以前我浏览博客的时候记得别人说过,BCELoss与CrossEntropyLoss都是用于分类问题。可以知道,BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写,BCELoss CrossEntropyLoss的一个特例,只用于二分类问题,而CrossEntropyLoss可以用于二分类,也可以用于多分类。
在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。
在使用pytorch深度学习框架,计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数:nn.CrossEntropyLoss()。该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。在训练过程中,对于每个类分配权值,可选的参数权值应该是一个1D张量。当你有一个不平衡的训练集时,这是是非常有用的。那么针对这个函数,下面将做详细的介绍。
PyTorch 的 Loss Function(损失函数)都在 torch.nn.functional 里,也提供了封装好的类在 torch.nn 里。
最近在重温Pytorch基础,然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的,并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》,写得不错,特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址:https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
pytorch将深度学习中常用的优化方法全部封装在torch.optim之中,所有的优化方法都是继承基类optim.Optimizier
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss 1. CrossEntropyLoss class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=T
Pytorch - Cross Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss 1. CrossEntropyLoss class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True
本节介绍在LeNet5中求loss的操作。 本结构使用CrossEntropyLoss进行求loss 首先引入工具包 import torch.nn.functional as F 加入代码 self.criteon = nn.CrossEntropyLoss() 返回logits return logits 下面开始写运行函数 返回main.py文件中 为加快运算速度,定义硬件加速 device = torch.device('cuda') 设置迭代次数 for epoch in range(1000):
损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。
在机器学习中,多分类问题是指将样本分为两个以上的类别。为了对多分类问题进行有效的训练,我们需要使用适当的损失函数来度量模型预测与真实标签之间的差异。PyTorch是一个流行的深度学习框架,提供了多种多分类损失函数的实现。本文将带您了解PyTorch中一些常用的多分类损失函数及其用法。
nn.CrossEntropyLoss()要求target目标值即真实值是标签,是torch.int64类型数据,即整数,不允许小数,如果输入小数会强行取整, 应该用
程序主要通过深度学习实现一个分类任务。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。训练过程中输出信息如下:
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)
在上一篇文章:CNN训练前的准备:pytorch处理自己的图像数据(Dataset和Dataloader),大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据,今天就用该数据对自己定义的CNN模型进行训练及测试。
PyTorch的张量类似于Numpy数组,但它们提供了GPU加速和自动求导的功能。张量的创建可以通过torch.Tensor,也可以使用torch.zeros、torch.ones等函数。
在深度学习中,当我们使用神经网络模型进行训练时,有时会遇到 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 这样的错误信息。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。
软件:Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实,对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊,跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来,我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch,并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来,学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 ;)」。
一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时,默认使用cpu计算,但cpu运算速度十分有限,一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。
因此,Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在,对于卷积网络中的第一层,的数量in_channels将为3(RGB),并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是,并且stride通常使用为1。
欢迎阅读这份有关 PyTorch 原理的简明指南[1]。无论您是初学者还是有一定经验,了解这些原则都可以让您的旅程更加顺利。让我们开始吧!
使用Pytorch之前,首先要理清楚Pytorch基本架构。 Pytorch的核心库是torch,根据不同领域细分可以分成计算机视觉、自然语言处理和语音处理,这三个领域分别有自己对应的库,即torchvision、torchtext、torchaudio。
报错的原因是,在pytorch中做损失函数计算时,标签为(batch,height,width),如果类别为10类,那么其中的值应该 为 0~9,即: 0<= value<=C-1,其中C为通道数,或类别数
优化算法,尤其是填入的这几个参数无法阻止模型梯度发散,所以决定换个优化算法试试,具体见下文。
pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于 tensorflow.
https://github.com/huzixuan1/Loader_DateSet
项目虽然简单,但是个人建议还是将各个模块分开创建,特别是对于新人而言,模块化的创建会让读者更加清晰、易懂。
👋 今天我们继续来聊聊PyTorch,这个在深度学习领域火得一塌糊涂的开源机器学习库。PyTorch以其灵活性和直观的操作被广大研究人员和开发者所青睐。
pytorch-lightning 的核心设计哲学是将 深度学习项目中的 研究代码(定义模型) 和 工程代码 (训练模型) 相互分离。
迁移学习是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。通常,源领域数据量充足,而目标领域数据量较小,迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识,迁移到数据量小的新环境中。
实际中,基本没有人会从零开始(随机初始化)训练一个完整的卷积网络,因为相对于网络,很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这个ConvNet的参数作为目标任务的初始化参数或者固定这些参数。
在自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)领域,“词”构成了语言的基础单位。与此同时,它们也是构建高级语义和语法结构的基石。在解决各种NLP问题,如机器翻译、情感分析、问答系统等方面,对“词”的全面了解不仅有助于我们设计更高效的算法,还能加深我们对语言本质的认识。
在上一篇文章:CNN实战(一):pytorch处理图像数据(Dataset和Dataloader)里,大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据,本篇文章主要用该数据对自己定义的CNN模型进行训练及测试。
损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error function)。
Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破,其中之一就是图像语义分割(Image Semantic Segmentation)技术。图像语义分割是指将图像中的每个像素分配到其对应的语义类别中,从而实现对图像的细粒度理解和分析。本文将介绍基于深度学习的图像语义分割算法以及其在实际应用中的意义和挑战。
功能:计算二分类任务时的交叉熵(Cross Entropy)函数。在二分类中,label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说,input为sigmoid激活层的输出,或者softmax的输出。
随着深度学习领域日益渐火以及网络上的前沿文章铺天盖地地出现,人们很容易将深度学习视为是只对数学博士开放的高级领域——但本文要证明这种观点是错的。
卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题,而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。
今天我们来讲一篇入门级必做的项目,如何使用pytorch进行CIFAR10分类,即利用CIFAR10数据集训练一个简单的图片分类器。
前言最近在学习过程中需要用到pytorch框架,简单学习了一下,写了一个简单的案例,记录一下pytorch中搭建一个识别网络基础的东西。对应一位博主写的tensorflow的识别mnist数据集,将其改为pytorch框架,也可以详细看到两个框架大体的区别。
上一篇《pyTorch入门(一)——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件,做了一个最简单的Minist训练,最终的训练结果达到了97%,这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层
2.准备数据集,并将其转换为适合PyTorch使用的格式(例如,利用 torchvision 库中的 transform 处理图像数据,并将其转换为 tensor)。
参考这篇论文Finding Structure in Time(1990),如果你对RNN有一定的了解,实际上不用看,仔细看我代码如何实现即可。如果你对RNN不太了解,请仔细阅读我这篇文章RNN Layer,结合PyTorch讲的很详细
当我们在使用深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)时,经常会遇到各种错误信息。其中一个常见的错误是"invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0"。这个错误表示张量的尺寸不匹配,除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时,尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。
做图像识别的使用卷积神经网络CNN是最好的选择,但是其实我们也可以使用循环神经网络RNN做,只是大部分时候没有卷积网络效果好!下面分析一下如何使用RNN做手写数字的识别。
accelerate 是huggingface开源的一个方便将pytorch模型迁移到 GPU/multi-GPUs/TPU/fp16 模式下训练的小巧工具。
一般pytorch需要用户自定义训练循环,可以说有1000个pytorch用户就有1000种训练代码风格。
先来看公式,softmax的作用是将样本对应的输出向量,转换成对应的类别概率值。这里使用以e为底的指数函数,将向量值归一化为0-1的概率值;
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