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
转载
2023-12-15 06:32:47
171阅读
根据网上常见的用循环网络编写正余余弦函数预测的例子，探讨下最新新学的循环神经网络RNN，主要是编程实现上的困惑。首先是我定义的RNN：import torch
import torch.nn as nn
class RNN_net(nn.Module):
def __init__(self):
super(RNN_net, self).__init__()
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
转载
2023-09-08 11:34:48
593阅读
# 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
278阅读
# 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
# 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 _
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
转载
2023-12-14 12:27:22
107阅读
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
转载
2023-12-26 23:06:57
15阅读
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
转载
2023-10-18 21:03:45
676阅读
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
转载
2023-08-04 21:11:59
215阅读
文章目录前言一、Python下载安装二、集成开发环境安装1.下载安装2.使用总结 前言Python 是一种功能强大且灵活的编程语言，具有广泛的应用领域。Web开发，数据科学和机器学习，人工智能和自然语言处理，自动化和脚本编写，游戏开发，网络爬虫等等领域现在都离不开Python，与Python紧密联合在一起，Python 的简洁性、易读性和丰富的库生态系统使得它成为了各种领域中的流行选择，从而被广
python是免费的么？python是免费的，也就是开源的。编程软件的盈利方式就是你使用它， 用的人越多越值钱。注：Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于
4.改良神经网络 文章目录4.改良神经网络1.损失函数2.激活函数3.改良优化方法4.标准化5.优化方法整合：5.知识点小结(原著版) 1.损失函数 有时候，我们会把一些神经网络的输出值设计为连续范围的值。例如，一个预测温度的网络会输出0~100°C的任何值。 也有时候，为你们会把网络设计成输出true/False(1/0)，也就是**binary classfication.**例如，我们要判断
# PyTorch自带模型数量及使用指南
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行且强大的框架。它自带了多种预训练模型，这些模型在大规模数据集上进行了训练，可以帮助研究人员和开发者快速实施自己的项目。本文将探讨PyTorch自带模型的数量及其使用方法，并通过代码示例、流程图及关系图进一步说明。
## PyTorch自带模型概述
PyTorch官方提供的torchvision库中包含了一系
pytorch剪枝尽管Pytorch自带了剪枝的工具，但是其在灵活性上终究敌不过自己手写的剪枝代码，以下就是博主模型剪枝的一次简单尝试。代码:import torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import optim
from torchvision import datasets,trans
转载
2023-12-06 22:01:36
103阅读
在讨论“pytorch自带swish吗”这个问题之前，我们需要深入了解用户场景。当我们在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理非线性问题的神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。Swish激活函数以其光滑性和非单调性，在一些问题上可能表现得比传统的ReLU更好。以下是我们如何解决这个问题的详细记录。
## 问题背景
在使用PyTorch构建深度学习模型的过程中，用户通常会选择激活函数来提高模型
PyTorch自带的模型提供了强大的功能，帮助开发者快速构建深度学习应用。在这篇博文中，我将分享如何解决与“PyTorch自带的模型”相关的问题，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等方面的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的配置正确无误。以下是对依赖环境的安装指南，涵盖了多平台的安装命令。
```bash
# 对于Ubuntu及Debian系
后面增添了如何加载同层的预训练参数以及到底要不要用ImageNet预训练的解析。1. Pytorch中加入注意力机制第一步：找到ResNet源代码在里面添加通道注意力机制和空间注意力机制通道注意力机制class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, ratio=16):
super(Channe
转载
2023-10-17 18:51:16
1265阅读
使用nn.Module构建神经网络1 打印网络perception，可以看到上述定义的layer1和layer22 named_parameters()可以返回学习参数的参数名与参数值3 将输入数据传入perception，perception()相当于调用perception中的forward()函数4 nn.Parameter函数5 forward()函数与反向传播6 多个module的嵌套
转载
2023-08-10 18:41:08
447阅读
