首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。...：现在，这是可选的，但查看数据是否已正确加载始终是一个好习惯。...请注意，MNIST数据集的图像尺寸为28 * 28，因此将通过将这些图像展平为784（即28 * 28 = 784）长度向量来训练自动编码器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！
张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。...在对包括 PyTorch 存储库中的项目以及 StackOverflow 中存在的张量错误代码进行测试。结果表明，PyTea 可以成功的检测到这些代码中的张量形状错误，几秒钟就能完成。...然后，它跟踪转换后的 IR 的每个可能执行路径，并收集有关张量形状的约束，这些约束规定了代码在没有形状错误的情况下运行的条件。...在线分析器：查找基于数值范围的形状不匹配和 API 参数的滥用。如果 PyTea 在分析代码时发现任何错误，它将停在该位置并将错误和违反约束通知用户； 离线分析器：生成的约束传递给 Z3 。...除了取决于数据集大小的主训练循环之外，包括 epoch 数在内，训练代码中的迭代次数在大多数情况下被确定为常数。 在构建模型时，网络层之间输入、输出张量形状的不对应就是张量形状错误。
这个错误通常表示我们的模型期望一个一维向量作为目标值，但实际上我们传递了一个多维张量作为目标值。错误背景神经网络模型的训练通常需要一个目标值（标签）和对应的输入数据进行比较，以计算损失并进行参数更新。...解决方法:检查数据加载过程中的代码，确保目标值被正确处理和转换为合适的数据类型和维度。检查数据加载器中的 collate_fn 函数，确保批次数据的形状和类型正确。...我们使用了MNIST数据集进行训练，构建了一个简单的用于手写数字识别的神经网络模型。...squeeze() 方法是PyTorch张量（Tensor）类的一个方法，用于减少张量维度中的尺寸为1的维度。具体而言，该方法通过移除尺寸为1的维度来对张量进行压缩。...通过检查目标值的维度、数据类型以及数据加载过程中的处理，我们可以找到并解决此错误。 在处理该错误时，需要仔细检查目标值的维度和数据类型，确保它们与模型的期望相匹配。
注意，在TPU节点上也有运行的软件版本。它必须匹配您在VM上使用的conda环境。由于PyTorch/XLA目前正在积极开发中，我使用最新的TPU版本: ? 使用TPU训练 让我们看看代码。...直接在jupyter笔记本上运行的DataParallel代码对我来说非常不稳定。它可能运行一段时间，但随后会抛出系统错误、内核崩溃。运行它作为一个脚本似乎是稳定的，所以我们使用以下命令进行转换 !...事实上，这些限制一般适用于TPU设备，并且显然也适用于TensorFlow模型，至少部分适用。具体地说 张量形状在迭代之间是相同的，这也限制了mask的使用。 应避免步骤之间具有不同迭代次数的循环。...我还为笔记本添加了一列（这是一台物理机），但它与这些重量级对象不匹配，并且在其上运行的代码未针对性能进行优化。 网络的输入是具有6个通道的512 x 512图像。...由于竞争仍在进行中，我们没有透露Yuval使用的体系结构，但其大小与resnet50并没有太大差异。但是请注意，由于我们没有运行相同的架构，因此比较是不公平的。
1 前言 在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。 然而，在深度学习中，代码可能会在没有明确原因的情况下崩溃。...3.2 运行和调试 五个最常见的DL错误： 网络张量的形状不正确：可以无声地失败。...运行模型常见问题及原因： 形状不匹配/转换问题：在调试器中逐步完成模型创建和推理，检查张量的形状和数据类型是否正确。 内存不足问题：逐个缩减内存密集型操作。...与已知结果进行比较（不断迭代，直到模型执行得达到预期为止）： • 在相似数据集上评估的官方模型实施； • 根据基准评估官方模型实施（例如 MNIST）； • 非官方模型实施； • 论文结果（无代码）；...• 基准数据集（例如 MNIST）上的模型结果； • 类似数据集上的类似模型的结果； • 超级简单的基线（例如，输出平均值或线性回归）。
在本教程中，我们将在PyTorch中构建一个简单的DCGAN，并在手写数据集上对它进行训练。...这个压缩文件包含MNIST数据集，为70000个单独的png文件。当然，我们可以使用PyTorch内置的MNIST数据集，但这样您就不能了解如何加载具体的图像数据进行训练。...解压缩文件并将mnist_png目录放入数据目录中。你的项目目录应该是这样的: ? 我们的项目目录，包括图像文件和Python脚本。0/、1/等中的数千个图像文件没有显示。...这个PyTorch张量必须在指定的设备上。...从0到9的形状(32，)的PyTorch张量，对应于该图像的标号(digit)。这些类标签是从目录结构中获取的，因为所有的0都在目录0中，所有的1都在目录1中，等等。
解决不同类型的偏见 不同类型的偏见需要不同的缓解方法。虽然收集更多样化的数据集可以解决表征偏见，但这对历史偏见或测量偏见无济于事。所有数据集都包含偏见。没有完全无偏的数据集。...为了做到这一点，我们首先将此列表中的所有图像组合成一个三维张量。描述这样的张量最常见的方式是称之为rank-3 张量。我们经常需要将集合中的单个张量堆叠成一个张量。...NumPy 在这些结构上支持的绝大多数方法和运算符在 PyTorch 上也支持，但 PyTorch 张量具有额外的功能。...3_dist.shape (tensor([0.1050, 0.1526, 0.1186, ..., 0.1122, 0.1170, 0.1086]), torch.Size([1010])) 它没有抱怨形状不匹配...我们刚刚在 MNIST 数据集上尝试了一下，你已经看到了结果。由于我们自己从头开始做所有事情（除了计算梯度），所以你知道背后没有隐藏任何特殊的魔法。 更深入地探讨 我们不必止步于只有两个线性层。
神经网络的基本数据结构是张量，PyTorch（以及几乎所有其他深度学习框架）都是以张量为基础。 ?...一般而言，PyTorch 张量的行为和 Numpy 数组相似。它们的索引都以 0 开始，并且支持切片。 ? ? 改变形状 改变张量的形状是一个很常见的运算。...以下代码将下载 MNIST 数据集，然后为我们创建训练数据集和测试数据集 # Define a transform to normalize the data transform = transforms.Compose...我们将用它循环访问数据集以进行训练，但是现在我只获取了第一批数据，以便查看数据。从下方可以看出，images 是一个大小为 (64, 1, 28, 28) 的张量。...为了确保PyTorch跟踪张量上的运算并计算梯度，您需要在张量上设置requires_grad。
那么PyTea是如何做到的，到底靠不靠谱，让我们一探究竟吧。 PyTea的出场方式 为什么张量形状错误这么重要？...神经网络涉及到一系列的矩阵计算，前面矩阵的列数必需匹配后面矩阵的行数，如果维度不匹配，那后面的运算就都无法运行了。...首先定义一系列神经网络层（也就是矩阵），然后合成神经网络模块…… 那么为什么需要PyTea呢？ 以往我们都是在模型读取大量数据，开始训练，代码运行到错误张量处，才可以发现张量形状定义错误。...由于模型可能十分复杂，训练数据非常庞大，所以发现错误的时间成本会很高，有时候代码放在后台训练，出了问题都不知道…… PyTea就可以有效帮我们避免这个问题，因为它能在运行模型代码之前，就帮我们分析出形状错误...判断约束条件是否被满足，分为线上分析和离线分析两步： 线上分析 node.js（TypeScript / JavaScript）：查找张量形状数值上的不匹配和误用API函数的情况。
原始的张量数据将根据新的形状进行重新排列，并在内存中保持连续。 这个错误的原因在于我们错误地将一个张量作为参数传递给了view()函数中的size参数。...这样，调用view()函数时就能够成功改变张量的形状。总结在PyTorch中，使用view()函数改变张量的形状是一种常见的操作。...通过上述代码，我们成功将图像数据reshape为合适的形状，以适应深度学习模型的输入要求。这是一个实际应用场景下的例子，可以帮助我们更好地理解view()函数在PyTorch中的使用。...view()函数是PyTorch中的一个张量方法，用于改变张量的形状。它的作用类似于Numpy中的reshape()函数，可以用来调整张量的维度和大小，而不改变张量中的元素。 ...然后，它使用这些信息对原始张量进行重新排列，生成一个新的张量。最后，它返回新的张量，将原始张量的数据复制到新的张量中（如果原始张量和新的张量的大小不匹配，会引发错误）。
张量和梯度 我们将深入探讨使用 PyTorch 构建自己的神经网络必须了解的 2 个基本概念：张量和梯度。 张量 张量是 PyTorch 中的中央数据单元。...它们是类似于数组的数据结构，在功能和属性方面与 Numpy 数组非常相似。它们之间最重要的区别是 PyTorch 张量可以在 GPU 的设备上运行以加速计算。...在神经网络中，梯度是损失函数相对于模型权重的偏导数。我们只想找到带来损失函数梯度最低的权重。 PyTorch 使用torch库中的Autograd包来跟踪张量上的操作。 # 01....这个函数接受一个输入，代表模型将被训练的特征。我将向你展示如何构建可用于分类问题的简单卷积神经网络并在 MNIST 数据集上训练它。 首先，我们必须导入torch和我们需要的所有模块。...，直接从 PyTorch 检索 MNIST 数据集，并使用 PyTorch 实用程序将数据集拆分为训练集和验证集。
Trick 1: 检查验证循环的完整性 如果我们运行上面的代码，我们会立即得到一条错误消息，说在验证步骤的第65行中大小不匹配。...这是一个很容易解决的问题，因为堆栈跟踪告诉我们哪里出了问题，而且这是一个明显的错误。修正后的代码现在运行没有错误，但如果我们查看进度条中的损失值，我们会发现它停留在2.3。...一个常见的错误来源是操纵张量形状的操作，如permute、reshape、view、flatten等，或应用于一维的操作，如softmax。...当这些函数被应用在错误的尺寸或错误的顺序上时，我们通常会得到一个形状不匹配的错误，但情况并不总是如此！这些bug很难追踪。 让我们来看看一种技术，它可以让我们快速地检测出这些错误。 ?...如果某些东西没有按照我们期望的方式工作，很可能是代码的这三部分中的某一部分有错误。在这篇博文中，我们实现了两个回调，帮助我们1)监控进入模型的数据，2)验证我们网络中的各层不会在批处理维度上混合数据。
很明显这些图像的尺寸很小，有时候甚至人眼都难以辨认具体数字。但看看这些图像是有用的，而我们目前只有一个问题：PyTorch 不知道如何处理这些图像。我们需要将这些图像转换成张量。...因为 MNIST 数据集中的图像是灰度图像，所以只有一个通道。某些数据集的图像有颜色，这时会有三个通道：红绿蓝（RGB）。我们来看看这个张量中的一些样本值： ?...当然，在参数数量方面，这个模型比我们之前的模型要大很多。我们看看其中的权重和偏置。 ? ? 尽管这里总共有 7850 个参数，但概念上没有什么变化。我们试试使用我们的模型生成一些输出。...reshape 的一个参数可以设置为 -1（在这里是第一个维度），以让PyTorch 根据原始张量的形状自动找到它。...下面列出了我们介绍过的主题： 用 PyTorch 处理图像（使用 MNIST 数据集） 将数据集分成训练集、验证集和测试集 通过扩展 nn.Module 类创建有自定义逻辑的 PyTorch 模型 使用
所以说，虽然神经网络可能非常适合数据流式编程，但 PyTorch 的 API 却更关注命令式编程——一种编程更常考虑的形式。...下面作者以 MNIST 为例从数据加载到模型测试具体讨论了 PyTorch 的使用、思考技巧与陷阱。...随后前向传播将这些初始化参数与 F 中的函数结合，其中该函数为不包含参数的纯函数。...默认情况下，PyTorch 会累加梯度，在单次迭代中没有足够资源来计算所有需要的梯度时，这种做法非常便利。...更普遍的开发技巧是设置代码，以便在启动合适的项目（例如准备一个较小/合成的数据集、运行一个 train + test epoch 等）之前快速运行所有逻辑来检查它。
探索数据 要查看我们的训练集中有多少图像，我们可以使用Python len()函数检查数据集的长度: > len(train_set) 60000 这个60000的数字是有意义的，基于我们在 [Fashion-MNIST...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。...> image.squeeze().shape torch.Size([28, 28]) 同样，基于我们之前对Fashion-MNIST数据集的讨论，我们希望看到图像的28 x 28的形状。...这就是为什么我们对变量名使用复数形式的原因。 类型是我们期望的张量。但是，形状与我们在单个样品中看到的形状不同。我们没有一个标量值作为标签，而是有一个带有10个值的一阶张量。
这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。...错误背后的原因这个错误通常发生在数据预处理阶段出现问题。PyTorch的图像分类模型要求输入的图片是三维张量，形状为[channel, height, width]。...检查数据加载代码如果我们使用自定义的数据加载器加载数据集，我们也需要检查数据加载代码，确保数据被加载为正确的形状和类型。根据数据加载器的具体实现，可能需要进行形状变换或类型转换以满足模型的要求。4....最后，我们在测试集上评估模型的准确率。...这在编写深度学习模型时特别重要，因为需要确保模型的输入数据与模型的期望输入形状（torch.Size）相匹配。
错误含义和原因当我们在使用PyTorch加载数据集或读取模型时，如果发生了EOFError: Ran out of input错误，意味着在读取文件时已经到达了文件的末尾，但我们尝试继续读取数据或进行操作导致了这个错误...这通常在以下情况下会出现：数据集文件结束：当你正在读取一个数据集文件时，可能是图片、文本或其他格式的数据，而你从文件中读取的数据量超过了文件中实际的有效数据量。...解决方法以下是一些可能的解决方法，可以帮助你排除EOFError: Ran out of input错误：检查数据集文件：确保你的数据集文件没有损坏，并且文件中包含足够的有效数据来满足你的需求。...请检查相关代码并确保操作顺序正确，没有在文件末尾继续读取或操作的情况。 总之，EOFError: Ran out of input错误通常提示在读取数据集文件或模型文件时出现问题。...for images, labels in test_loader: # 进行模型推理的代码 # ...在这个示例中，我们使用了PyTorch的datasets模块加载了MNIST手写数字数据集
快速入门，快速熟悉 PyTorch 的 API。 如果您是深度学习框架的新手，请直接进入我们逐步指南的第一部分：1. 张量。 快速入门 1. 张量 2. 数据集和数据加载器 3. 转换 4....在 PyTorch 中，我们使用张量来编码模型的输入和输出，以及模型的参数。 张量类似于NumPy 的 ndarrays，不同之处在于张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。...张量的属性 张量属性描述了它们的形状、数据类型和存储它们的设备。...因此，不建议使用它们。 与 NumPy 的桥接 CPU 上的张量和 NumPy 数组可以共享它们的基础内存位置，改变一个将改变另一个。...如果不这样做，将导致不一致的推理结果。 保存和加载带有形状的模型 在加载模型权重时，我们需要首先实例化模型类，因为类定义了网络的结构。
作者：知乎—073-759 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/355527103 本教程基于pytorch，使用LeNet作为神经网络模型，MNIST作为训练和测试的数据集...当网络中不存在跳跃连接或密集连接等分支结构的情况下，我们可以直接用x作为中间变量。 在pytorch中，我们的图像数据以一个四维的张量传入模型，其形状为[batch, channels, h, w]。...在这里，我们需要把之前卷积层输出的四维张量转换为二维张量，而.view()可以实现这个操作，我们在需要处理的张量上直接使用view方法，然后输入需要改变的维度，比如说我们最后一个卷积层生成的特征图形状为...在大多数教程中，数据集的下载工作都是放在训练文件中的，但是数据集仅需要一次下载即可，若放在训练文件夹中则需要判断数据集是否存在，然后对相应的参数进行修改，相对来说比较麻烦。...我们的数据集将下载保存在这个文件夹中。
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