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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1.三步法写自定义Torch的DataLoader - 知乎2.pytorch Dataset, DataLoader产生自定义的训练数据_pan_jinquan的博客-CSDN博客3.GitHub - JDAI-CV/fast-reid: SOTA Re-identification Methods and Toolbox4.https://github.com/chenyuntc/simple
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2024-09-10 22:15:32
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前言：前面的系列文章已经详细介绍了使用torch.nn.Module来实现自己定义的模型、自定义层，本文将继续来说明如何自定义损失函数，需要明确一个观点，不管是定义层还是损失函数，方法有很多，但是通过统一的接口nn.Module是最便于查看的，这也是pytorch的优点之一，模型、层、损失函数的定义具有统一性，都是通过Module类来完成，不像tensorflow那样不规范。一、回顾1.1 关于n
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2023-11-28 15:12:09
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文章目录6.1自定义损失函数6.1.1 以函数方式定义6.1.2 以类方式定义（更加常用）6.2动态调整学习率6.2.1 使用官方scheduler6.2.2 自定义scheduler6.3 模型微调-torchvision6.3.1 模型微调的流程6.3.2 使用已有模型结构6.3.3 训练特定层6.4 模型微调 - timm6.4.1 timm的安装6.4.2 查看预训练模型种类6.2.3
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2023-12-09 16:41:11
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文章目录pytorch接口设置编译的方式在运行是调用的形式要点如何自己编写使用CUDA的函数PointNet++Faster-RCNNPVCNN 目前，3D的网络，尤其时point-based的网络，很多模块在pytorch中都没有官方实现，这就需要我们自己写。例如PointNet++中的FPS，group，query等函数。之前也只是用过，对其的修改也限于python层面，这次，就好好探究一下
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2023-09-08 14:54:19
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本文主要内容：nn.Module 和 nn.Functional 区别和联系自定义损失函数1. 关于nn.Module与nn.Functional的区别：https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-difference-between-torch-nn-functional-and-torch-nn/681https://www.zhihu.com/questi
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2023-10-21 23:51:56
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作者 | BBuf网络结构的转换网络结构转换比较复杂,其原因在于涉及到不同的op以及相关的基础操作.「思路一」: 利用print的结果进行构建
「优点」: 简单易用「缺点」: 大部分网络,print并不能完全展现出其结构.简单网络可用.代码实现:import torchimport torch.nn as nnclass Model(nn.Module): def __init__(
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2024-08-26 15:40:47
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由于各种知识的博客杂乱无章， 所以我就特意整理了一个比较完整的Pytorch的自定义拓展的博文。希望对所有人读了之后，都有所帮助。前言：Pytorch 的灵活性体现在它可以任意扩展我们所需要的内容。以下内容都是属于Pytorch 的扩展。自定义模型自定义层自定义激活函数自定义损失函数要实现自定义拓展，有两种方式。方式一：通过继承torch.nn.Module 类来实现扩展。特点有：包装
# 如何在PyTorch中自定义损失函数
在深度学习中，损失函数是模型训练的重要组成部分，它用于评估模型预测的好坏。当标准损失函数无法满足需求时，我们可以自定义损失函数。本文将带你了解如何在PyTorch框架中实现自定义损失函数。
## 流程概述
以下是实现自定义损失函数的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个自定义的损失类，继承自 `to
原创
2024-09-05 05:52:50
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张量张量是现代机器学习的基础。它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串，但这种情况比较少。因此把它想象成一个数字的容器，用来存放数据。激活函数主流的激活函数主要有下图4种，分别是relu、sigmoid、tanh、softplus，根据面对的问题不同往往需要选择不同的激活函数。代码import torch
from torch.autograd import Varia
本文目录：1. 自定义损失函数2. 动态调整学习率3. 模型微调-torchvision3.1 使用已有模型3.2 训练特定层 1. 自定义损失函数虽然pytorch提供了许多常用的损失函数，但很多时候我们需要自定义一些新的损失函数来满足某些特定任务的需求，这时就需要我们自己写损失函数了。pytorch 自定义损失函数主要有两种方式：自定义函数：这种方法比较简单，写个函数即可。但需要注意的是输入
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2023-10-01 13:55:32
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Pytorch搭建模型的五大层级级别、自定义模型、自定义网络层（待学习）pytorch搭建模型的的五大层次级别Pytorch搭建模型五大层次级别 博客下的Pytorch搭建模型的五大层次级别神经网络的基本流程可以分为两大步骤：网络结构搭建+参数的梯度更新（后者又包括 “前向传播+计算参数的梯度+梯度更新”）1）原始搭建——使用numpy实现# -*- coding: utf-
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2023-11-03 09:39:14
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一. 概念：张量、算子 张量的定义是矩阵的扩展与延伸，我认为张量就是n个数量的n维数组，也可认为是高阶的矩阵。算子的定义是构建复杂机器学习模型的基础组件，我觉得算子是一个算法单元，就是一个可以进行某种操作的函数。二. 使用pytorch实现张量运算 1.2 张量1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量a=torch.tensor([2.0,3.0,4.0]) #创建一个一维张量
b
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2024-02-02 22:05:44
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总说虽然pytorch可以自动求导，但是有时候一些操作是不可导的，这时候你需要自定义求导方式。也就是所谓的 “Extending torch.autograd”. 官网虽然给了例子，但是很简单。这里将会更好的说明。扩展 torch.autogradclass LinearFunction(Function):
# 必须是staticmethod
@staticmethod
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2023-06-05 22:37:37
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目录4.4 自定义Layer4.4.1 不含参数的自定义4.4.2 含参数的自定义层4.5读取和存储4.5.1 读写Tensor4.5.2 读写Model4.5.2.1 state_dict4.5.2.2 保存和加载模型4.6 GPU计算4.6.1 计算设备4.6.2 Tensor的GPU计算4.6.3 Model的GPU计算说明 4.4 自定义Layer本节将介绍如何使用Module来自定义层
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2023-11-06 18:07:52
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博主在学习三值神经网络时，使用了LeNet-5模型，编程代码，需要对LeNet-5模型中的卷积层与全连接层进行自定义，搜索他人方法后，博主产生了一个疑问，绝大多数提供的自定义层方法都是继承 nn.Module 模型，而这方法据说是官方提供，自定义线性层代码如下：class Linear(nn.Module):
def __init__(self, input_features, outpu
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2023-08-10 20:41:07
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深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较 文章目录深度学习Pytorch（七）——核心小结2之自定义自动求导函数+Pytorch和TensorFlow搭建网络的比较一、定义新的自动求导函数二、Pytorch 和 TensorFlow对比 一、定义新的自动求导函数在底层，每个原始的自动求导运算实际上是两个在Tensor上运行的
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2024-01-11 22:30:40
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学习网站在此：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/以下是对知识的记录（都记下来）一、自定义损失函数许多损失函数并未出现在官方库中，需要我们自己来实现，尤其在日新月异的ai领域，模型与相关算法的更新很快，同时，在科学研究领域，当提出全新的损失函数时，这也要求我们自行定义，以验证其在数据集上的好坏1.1函数方式def my_loss(ou
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2023-12-18 20:14:56
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摘要在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。 在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。 为了计算这些梯度，PyTorch 有一个名为 torch.autograd 的内置微分引擎。 它支持任何计算图的梯度自动计算。 考虑最简单的一层神经网络，输入 x，参数 w 和 b，以及一些损失函数。 它可以通过以下方式在 PyTorch 中定义：import torch
x
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2023-08-28 17:42:36
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pytorch 是一个基于 python 的深度学习库。pytorch 源码库的抽象层次少，结构清晰，代码量适中。相比于非常工程化的 tensorflow，pytorch 是一个更易入手的，非常棒的深度学习框架。对于系统学习 pytorch，官方提供了非常好的入门教程 ，同时还提供了面向深度学习的示例，同时热心网友分享了更简洁的示例。1. overview不同于 theano，
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2024-06-14 14:35:12
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