DataLoader 功能 : 创建可以迭代的数据装载器 参数： dataset : Dataset类对象, 决定数据从哪读取以及如何读取 batchsize: 决定数据批次大小 num_works: 多进程读取数据的线程数 shuffle: 每个 epoch 是否乱序 当样本数不能被batchsize整除时, 是否舍去最后一个batch的数据
一、 维度诅咒 属性 = 特征，特征越多所需要的数据就越多 维度越高（特征越多）对数据的需求就越大， 比如一维特征 只需要10个数据，那么二维特征想要达到相同的数据密度就需要 102 个数据，N维特征就需要10N 个数据。 由于数据集需要人工标注，所以我们需要降低维数，将高维数据映射成低维
torch.flatten(input, start_dim, end_dim). 举例：一个tensor 3*2* 2 start_dim=1 output 3*4 start_dim=0 end_dim=1. 6*2 如果没有后面两个参数直接变为一维的
https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10677071.html 神经网络的训练有时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，torch.tensor.detach()和torch.tensor.detach_()函数来切断一些分支的反
问题描述 最近在做毕业设计的论文，训练CNN的时候用nvidia-smi命令查看显卡占用率的时候发现一个事： 显存占用上去了，但是GPU利用率一直为0%或者频繁跳动（图来自网络） 数据集用的1万张图，7000左右拿来训练，用resnet-18网络，图resize成112*112的灰度图，GPU-A4000。训练一个epoch大概30S.....
数据并不总是满足机器学习算法所需的格式。我们使用transform对数据进行一些操作，使得其能适用于训练。 所有的TorchVision数据集都有两个参数，用以接受包含transform逻辑的可调用项-transform 修改features，targe_transform 修改标签。torchvision.transforms提供了几种现成的常用转
前言 本文转载于收藏 | PyTorch常用代码段合集 PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。 1. 基本配置 导入包和版本查询 import torch import torch.nn as nn import torchvision print
PyTorch搭建小实践 import torch from torch import nn from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init
文章目录 前言环境项目结构 前端图片上传结果显示 后端模型部署路由业务代码 总结 本博文优先在掘金社区发布！ 前言 啥也不说了，来先看效果图 本来我是打算去把昨天在实验平台训练的模型拿到手的，结果当我早上起来一看，发现不知道为什么，可能是用的人多，我的云设备断开了，于是
动手学深度学习-循环神经网络笔记 一、文本预处理1.读取数据集2.Token(词元)化3.构建词表 二、读取⻓序列数据1.随机采样2.顺序分区 三、RNN从零实现1.预测2.梯度裁剪3.训练 四、RNN简洁实现 一、文本预处理 常⻅预处理步骤： 将文本作为字符串加载到内存中。 将字符串
用于处理数据样本的代码可能会变得凌乱且难以维护；理想情况下，我们希望数据集代码和模型训练代码解耦（分离），以获得更好的可读性和模块性。PyTorch提供了两个data primitives：torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset，允许你使用预加载的datasets和你自己的data。Datase
课程学习笔记，课程链接 学习笔记同步发布在我的个人网站上，欢迎来访查看。 一、非线性激活常用函数介绍 非线性激活的目的是为了给我们的神经网络引入一些非线性的特质。 依然是打开官方文档： 比较常用的函数是 nn.ReLu: 1.1 ReLU 对应的函数图是： 参数：inplace=True时，会修改 i
dilate 完整代码路径：vincent-leguen/DILATE: Code for our NeurIPS 2019 paper "Shape and Time Distortion Loss for Training Deep Time Series Forecasting Models" (github.com) 1 main 函数 1.1 导入库 import numpy as np import torch from data.synthetic_dataset imp
YOLOv1 Bounding-Box 将一张图片分割为有限个单元格(Cell,图中红色网格) 每一个输出和标签都是针对每一个单元格的物体中心(midpiont,图中蓝色圆点) 每一个单元格会有[X1, Y1, X2, Y2] 对应的物体中心会有一个[X, Y, W, H] X, Y 在[0, 1]内表示水平或垂直的距离 W, H > 1 表示物
import torch import torch.nn.functional as F import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms #超参数 batch_size=200 learning_rate=0.01 epochs=10 #获取训练数
Entropy Uncetainly measure of surprise higher entropy = less info \[Entropy = -\sum_i P(i)\log P(i) \]Lottery import torch a = torch.full([4], 1/4.) a * torch.log2(a) tensor([-0.5000, -0.5000, -0.5000, -0.5000]) -(a * torch.log2(a)).sum() tensor(
Derivative Rules \[\begin{aligned} &\frac{\delta E}{\delta w^1_{jk}}=\frac{\delta E}{\delta O_k^1}\frac{\delta O_k^1}{\delta w^1_{jk}}=\frac{\delta E}{\delta O_k^2}\frac{\delta O_k^2}{\delta O_k^1}\frac{\delta O_k^1}{\delta w^1_{jk
卷积 Conv1d Conv1d input：形状的输入张量 weight： 形状过滤器 bias：形状的可选偏置张量( out_channels ). 默认：None stride：卷积核的步长。可以是单个数字或元组(sH, sW)。默认值：1 padding：输入两侧的隐式填充。可以是字符串 {‘valid’, ‘same’}、单个数字或元组(padH,
Tensor是一种特殊的数据结构，非常类似于数组和矩阵。在PyTorch中，我们使用tensor编码模型的输入和输出，以及模型的参数。 Tensor类似于Numpy的ndarrays，除了tensor能在GPUs或其它硬件加速器上运行。事实上，tensor和NumPy数组可以共享相同的底层内存，而不需要拷贝数据（see Bridge with Num
看了文章： 【转载】 浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现) 然后，转到： PyTorch + NumPy这么做会降低模型准确率，这是bug还是预期功能？ 发现了在pytorch中的一个容易被忽略的问题，那就是多进程操作时各个进程其实是和父进程有着相同的随机种子的，重点不在于各个
Pytorch-Lightning训练技巧 梯度累计 在Trainer中设置accumulate_grad_batches=k，可以使得模型在进行k个batch_size后再进行反向传播。假设batch_size=N，这样的效果相当于batch_size=k*N。 # 默认没有梯度累计 trainer = Trainer(accumulate_grad_batches=k) 梯度裁剪
大多数机器学习流程都包括数据、创建模型、优化模型参数，以及保存训练模型工作。该教程向你介绍一个在PyTorch上实现的完整的机器学习工作流，并提供了了解这些概念详细信息的链接。 我们将使用FashionMNIST数据集训练一个神经网络，用以预测输入图片是否属于以下几类：T-shirt/top, Trou
本节介绍有关机器学习常见任务重的API。请参阅每一节的链接以深入了解。 Working with data PyTorch有两个有关数据工作的原型：torch.utils.data.DataLoader 和 torch.utils.data.Dataset。Dataset 存储了样本及其对应的标签，而 DataLoader为 Dataset 生成了一个迭代器。 import tor
有别于numpy中size的用法（用来计算数组和矩阵中所有元素的个数），pytorch的size具有和shape一样计算矩阵维度大小的作用。 上代码~ import torch import numpy as np torch.manual_seed(1) a=torch.randn(3,4) b=np.arange(1,5) b=b.reshape([2,2]) # print(a) print(b) pri
使用Fashion-mnist数据集，一个隐藏层： 多层感知机从零实现 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) input_nu
