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快速上手笔记，PyTorch模型训练实用教程（附代码）

因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。 本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。...本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数及优化器，从而给大家带来清晰的机器学习结构。 通过本教程，希望能够给大家带来一个清晰的模型训练结构。...很多 PyTorch 教程是从学习机器学习 (深度学习) 的角度出发，以 PyTorch 为工具进行编写，里面介绍很多模型，并且附上模型的 demo。...，x 经过 conv1，然后经过激活函数 relu，再经过 pool1 操作； 第二行于第一行一样；第三行，表示将 x 进行 reshape，为了后面做为全连接层的输入； 第四，第五行的操作都一样，先经过全连接层...这里以 Resnet34 为例介绍「复杂」模型的定义，这部分代码从 github 上获取。

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50行代码实现GAN | 干货演练

实际上使用PyTorch，我们可以只用50行代码就可以创建一个非常简单的GAN。...这意味着模型G不能简单地通过转换或缩放得到R，而是必须以非线性方法生成数据。 ? 3.）G：生成器是标准的前向传播图，两个隐藏层，三个全连接层，双曲正切激活函数。...G从I中输入均匀分布的数据样本，以某种方式模仿R的正态分布，即使它没有接触过R。 ? 4.）D：鉴别器与生成器G的代码非常相似。它是有两个隐藏层，三个全连接层的前向图。激活函数是sigmoid。...5.）最后，不断在这两个模型之间交替训练：首先使用用真实的数据集训练D分辨真实数据和虚假数据， 然后训练G生成虚假数据欺骗D。 ? 即使你之前没有接触过PyTorch也可以大概了解上面代码的运行过程。...实现这个一共只有不到50行的代码。 提醒：GAN比较挑剔，而且比较脆弱。当它们进入了某种状态，可能会得到其他奇怪的结果。运行示例代码十次（每次超过5,000轮迭代）后得到了下面十个分布结果： ?

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5 个PyTorch 中的处理张量的基本函数

每个深度学习初学者都应该知道这5个Pytorch 的基本函数。 能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。...中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...describe(torch.stack([x, x, x],dim = 0)) 我们可以将我们想要连接的张量作为一个张量列表传递，dim 为 0，以沿着行堆叠它。...describe(torch.stack([x, x, x],dim = 1)) 我们可以将我们想要连接的张量作为一个张量列表传递，dim 为 1，以沿着列堆叠它。

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50 行 PyTorch 代码搞定 GAN

而 PyTorch 虽然出世不久，但已俘获不少开发者。本文介绍如何在PyTorch中分5步、编写50行代码搞定GAN。下面一起来感受一下PyTorch的易用和强大吧。...使用PyTorch，我们实际上可以在50行代码下创建一个非常简单的GAN。...这意味着我们的模型G不能简单地移动/缩放输入以复制R，而是必须以非线性方式重塑数据。 ? 3.）G：发生器是一个标准的前馈图 - 两个隐藏层，三个线性地图。...最后，训练循环在两种模式之间交替：首先用准确的标签（把它当成是警察学院）训练在真实数据与假数据上训练D，; 然后用不准确的标签训练G来愚弄D。 这是善与恶之间的斗争。 ?...只用了不到50行的代码。

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【Pytorch 】笔记四：Module 与 Containers 的源码解析

所以通过上面的分析，我们可以得到构建我们模型的两大要素： 构建子模块（比如 LeNet 里面的卷积层，池化层，全连接层） 拼接子模块（有了子模块，我们把子模块按照一定的顺序，逻辑进行拼接起来得到最终的...然后我们再跳回去，准备运行第三行代码： ?...所以在深度学习时代，也有习惯，以全连接层为界限，将网络模型划分为特征提取模块和分类模块以便更好的管理网络。...下面对我们的 Sequential 进行一个总结：nn.Sequential 是 nn.module 的容器，用于「按顺序」包装一组网络层 顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建，这时候一定要注意前后层数据的关系...这样就完成了一个 20 层的全连接层的网络的实现。借助 nn.ModuleList 只需要一行代码就可以搞定。这就是 nn.ModuleList 的使用了，最重要的就是可以迭代模型，索引模型。

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【神经网络搜索】DARTS: Differentiable Architecture Search

记 每个节点的输入输出如下面公式表示，每个节点都会和之前的节点相连接，然后将结果通过求和的方式得到第j个节点的特征图。...第一行代表：在验证数据集中，在特定网络操作参数w下，通过训练获得最优的网络结构参数 。 第二行表示：在训练数据集中，在特定网络结构参数 下，通过训练获得最优的网络操作参数 。...卷积操作使用的是ReLU-Conv-BN的顺序，并且每个可分离卷积会被使用两次。 卷积单元包括了7个节点，输出节点为所有中间节点concate以后的结果。...其他参数设置和搜索过程中参数一样 使用了cutout的数据增强方法，以0.2的概率进行path dropout 使用了auxiliary tower(辅助头，在这里施加loss, 提前进行反向传播，InceptionV3...中提出) 使用PyTorch在单个GPU上花费1.5天时间训练完ImageNet，独立训练10次作为最终的结果。

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原作者带队，LSTM卷土重来之Vision-LSTM出世

对于需要高分辨率图像以获得最佳性能的任务，如语义分割或医学成像， ViL 极具应用潜力。...需要注意的是，由于 ViL 以交替的方式遍历序列，而 Vim 则在每个块中遍历序列两次，因此 ViL 所需的计算量远少于 Vim。...使用交替块在保持计算和参数效率的同时提高了性能。 该团队还探索了四向设计，这指的是按行（两个方向）和按列（两个方向）遍历序列。双向仅按行遍历序列（两个方向）。 图 2 可视化了不同的遍历路径。...这是特别必要的，因为四向实现方法与 torch.compile（来自 PyTorch 的一个通用速度优化方法）不兼容，这会导致更长的运行时间，如表 2 最后一列所示。...这类似于 DINOv2 等自监督 ViT 的常见做法，这些是通过分别附加在 [CLS] 和 [AVG] token 的两个目标来进行训练的，因此可以从连接 [CLS] 和 [AVG] token 的表征中获益

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【他山之石】Pytorch学习笔记

列；[1:3 , 1:3]取第一行到第三行的第一列到第三列；[1:3,: ]取第1, 2行；[ : ,1: 3]取第1, 2列 1.3 NumPy的算术运算 1.3.1 相乘 A*B 或 multiply...flatten 将矩阵转换为一行向量 squeeze 去掉矩阵中含1的维度 transpose 改变矩阵维度的顺序 1.4.2 合并数组 NumPy数组合并方法 append 合并一维数组...append( axis=0 )按行合并；append( axis=1 )按列合并 concatenate( axis=0 )按行连接；concatenate( axis=1 )按列连接...得到生成器，节省内存 3.2.3 可视化源数据 显示MNIST源数据实例 3.2.4 构建模型 使用sequential构建网络；Sequential( ) 将网络的层组合到一起；forward 连接输入层...4.3.2 ImageFolder RandomResizedCrop(224) 将图像随机裁剪为不同的大小和宽高比，然后缩放为224*224；RandomHorizontalFlip( ) 将图像以默认概率

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Pytorch最新工具mm，3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力

该工具还会显示白色指引线，以指示每个矩阵的行轴，不过在这张截图中这些指引线很模糊。 对于方向，该工具在多维数据集内部显示一个指向结果矩阵的箭头，蓝色叶片来自左参数，红色叶片来自右参数。...该工具还显示白色指南来指示每个矩阵的行轴，尽管它们在这个屏幕截图中很模糊。...规范矩阵乘法分解动作 在深入研究一些更复杂的示例之前，Pytorch团队将介绍一些直觉构建器，以了解事物在这种可视化风格中的外观和感觉。 点 首先是标准算法。...在这里，研究人员使用了工具的默认方案，即交替生成凸面和凹面的立方体，这种布局在实践中非常有效，可以最大限度地利用空间并减少遮挡。...在本节中，Pytorch将对ML模型中的一些关键构件进行可视化处理，以熟练掌握可视化习惯用语，并了解即使是简单的示例也能给我们带来哪些直观感受。

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PyTorch 学习 -10- 利用模型块快速搭建复杂网络

当模型的深度非常大时候，使用Sequential定义模型结构需要向其中添加几百行代码，使用起来不甚方便。 参考 深入浅出PyTorch ，系统补齐基础知识。...U-Net 简介 U-Net 是分割 (Segmentation) 模型的杰作，在以医学影像为代表的诸多领域有着广泛的应用。...模型从上到下分为若干层，每层由左侧和右侧两个模型块组成，每侧的模型块与其上下模型块之间有连接；同时位于同一层左右两侧的模型块之间也有连接，称为“Skip-connection”。...Up sampling） 输出层的处理 除模型块外，还有模型块之间的横向连接，输入和U-Net底部的连接等计算，这些单独的操作可以通过forward函数来实现。...U-Net模型块实现 在使用PyTorch实现U-Net模型时，我们不必把每一层按序排列显式写出，这样太麻烦且不宜读，一种比较好的方法是先定义好模型块，再定义模型块之间的连接顺序和计算方式。

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从0 到1 实现YOLO v3（part two）

bounding box的属性，按以下顺序排列。...这些属性描述输入图像的尺寸，比检测图更大（以stride为因子）。 因此，我们必须通过检测特征图的stride来划分anchor。...注意，在我们转换之前这是不可能的，因为不能连接具有不同空间维度的特征映射。 但是现在我们的输出张量仅仅作为一个带有bounding box的tabel，完全可以行的方式连接。...我们的一个障碍是我们无法初始化一个空张量，然后将非空（不同形状）张量连接到它。 因此，我们缓存收集器（保持检测的张量）的初始化，直到我们获得第一个检测映射，然后在我们获得后续检测时连接到映射到它。...如果它是1，这意味着收集器已经初始化，我们可以将我们的检测图连接到它。

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Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（5）测试

pytorch进行CIFAR-10分类（3）定义损失函数和优化器 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10分类（4）训练 Pytorch打怪路（一）pytorch进行CIFAR-10...GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) # python字符串格式化 ' '.join表示用空格来连接后面的字符串...，参考python的join（）方法 这一部分代码就是先随机读取4张图片，让我们看看这四张图片是什么并打印出相应的label信息， 因为第一步里面设置了是shuffle了数据的，也就是顺序是打乱的，所以各自出现的图像不一定相同...而不是去这个dimension上面找最大 所以这里dim=1，基于我们的a是 4行 x 4列 这么一个维度，所以指的是 消除列这个维度，这是个什么意思呢？...class_total = list(0. for i in range(10)) # 定义一个存储每类中测试总数的个数的 列表，初始化为0 for data in testloader: # 以一个

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【Android RTMP】NV21 图像旋转处理 ( 图像旋转算法 | 后置摄像头顺时针旋转 90 度 | 前置摄像头顺时针旋转 90 度 )

灰度值 Y 数据读取顺序 : ① 外层循环 : 逐行遍历, 从第一行遍历到最后一行, 从 0 到 mWidth - 1 ; ② 内存循环 : 遍历每一行时, 从底部遍历到顶部, 从 mHeight -...UV 数据交替排列 , 一行 mWidth 中, 排布了 mWidth / 2 组 UV 数据 ; ③ UV 数据组有 mWidth / 2 行, mHeight / 2 列, 因此遍历时, 有如下规则...灰度值 Y 数据读取顺序 : ① 外层循环 : 逐行遍历, 从最后一行遍历到第一行, 从 mWidth - 1 到 0 ; ② 内存循环 : 遍历第 i 行时, 从顶部遍历到底部, 从 0 到 mHeight...UV 数据交替排列 , 一行 mWidth 中, 排布了 mWidth / 2 组 UV 数据 ; ③ UV 数据组有 mWidth / 2 行, mHeight / 2 列, 因此遍历时, 有如下规则...UV 数据交替排列, 一行 mWidth 中, 排布了 mWidth / 2 组 UV 数据 UV 数据组有 mWidth / 2 行

2.2K10

如何分析机器学习中的性能瓶颈

此呼叫会显示出 GPU 装置的拓扑以及彼此连接的方式。 ? 图 4 所示为 DGX A100 系统的拓扑配置，有 8 个 A100 GPU 与 NVLink 连接。...选择特定 GPU 执行工作负载时，建议选择与 NVLink 连接的 GPU，因为它们具有较高的带宽，尤其是在 DGX-1 系统上。...最后一行是使用半精度的矩阵乘法。它同时使用 Tensor 核心，非常好。 ?...变更先前之PyProf 呼叫的最后一行，以取得花在迭代正向传递上的总奈秒数： python -m pyprof.prof a_file -w 100 -c idx,trace,sil,tc,flops,...这是在程序代码基础和大多数ResNet 模型中看到的顺序。您也可以查看堆栈追踪，以取得更多与选择之运算有关的信息，在选取时会变成青绿色。 ? 在结束本篇文章之前，我们想要示范另一种优化方法。

2.4K61

从0到1实现YOLO v3（part two）

本文假设读者已经完成了上部分的阅读，以及对pytorch有一定的了解。...bounding box的属性，按以下顺序排列。...这些属性描述输入图像的尺寸，比检测图更大（以stride为因子）。 因此，我们必须通过检测特征图的stride来划分anchor。...注意，在我们转换之前这是不可能的，因为不能连接具有不同空间维度的特征映射。 但是现在我们的输出张量仅仅作为一个带有boudning box的tabel，完全可以行的方式连接。...我们的一个障碍是我们无法初始化一个空张量，然后将非空（不同形状）张量连接到它。 因此，我们缓存收集器（保持检测的张量）的初始化，直到我们获得第一个检测映射，然后在我们获得后续检测时连接到映射到它。

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PyTorch 1.11发布，弥补JAX短板，支持Python 3.10

你可以将多个 DataPipe 连接在一起，形成数据 pipeline，以执行必要的数据转换工作。...那些对连接到云提供商（如谷歌 Drive 或 AWS S3）感兴趣的用户， fsspec 和 iopath DataPipes 会提供帮助。...静态图 DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用 / 未使用的参数，因此它可以确定地了解相关状态，例如哪些钩子（hook）将触发、钩子将触发多少次以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序...当存在未使用的参数时，静态图功能也会应用性能优化，例如避免遍历图在每次迭代中搜索未使用的参数，并启用动态分桶（bucketing）顺序。...1.11一些更新 在 Python API 方面：修复了 python deepcopy 以正确复制 Tensor 对象上的所有属性，此更改可确保 Tensor 上的 deepcopy 操作能正确复制所有属性

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