PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...: 当你在 GPU 上训练了一个模型，并使用 torch.save() 保存了该模型的状态字典（state_dict），然后尝试在一个没有 GPU 的环境中加载该模型时，会引发错误，因为 PyTorch...期望在相同的设备上执行操作。...为了解决这个问题，你可以在没有 GPU 的机器上保存整个模型（而不是仅保存 state_dict），这样 PyTorch 会将权重数据移动到 CPU 上，并且在加载时不会引发错误。...(), lr=0.01) 创建一个Adam优化器对象，在PyTorch中，优化器用于更新模型的参数以最小化损失函数。
训练模型，思路上面已经讲过了，直接看代码 上面要注意的一些事项： 我们使用前面定义的数据加载器来获取每次迭代的batch数据 我们不是手动更新参数（权重和偏差），而是使用opt.step来执行更新，而使用...逻辑回归模型几乎与线性回归模型相同，即存在权重和偏差矩阵，并且使用简单矩阵运算（pred = x @ w.t（）+ b）获得输出 就像我们使用线性回归一样，我们可以使用nn.Linear来创建模型，而不是手动定义和初始化矩阵...此外，它还在内部执行softmax，因此我们可以直接传递模型的输出而不将它们转换为概率。...随意尝试不同的学习率，看看它如何影响训练过程。 训练模型 现在我们已经定义了数据加载器，模型，损失函数和优化器，我们已准备好训练模型。 训练过程几乎与线性回归相同。...要加载模型权重，我们可以实例化MnistModel类的新对象，并使用.load_state_dict方法。 正如完整性检查一样，让我们验证此模型在测试集上具有与以前相同的损失和准确性。 好了。
逻辑回归模型几乎与线性回归模型相同，即存在权重和偏差矩阵，并且使用简单矩阵运算（pred = x @ w.t（）+ b）获得输出 就像我们使用线性回归一样，我们可以使用nn.Linear来创建模型，而不是手动定义和初始化矩阵...如前所述，我们希望这些输出表示概率，但是为此，每个输出行的元素必须介于0到1之间并且加起来为1，这显然不是这里的情况。 要将输出行转换为概率，我们使用softmax函数，它具有以下公式： ?...此外，它还在内部执行softmax，因此我们可以直接传递模型的输出而不将它们转换为概率。 ?...随意尝试不同的学习率，看看它如何影响训练过程。 训练模型 现在我们已经定义了数据加载器，模型，损失函数和优化器，我们已准备好训练模型。 训练过程几乎与线性回归相同。...要加载模型权重，我们可以实例化MnistModel类的新对象，并使用.load_state_dict方法。 ? 正如完整性检查一样，让我们验证此模型在测试集上具有与以前相同的损失和准确性。 ? 好了。
在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...如何在PyTorch中使用Sharded Sharded后的工作原理 Sharded与模型并行 本文适用于谁？ 本文适用于使用PyTorch训练模型的任何人。...使用Sharded为代码添加代码的最简单方法是将模型转换为PyTorch Lightning（这只是一个简单的重构）。...在此示例中，每个GPU获取数据的子集，并在每个GPU上完全相同地初始化模型权重。然后，在向后传递之后，将同步所有梯度并进行更新。...除了仅针对部分完整参数计算所有开销（梯度，优化器状态等）外，它的功能与DDP相同，因此，我们消除了在所有GPU上存储相同的梯度和优化器状态的冗余。
对深度学习本质而言，它实际上就是应用复杂的数学模型对输入数据进行建模，最后使用训练好的模型来预测或生成新的数据，因此深度学习的技术本质其实就是数学。...随着大语言模型的发展，人工智能的数学本质被进一步封装，从业者要不直接调用给定模型处理给定数据，有点“技术内涵”的就是在给定模型基础上进行“微调”，我看现在很多 国内的AIGC 创业团队，几乎没有多少人有能力对开源的大模型进行修改或创造的能力...我们首先着手的是概率论中经典的生日问题：一个房间中需要多少人才能使得其中某两个人出生在同一天的概率不少于 50%。...首先这个描述隐含的假设是房间内人与人之间的生日没有相互联系，但如果房间内的人都是双胞胎呢？双胞胎的生日显然不是互不关联的。...由此我们还需要对问题的陈述做进一步改进：假设进入屋子的人，他们的生日日期相互独立，并且等可能的落入一年 365 天中的任何一天，那么我们需要屋子里有多少人，才能使得其中某两个人有相同生日的概率大于 50%
否则将对Softmax输出计算log-softmax，将会降低模型精度。 如果使用nn.NLLLoss模块，则需要自己应用log-softmax。nn.NLLLoss需要对数概率，而不是普通概率。...因此确保应用nn.LogSoftmaxor nn.functional.log_softmax，而不是nn.Softmax。 Softmax的计算维度 注意Softmax的计算维度。...但是也存在PyTorch不会抛出错误的情况，此时未对齐的维度具有相同的大小。建议使用多个不同的批量大小测试您的代码，以防止维度不对齐。...参数初始化 正确初始化模型的参数非常重要。用标准正态分布初始化参数不是好的选择，推荐的方法有Kaiming或Xavier。...最好在单独的类中实现这种动态，以保持主模型类小而清晰。 输入相同的维度 如果您有多个具有相同输入的线性层或卷积，则可以将它们堆叠在一起以提高效率。
使用pytorch实现softmax回归模型 使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。...#drop_last：bool类型，如果有剩余的样本，True表示丢弃；Flase表示不丢弃 1.2 定义和初始化模型 由softmax回归模型的定义可知，softmax回归模型只有权重参数和偏差参数...因此PyTorch提供了一个具有良好数值稳定性且包括softmax运算和交叉熵计算的函数。...A = y_hat.argmax(dim=1) #最终输出结果为一个行数与y_hat相同的列向量 然后我们需要将得到的最大概率对应的类别与真实类别(y)比较，判断预测是否是正确的 B = (y_hat.argmax...1.7 预测 使用训练好的模型对测试集进行预测 做一个模型的最终目的当然不是训练了，所以来预测一下试试。
在加载图像时，PyTorch 数据集让我们可以指定一个或多个应用于这些图像的变换函数。...模型 现在我们已经准备好了数据加载器，我们可以定义我们的模型了。...由于这些原因，准确度虽然是很好的分类评估指标，但却不是好的损失函数。分类问题常用的一种损失函数是交叉熵，它的公式如下： ? 尽管看起来复杂，但实际上相当简单： 对于每个输出行，选取正确标签的预测概率。...此外，它还能内部执行softmax，所以我们可以不将它们转换成概率地直接传入模型的输出。 ?...softmax 解读模型输出，并选取预测得到的标签 为分类问题选取优良的评估指标（准确度）和损失函数（交叉熵） 设置一个训练循环，并且也能使用验证集评估模型 在随机选取的样本上手动地测试模型 保存和加载模型检查点以避免从头再训练
接着，将预处理后的图像输入模型进行预测，得到输出结果。最后，将输出结果通过softmax函数进行归一化处理，然后获取概率最高的几个预测结果并输出。...libtorch是PyTorch的C++前端库，它允许开发者在C++环境中使用PyTorch的功能和能力。libtorch提供了一个用于构建、训练和部署深度学习模型的高性能C++接口。...无缝集成：libtorch提供了与PyTorch的无缝集成，开发者可以将在Python中使用PyTorch训练的模型转移到C++环境中，并继续进行模型推理、优化和部署。...这种无缝的集成使得在模型开发和部署过程中能够更加高效和方便地跨平台操作。模型导入和导出：libtorch可以加载以及保存在Python中用PyTorch训练的模型。...这样，开发者可以在Python中训练模型，并将训练好的模型导出为.pt文件或使用C++代码加载训练好的模型。这种灵活的模型导入和导出机制有助于跨平台模型部署。
每当一个框架比另一个更好地处理你的任务时，请仔细查看它们是否执行相同的预处理（我几乎可以肯定他们不同）。 3.创建网络 下一步是导入预训练好的ResNet-50模型，这在两种情况下都是轻而易举的。...Keras和PyTorch以不同的方式处理log-loss。 在Keras中，网络预测概率（具有内置的softmax函数），其内置成本函数假设它们使用概率工作。...他们不鼓励保存整个模型，因为API仍在不断发展。 加载 加载模型和保存一样简单。你需要记住你选择的保存方法和文件路径。.../weights.h5')) 在Keras中，我们可以从JSON文件加载模型，而不是在Python中创建它（至少在我们不使用自定义层时不需要这样）。...这种序列化方便了转换模型。 PyTorch可以使用任何Python代码。所以我们必须在Python中重新创建一个模型。在两个框架中加载模型权重比较类似。
softmax和分类模型 内容包含： softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型...使用pytorch重新实现softmax回归模型 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。...，即最小化交叉熵损失函数等价于最大化训练数据集所有标签类别的联合预测概率。 模型训练和预测 在训练好softmax回归模型后，给定任一样本特征，就可以预测每个输出类别的概率。...我这里我们会使用torchvision包，它是服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。...torchvision主要由以下几部分构成： torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口； torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型
： 模型 数据 损失 优化器 模型 设计一个三层全连接神经网络，该网络以28x28的图像作为输入，并输出10个可能标签上的概率分布。...首先，在PyTorch中定义模型 ? 该模型定义了计算图，以将MNIST图像作为输入，并将其转换为10至9位数字的概率分布。 ?...将使用Adam而不是SGD，因为它在大多数DL研究中都是很好的默认设置。 ? 同样，这两者完全相同，只是它被组织到配置优化器功能中。 Lightning极为可扩展。...还会注意到，在Lightning中，传入了self.parameters（） 而不是模型，因为LightningModule是模型。 损失 对于n向分类，要计算交叉熵损失。...交叉熵与将使用的NegativeLogLikelihood（log_softmax）相同。 ? 再次……代码是完全一样的！
使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务（包含示例） Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型，并且根据autograd实现了神经网络参数更新...2个节点（分别输出属于对应节点标签的概率）。...神经网络两隐藏层的激活函数均采用sigmoid函数，输出层最后采用softmax函数归一化概率。...(dim=1) # 由于有两个概率输出，因此对其使用Softmax进行概率归一化，dim=1代表行归一化 ) print(net) ''' Sequential( (0): Linear(in_features...(dim=1) # 由于有两个概率输出，因此对其使用Softmax进行概率归一化 ) print(net) ''' Sequential( (0): Linear(in_features=2, out_features
）使用jupyter notebook新增的pytorch环境新建ipynb文件，完成基本数据操作的研究代码与练习结果如下： 导入必要库和加载数据： import torch from IPython...以下是一些原因： 不确定性：分类模型的预测结果往往包含一定程度的不确定性。即使一个类别的概率最大，但它的概率可能仍然相对较低。仅仅基于最大概率进行决策可能会忽略其他类别的潜在可能性。...类别之间的差异：在某些情况下，不同类别之间的重要性或影响力可能会有所不同。概率最大的类别可能不是最重要的类别，或者可能不是需要优先考虑的类别。...然后，实现了softmax函数，它将模型的原始输出转化为概率分布。通过对softmax函数的应用，可以得到每个类别的概率预测。接下来，定义了损失函数，使用交叉熵损失来度量模型预测与真实标签之间的差异。...通过简洁实现softmax回归，更加熟悉了深度学习框架的使用。可以通过几行代码完成模型的定义、数据的加载和训练过程。还学会了使用框架提供的工具来评估模型的性能，如计算准确率和绘制混淆矩阵。
对于数据科学项目来说，我们一直都很关注模型的训练和表现，但是在实际工作中如何启动和运行我们的模型是模型上线的最后一步也是最重要的工作。...今天我将通过一个简单的案例：部署一个PyTorch图像分类模型，介绍这个最重要的步骤。 我们这里使用PyTorch和Flask。...以上都是基本的web应用的内容，下面就是要将这个web应用和我们的pytorch模型的推理结合。 加载模型 在home route上面，加载我们的模型。...，处理并使用模型进行预测，并返回每个类的概率。...predict路由首先使用softmax函数获得类概率，然后获得最高概率的索引。
引言 故事起源于我之前博客【NLP笔记：fastText模型考察】遇到的一个问题，即pytorch实现的fasttext模型收敛极慢的问题，后来我们在word2vec的demo实验中又一次遇到了这个问题...的正解，也就是说，pytorch的cross entropy内置算法居然是错的，这显然是不太可能的，更大的概率是我们在使用上存在着偏差。...，而pytorch刚好相反，输入为(y_pred, y_true)； tensorflow的cross entropy函数输入要求y_true与y_pred具有相同的shape，即y_true需要为one_hot...我们首先给出softmax的公式如下： 2021-03-28 (23).png 因此，他除了是一个归一化的过程，还会对预测的概率进行一个调整，而这个概率调整的过程是一个平滑的抹平过程。...2021-03-28 (24).png 因此，我们就可以理解了，两次softmax过程之后导致所有的预测概率基本都被平均了，从而导致模型的学习难度大大增加，无怪乎loss下降如此之慢，最终的效果如此之差
在训练循环中，我们首先计算模型输出的对数概率分布（通过调用log()方法），然后将此对数概率分布和真实标签传递给负对数似然损失函数，计算当前的损失值。...您可以在PyTorch的官方文档中查找更多多分类损失函数的信息。 希望本文对您理解PyTorch中的多分类损失函数有所帮助。使用适当的损失函数，可以帮助您训练出更准确的多分类模型。...这个示例展示了如何使用PyTorch中的多分类损失函数和预训练模型来构建一个图像分类模型，并进行训练和测试。...在实际应用中，交叉熵损失函数常与Softmax函数结合使用。Softmax函数可以将模型的原始输出转化为概率分布，使得各个类别的预测概率之和为1。...通过将模型的输出经过Softmax函数得到概率分布，再与真实标签计算交叉熵损失，可以同时优化模型的预测结果和概率分布。
softmax的基本概念 分类问题 softmax函数主要是用于分类问题，一般在全连接层后面使用。...这样我们的训练目标可以设为使预测概率分布 \boldsymbol{\hat y}^{(i)} 尽可能接近真实的标签概率分布 \boldsymbol{y}^{(i)} 。...torchvision主要由以下几部分构成： torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口； torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型...=False)) # dim为0，按照相同的列求和，不在结果中保留列特征 print(X.sum(dim=1, keepdim=False)) # dim为1，按照相同的行求和，不在结果中保留行特征 输出...y比较 # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。
在我们学习和使用Pytorch的时候，数据的预处理对于模型的性能和训练效果至关重要。转换函数方便而灵活的方式来处理和增强数据，使其更适合输入到模型中。...softmax 函数通常用于将模型的原始输出转换为概率分布，使得每个类别的概率值都在 (0, 1) 范围内，并且所有类别的概率之和为 1。...对于二维张量（通常是分类问题的输出），一般将 dim 设为 1。 softmax 函数的输出是一个概率分布，所有类别的概率之和为 1。...# 使用 log_softmax() 计算 log-softmax 函数 log_y = F.log_softmax(x, dim=0) 对于模型的多分类输出，通常在训练时使用 softmax 函数，而在预测时使用模型输出的原始值...() 在深度学习中常用于多分类问题，其中模型的输出需要转换为概率分布以进行交叉熵损失计算。
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