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batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm

前言： 本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者...需要学习到的是γ和β，在框架中一般表述成weight和bias。...在pytorch中，用running_mean和running_var表示[5] 在Pytorch中使用 Pytorch中的BatchNorm的API主要有： torch.nn.BatchNorm1d(...num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)1 2 3 4 5 一般来说pytorch中的模型都是继承...同时，BN的API中有几个参数需要比较关心的，一个是affine指定是否需要仿射，还有个是track_running_stats指定是否跟踪当前batch的统计特性。

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    Pytorch中的Sequential

    春恋慕Pytorch中nn.Sequential是nn.Module的一个子类，Sequential已经实现了forward函数，因此不需要编写forward函数，Sequential会自动进行前向传播...现将https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/add_pooling_layer/文章中的神经网络改写成使用Sequential定义神经网络测试效果。.../dataset/train/ants文件夹下 #图像大小不一致，需要将尺寸一致调为[3,375,500] trans_re=transforms.Resize([375,500]) #首先创建自己的数据集...#便于得知训练中每个阶段网络的输出 step=0 #遍历dataloader中的batch #分batch喂入数据集 for data in dataloader: #获取一组图像，一组标签...色彩有些许差别的原因可能是初始的权重不同而导致的不同，因为我们的卷积核以及池化核中的数据是程序初始随机生成的。

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    PyTorch 中Datasets And DataLoaders的使用 | PyTorch系列（十二）

    文 |AI_study 在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。...请记住，在前一篇文章中，我们有两个PyTorch对象、Dataset和 DataLoader。 train_set train_loader ?...类别不平衡是一个常见的问题，但在我们的例子中，我们刚刚看到Fashion-MNIST数据集确实是平衡的，所以我们的项目不需要担心这个问题。...要了解更多关于在深度学习中减轻不平衡数据集的方法，请看这篇论文:卷积神经网络中的类不平衡问题的系统研究。...我们在张量的第一维看到1的原因是因为需要表示通道的数量。与有3个颜色通道的RGB图像相反，灰度图像只有一个颜色通道。这就是为什么我们有一个1×28×28张量。我们有一个颜色通道，大小是28x28。

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    PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

    我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络，然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在，我们需要实现网络的 forward() 方法，最后，我们将准备训练我们的模型。...我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法，并且当我们调用nn.Module的forward() 方法时，有一种特殊的调用方法。...还有其他表达这些想法的方法。我们需要知道的主要事情是哪些操作是使用权重定义的，哪些操作不使用任何权重。 从历史上看，使用权重定义的操作就是我们所说的层。...这就是我们在PyTorch中实现神经网络forward方法的方式。 PyTorch在__ call __()方法中运行的额外代码就是我们从不直接调用forward()方法的原因。...如果我们这样做，额外的PyTorch代码将不会被执行。因此，每当我们想要调用forward()方法时，我们都会调用对象实例。这既适用于层，也适用于网络，因为它们都是PyTorch神经网络模块。

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    Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

    今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...需要注意的是，view返回的是原数据的一个引用，也就是说我们改变原数据，view出来的结果会同样发生变化。...在上面这个例子当中，我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2，我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...Tensor当中还有许多其他的方法，这其中许多实用频率很低加上篇幅的限制，我们不能一一穷尽，大家只需要对Tensor库整体有一个映像，一些具体的使用方法和细节可以用到的时候再进行查询。

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    PyTorch中Linear层的原理 | PyTorch系列（十六）

    文 |AI_study 原标题：PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python Linear 层是如何实现的 在上一篇文章中，我们学习了...我们知道需要一个权重矩阵被用执行这个操作，但是在这个例子中权重矩阵在哪里呢? 我们将权重矩阵放在PyTorch LinearLayer类中，是由PyTorch创建。...这意味着这两个例子中的线性函数是不同的，所以我们使用不同的函数来产生这些输出。 ? 记住权矩阵中的值定义了线性函数。这演示了在训练过程中，随着权重的更新，网络的映射是如何变化的。...让我们显式地将线性层的权值矩阵设置为与我们在另一个示例中使用的权值矩阵相同。 fc.weight = nn.Parameter(weight_matrix) PyTorch模块的权值需要是参数。...这个事实是一个重要的PyTorch概念，因为在我们的层和网络中，__call __()与forward()方法交互的方式是用的。 我们不直接调用forward()方法，而是调用对象实例。

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    PyTorch中view的用法

    相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。...我的理解是：把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。...比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view后面的参数一致，得到的结果都是一样的。...]]])print(a.view(3,2))将会得到：tensor([[1., 2.],         [3., 4.],         [5., 6.]])相当于就是从1，2，3，4，5，6顺序的拿数组来填充需要的形状...但是如果您想得到如下的结果：tensor([[1., 4.],         [2., 5.],         [3., 6.]])

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    pytorch中的线性回归

    pytorch中的线性回归 简介： 线性回归是一种基本的机器学习模型，用于建立输入特征与连续输出之间的关系。...它假设输入特征与输出之间的关系是线性的，并且尝试找到最佳的线性拟合，以最小化预测值与真实值之间的差距。...我们的目标是找到最佳的 W 和 b ，使得预测值 \hat{Y} 与真实值 Y 之间的误差最小化。...通常使用最小化均方误差（Mean Squared Error，MSE）来衡量预测值与真实值之间的差距。 实现线性回归 在 PyTorch 中，我们可以利用自动求导功能和优化器来实现线性回归模型。...下面是一个简单的线性回归示例代码： 我们的目的是：预测输入特征X与对应的真实标签Y之间的关系。

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    Pytorch中的.backward()方法

    PyTorch的主要功能和特点之一就是backword函数，我知道一些基本的导数: Let, F = a*b Where, a = 10 b = 10∂F/∂a = b => ∂F/∂a = 20 ∂...F/∂b = a => ∂F/∂b = 10 让我们在PyTorch中实现: ?...这里F是非标量张量所以我们需要把梯度参数传递给和张量F维数相同的反向传播函数 ? 在上面的代码示例中，将梯度参数传递给backword函数并给出了所需的梯度值a和b。...另外，需要注意的另一件重要的事情是，默认情况下F.backward()与F.backward(gradient=torch.tensor([1.])相同，所以默认情况下，当输出张量是标量时，我们不需要传递梯度参数...但是了解这些特殊的情况，这有助于了解更多关于pytorch的功能，万一那天用上了呢，对吧。

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    PyTorch 中的自动求导

    PyTorch 中的自动求导 简介：自动求导是 PyTorch 中的一个核心概念，它使得神经网络的训练过程变得更加高效和简单。...在传统的深度学习框架中，如 TensorFlow，开发者需要手动编写神经网络的反向传播算法，来计算损失函数对每个参数的梯度。这种方式繁琐且容易出错。...而 PyTorch 的自动求导机制使得这一过程变得更加简单和直观。 如何使用自动求导？ 在 PyTorch 中，可以通过设置 requires_grad=True 来指定张量需要被追踪其梯度。...在PyTorch中，创建张量并追踪其梯度意味着你告诉PyTorch跟踪该张量的计算历史，并允许自动计算关于该张量的梯度。...梯度爆炸和消失: 在深度神经网络中，梯度爆炸和消失是一个常见的问题，需要小心处理。

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    pytorch中的数据索引

    pytorch中的数据索引 在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。...基本索引方法 在PyTorch中，数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...tensor[0] = 10 print(tensor) # 输出：tensor([10, 2, 3, 4, 5]) 运行结果 高级索引方法 除了基本的索引方法外，PyTorch还支持一些高级的索引技巧...在训练神经网络时，经常需要对数据进行批处理，数据索引操作可以帮助我们有效地实现批处理操作。 实现了一个基于LeNet架构的简单神经网络对MNIST数据集进行训练和测试的过程。...在每个Epoch中，训练集被分成多个批次（batch），每个批次包含多个样本。每个批次的大小为64。代码中的训练过程会迭代整个训练集，并对模型进行更新。

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    PyTorch中的模型创建

    最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，..._ == '_main__': network = NeuralNetwork()# print( network) summary ( network，(10,)) 自定义输入到网络中，...self.softmax ( self.fc_3(x)) return x 全连接网络处理二维图像 使用全连接网络处理二维图像信息，当二维特征（Feature Map）转为一维特征时，需要从高维压缩成一维...dilation=1, padding_mode=‘zeros’, device=None, dtype=None) 输入：(,,,)或者(,,) 输出：(,,,)或者(,,) 转置卷积是一种卷积神经网络中的操作...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。

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    Pytorch中DataLoader的使用

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前言 最近开始接触pytorch，从跑别人写好的代码开始，今天需要把输入数据根据每个batch的最长输入数据，填充到一样的长度（之前是将所有的数据直接填充到一样的长度再输入）。...加载数据 pytorch中加载数据的顺序是： ①创建一个dataset对象 ②创建一个dataloader对象 ③循环dataloader对象，将data,label拿到模型中去训练 dataset...你需要自己定义一个class，里面至少包含3个函数： ①__init__：传入数据，或者像下面一样直接在函数里加载数据 ②__len__：返回这个数据集一共有多少个item ③__getitem...，在处理数据输入的时候可以打印出来仔细查看。

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    Pytorch中的优化器

    今天来探索Pytorch中的优化器，使用优化器来优化参数是反向传播过程中必不可少的一个环节，在得到损失函数对每个参数的梯度之后，通过优化器更新所有参数，来达到反向传播的目的。...春恋慕 Pytorch中的优化器实现在torch.optim包中，其中包含有多种优化算法，官方文档torch.optim。...optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001) 构建时填入的参数随着优化器的不同而不同...一个使用优化器的例子： for input, target in dataset: #必须要写的一步，将上一轮循环的梯度信息归零，避免上一步对下一步的影响 optimizer.zero_grad...loss.backward() #根据得到的梯度更新参数 optimizer.step() 优化器的使用很方便并且简洁，查看各个优化器对应的算法时可以查看官方文档。

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    PyTorch中张量的创建方法的选择 | Pytorch系列（五）

    文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...三、共享内存以提高性能：复制与共享 第三个区别是隐藏的区别。为了揭示差异，我们需要在使用ndarray创建张量之后，对numpy.ndarray中的原始输入数据进行更改。...在PyTorch中创建张量的最佳选择 考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用

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    Pytorch训练网络模型过程中Loss为负值的问题及其解决方案

    编程与debug过程全部在windows10系统，Pycharm2018v1.4的IDE下完成，主要框架为pytorch 1.2.0。复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。...不同于nn.CrossEntropyLoss()，nn.functional.nll_loss()并没有对预测数据，进行对数运算，这样一来，就需要再网络模型的输出中补充上对数运算。...或者将nn.functional.nll_loss()换成模型中的nn.CrossEntropyLoss()，不过这样需要修改的代码较多，我采用了前者作为解决方案，解决了问题。?3....总结针对解决方案一，我认为应该是主要针对回归问题而言的，因为回归问题中的模型输出具有很大的不确定性，需要归一化处理。而分类问题中，大多数输出都是转化成独热码形式，按理说不应该出现范围溢出的情况。...所以遇到此类问题，回归任务主要检查方案一中的问题；分类问题主要检查方案二中的问题，基本就能解决。

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