目录设置网络固定学习率学习率基类Pytorch自带学习率方法StepLRMultiStepLRExponentialLRCosineAnnealingLRReduceLRonPlateauLambdaLR学习率使用方法 学习率的调整会对网络模型的训练造成巨大的影响，本文总结了pytorch自带的学习率调整函数，以及其使用方法。 设置网络固定学习率设置固定学习率的方法有两种，第一种是直接设置一些
# 使用 PyTorch 实现 SimCLR 的指南
SimCLR（Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations）是一个对比学习的框架，能够从未标记的数据中学习有用的视觉特征。本文将教你如何使用 PyTorch 实现 SimCLR，包括每一步需要做的事情、必要的代码以及解释，帮助你快速掌握这个过程。
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原创
2024-09-30 03:23:05
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# 实现SimCLR Loss PyTorch的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现"SimCLR Loss"这个概念在PyTorch中的实际代码。以下是实现这一目标的步骤概述：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：数据预处理 | 加载图像数据集并进行预处理 |
| 步骤二：模型定义 | 定义用于特征提取的编码器网络 |
| 步骤三：对比损失计算
原创
2023-08-13 07:46:22
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参考教程http://docs.hpc.whu.edu.cn/登录武汉大学信息门户，在办事大厅的搜索栏进行搜索，然后按照指示进行VPN和超算中心的账号申请。超算中心的用户名和密码在武汉大学超算中心申请成功后，会发到指定邮箱。超算学生账户关联主账户申请如果是校外操作，则需要通过easyconnect登陆集群专属VPNhttps://vpn.whu.edu.cn/1.连接超算使用支持 SSH 协议的客
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 实现 SimCLR 的对比损失。SimCLR 是一种自监督学习方法，它通过对比学习来获取强大的表征。该方法特别适合图像分类等视觉任务。我们将逐步解构整个实现过程，带你从背景知识到实际代码示例。
### 背景定位
近年来，自监督学习在计算机视觉领域的研究逐渐兴起。SimCLR 是一种关键的方法，通过引入对比损失来提高模型对图像的理解能力。这种
摘要：知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法 一、知识蒸馏入门1.1 概念介绍知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度。最早是由Hinton在2015年首次提出
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2024-08-21 09:43:52
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本文约4500字，建议阅读9分钟
该损失函数主要是用于降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似。1、Contrastive Loss简介对比损失在非监督学习中应用很广泛。最早源于 2006 年Yann LeCun的“Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping”，该损失函数主要是用于降
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2024-01-19 23:57:58
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在机器学习或者深度学习中，都需要根据具体的模型和应用场景选择不同的损失函数。本文总结了几种不同的损失函数的定义和应用场景，并对比了不同损失函数的优缺点。一、基础知识损失函数（loss function）：用来估量模型预测值f(x）与真实值y的偏离程度，以下是选择损失函数的基本要求和高级要求：基本要求：用来衡量模型输出分布和样本标签分部之间的接近程度高级要求：在样本分布不均匀的情况下，精
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2023-11-13 22:54:16
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本文介绍了SimCLR框架，并使用它来预训练随机初始化权重的ResNet18。预训练是深度学习中使用的一种强大的技术，用于在大型数据集上 Yoga Wicaksana。
原创
2024-05-13 11:57:48
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我们提出的框架，称为SimCLR，显着推进了自监督和半监督学习的最新技术，并在有限数量的分类标记数据下实现了图像分类的新记
原创
2024-04-30 10:52:58
274阅读
对比学习属于自监督学习．自监督学习一般不需要标签，通过数据本身构造模型，训练结果可以支持更多下游任务．
原创
2022-09-16 14:03:11
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做了一个简单的图像分类的Demo。是能够让图像分类的初学者能够直观的从实际中观察揣摩理解图像分类的环节，各个环节的步骤以及重要性，哪些环节是问题的本质等等。 图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述，当然一般来说是用训练集的来构建词典，因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的，但是实际应用中谁知道测试的图片是啥，所以构建BoW词典我这里也只用训练
## PyTorch教程：入门指南
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个备受欢迎的深度学习框架。它提供了丰富的工具和库，使得开发人员能够轻松构建和训练自己的神经网络模型。本教程将介绍PyTorch的基础知识和使用方法，并带有代码示例来帮助你入门。
### 安装PyTorch
首先，我们需要安装PyTorch。PyTorch可以通过pip包管理器进行安装，只需运行以下命令：
```
原创
2023-07-17 03:01:17
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PyTorch进阶训练技巧1、使用Carvana数据集训练U-Net首先在官网下载Carvana数据集，地址：Carvana Image Masking Challenge | Kaggle下载完成后解压到项目文件夹下导包import os
import PIL
import torch.nn as nn
from torch import optim
from torch.utils.data
近日，PyTorch0.4版本发布更新，这个版本也支持Tensor与Variable合并支持0维（标量）Tensor弃用volatile标记dtypes，devices和Numpy风格的Tensor创建函数编写不限制设备的代码详见：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1598810323348816956&wfr=spider&for=pc
原创
2018-05-03 10:57:59
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PyTorch教程-1：PyTorch中的Tensor基础首先，引入PyTorch的模块：import torch设置运算资源使用 torch.cuda.is_avaliable() 来判断设备上的GPU是否可用，如果可用则返回True，使用 torch.device() 则可以参数指定计算资源：参数为"cpu"表示使用CPU计算参数为"cuda"表示使用GPU计算，默认会使用第一块GPU，即"c
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2024-09-01 17:03:38
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0. 简介本文主要介绍了使用pytorch作为框架入门深度学习。其中第1节(深度学习入门)内容较多，建议边看第1节边实践第2节(Pytorch入门)中的内容（主要是2.1和2.2）。1. 深度学习入门学习建议：读者把截图中两个模块中涉及的文档读懂(部分代码要自己对照着原文实践) 基本上就可以入门了(预计需要半个月到一个月时间)。上述链接中的视频，作业等资料可选择性观看，主要看截图中给到的内容。笔者
PyTorch 中文版官方教程来了。PyTorch 是近期最为火爆的深度学习框架之一，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友从中可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。 为了方便读者朋友们 本地查看，帮大家打包好了一份PyTorch中文版官方教程 PDF版本。图书简介
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2023-08-14 10:49:10
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机器之心报道参与：一鸣、泽南千呼万唤始出来，PyTorch 官方权威教程书终于来了。书籍一出便获 LeCun 转推力荐。PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来，PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计，在 2017 年，深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%；如今，PyTorch 已经称霸学界，在 CVPR 接收论文中占比
目录基础概念：张量Tensors： tensor的性质：tensor的操作：基本使用：数据集自定义数据集：数据载入器变换搭建神经网络模型参数：自动微分禁止梯度跟踪计算图 tensor梯度和雅各布乘积 优化模型参数超参数 保存于载入模型保存、加载模型权重保存加载模型形状将模型导出为ONNX基础概念：张量Tensors：一维数组，二维矩阵，三维以上称作张量。类似
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2024-01-26 22:36:37
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