍具体步骤导入相关的包定义和初始化神经网络问题：我对于每一层神经网络的输入和输出的计算不理解！nn.Dropout2dnn.linear设置数据通过网络的方式将测试数据传入整个网络进行测试分析与总结 介绍pytorch中常用nn.Moudle类去定义一个神经网络，这其中包含网络的基本结构，使用init函数进行初始化，和一个forward前向传播的函数，这个函数用来返回最终的结果输出ou
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2023-09-18 05:23:23
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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文章目录1. 直接利用torch.Tensor提供的接口2. 利用PyTorch的numpy/scipy扩展3. 写一个PyTorch的C扩展 1. 直接利用torch.Tensor提供的接口因为只是需要自定义loss，而loss可以看做对一个或多个Tensor的混合计算，比如计算一个三元组的Loss(Triplet Loss)，我们只需要如下操作：(假设输入的三个(anchor, positiv
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2023-08-14 12:54:22
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# 使用PyTorch实现U-Net：新手指南
U-Net是一种广泛使用的卷积神经网络架构，主要用于图像分割任务。对于刚入行的小白来说，使用PyTorch实现U-Net可能会有些挑战，但只要按照步骤进行，你会发现这其实并不复杂。下面，我们将提供一个简明的流程图和每一步的详细代码示例。
## 流程图
首先，我们通过流程图展示整体步骤：
```mermaid
flowchart TD
作者：chen_h （一）pytorch学习笔记（二）pytorch学习笔记（三）pytorch学习笔记快速搭建法Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络.快速搭建我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络.class Net(torch.nn.Module):
def _
写在前面除了使用自己的数据集，定义自己需要的网络层也是很常见的情景，尤其是在实现较为复杂的网络结构，或者需要在基本网络上进行修改的时候。本文将介绍如何在Pytorch中自定义一个Dropout层，并在其基础上进行修改，来作为对自定义网络层方式的简单介绍。一、要实现什么东西首先，我们要了解，如果实现了一个自定义的网络层，应该在哪里使用它。在VGG-16中，均是使用torch.nn的网络层对象来构建网
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2023-08-08 12:44:04
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# pytorch 自带模型
## 概述
PyTorch是一个常用的深度学习框架，它提供了许多预训练的模型供用户使用。这些预训练模型是在大规模数据上进行训练得到的，并且具有良好的性能。本文将介绍PyTorch自带的模型，并提供相应的代码示例。
## PyTorch自带的模型
PyTorch提供了许多经典的深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型在计算机视觉、
原创
2024-02-05 03:47:05
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Torch中可以创建一个DataSet对象，并与dataloader一起使用，在训练模型时不断为模型提供数据Torch中DataLoader的参数如下DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
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2023-10-26 23:57:49
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参考： pytorch里面一般是没有层的概念，层也是当成一个模型来处理的，这里和keras是不一样的。当然，我们也可以直接继承torch.autograd.Function类来自定义一个层，但是这很不推荐，不提倡，原因可以网上搜下。记住一句话，keras更加注重的是层layer,pytorch更加注重的是模型Module.这里阐释下如何通过nn.Module类实现自定义层。torch里面
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2023-08-04 10:54:16
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换了新电脑，之前的旧电脑连GPU都不支持ε=(´ο｀*)))，这次终于装上了GPU版本的Pytorch，但是在安装过程中如实是踩了无数坑，值得庆幸的是最后终于安装成功了！！我的环境是：win10+Anaconda+python3.6+cuda10.2+此安装过程非常简单，不需要额外安装 cudatoolkit 和 cudnn，只要设置好镜像，非常快就装好了！该安装过程尤其适合家里网速
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2023-12-26 23:06:57
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目录什么是CUDA查看本地显卡驱动对应CUDA版本号安装Pytorch如何选择CUDA的版本安装CUDA11.3安装Pytorch参考 什么是CUDA统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)，由 NVIDIA 推出的并行计算平台和编程模型。 它通过利用图形处理单元 (GPU) 的强大功能来显着提高计算性能。最新发行版本11.6.2，20
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2023-12-14 12:27:22
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目录一、Pytorch中state_dict()、named_parameters()、model.parameter()、named_modules()区别1、model.state_dict()：2、model.named_parameters()：3、model.parameter()：4、model.named_modules() 二、Pytorch 载入预训练模型，并修改网络结
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2023-10-03 13:14:27
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目录一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装2.检查CUDA是否安装成功3.安装cuDNN4.检查cuDNN是否安装成功5.安装pytorch5.1 Anaconda3安装pytorch5.2验证是否安装成功 一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装查看本地电脑所支持的 CUDA版本在电脑的右下角找到 NVIDIA控制面板，双击打开点击 【系统信息】【组件】 栏里的 CUDA 所支持的版本。（我这里
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2023-10-18 21:03:45
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在上一篇博客中，我是用手动的方式管理和更新权重的。在pytorch中，这些其实可以自动完成。下面分享下用pytorch构建简单模型并训练的学习收获。 有4个步骤。 1.获得数据集 2.构建模型（这里用pytorch自带的单元链接拼凑成一个模型。 3.构建损失计算器和权值优化器。损失计算器用来计算模型得到的预测值相对于真实值的损失。优化器用来调整权值，通过权值调整，使得模型能够逐渐实现我们的目的。损
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2023-08-04 21:11:59
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