初学神经网络和pytorch,这里参考大佬资料来总结一下有哪些激活函数和损失函数(pytorch表示)      首先pytorch初始化:   import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 构造一段连续的数据 x = Variable(x)

Pytorch之训练器设置 引言 深度学习训练的时候有很多技巧, 但是实际用起来效果如何, 还是得亲自尝试. 这里记录了一些个人尝试不同技巧的代码. tensorboardX 说起tensorflow, 我就一阵头大, google强力的创造了一门新的语言! 自从上手Pytorch后, 就再也不想回去了. 但是tensorflow的生态不是一般的好, 配套设施齐全, 尤其是可视化神器tensorboard, 到了Pytorch这边, 幸好还有visdom和tensorboardX, 但是前者实在

Pytorch预训练模型以及修改 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,torchvision.models包中包含alexnet.densenet.inception.resnet.squeezenet.vgg等常用网络结构,并且提供了预训练模型,可通过调用来读取网络结构和预训练模型(模型参数).往往为了加快学习进度,训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数.加载model如下所示: import torchvision.models as models 1.加

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42279044/article/details/101053719 关于数据格式 默认日常描述图片尺寸,采用[w,h]的形式,比如一张图片是1280*800就是指宽w=1280, 高h=800. 因此在cfg中所指定img scale = [1333, 800]就是指w=1333, h=800 从而转入计算机后,要从w,h变成

用单机单卡训练模型的时代已经过去,单机多卡已经成为主流配置.如何最大化发挥多卡的作用呢?本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法. 1. DataParallel 其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel,它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的. 简单来说,DataParallel有一个参数服务器的概念,参数服务器所在线程会接受其他线程传回来的梯度与参数,整合后进行参数更新,再将更新后的参数发回给其他线程,这里有一个单对多的双向传输.因

代码里面用tensorboard保存了训练的日志在logs目录里面 用tensorboard命令打开日志目录:tensorboard --logdir="./logs/" 会显示一个网址: TensorBoard 1.6.0 at http://bnrcDL:6006 (Press CTRL+C to quit) 直接在浏览器打开就好了 但远程访问不能这样: 注意不要去输入终端弹出的网址,要用上面这个网址 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/art

这是对莫凡python的学习笔记. 1.创建数据 import torch import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE = 8 x = torch.linspace(1,10,10) y = torch.linspace(10,1,10) 可以看到创建了两个一维数据,x:1~10,y:10~1 2.构造数据集对象,及数据加载器对象 torch_dataset = Data.TensorDataset(x,y) loader = Data.DataLoad

torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage.cuda(1)) # 把张量从GPU 1 移动到 GPU 0 torch.load('tensors.pt',

pytorch在训练中使用多卡: conf.device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else "cpu") conf.device_ids = list(conf.device_ids) self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids) self.model.to(conf.device) 然后在训练的命令行

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

背景 机器学习工作负载与传统的工作负载相比,一个比较显著的特点是对 GPU 的需求旺盛.在之前的文章中介绍过(https://mp.weixin.qq.com/s/Nasm-cXLtJObjLwLQHALmw 和 https://mp.weixin.qq.com/s/X4VDynLfKdVp-tyciQccyQ),目前 GPU 的显存已经不足以跟上模型参数规模的发展.随着 Transformer 等新的模型结构的出现,这一问题越来越显著.算法工程师们训练模型所需要的资源越来越多,分布式训练也随之

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(6)---监控/容错 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 1.1 Node集群角度 1.2 Agent总体逻辑图 1.3 监控角度 0x02 多进程 2.1 启动workers 2.1.1 start_processes 2.1.2 RunResult 2.1 TE 使用 2.2 PContext 2.3 MultiprocessContext 2.3.1 start 2.

当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别如下图所示: 由于模型并行比较少用,这里只对数据并行进行记录.对于pytorch,有两种方式可以进行数据并行:数据并行(DataParallel, DP)和分布式数据并行(DistributedDataParallel, DDP). 在多卡训练的实现上,DP与DDP的思路是相似的: 1.每张卡都复制一个有相同参数的模型副本. 2.每次迭代,每张卡分别输入不同批次数据,分别计算梯度. 3.DP与DD

参考深度学习框架pytorch:入门和实践一书第六章 以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提 在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点 与tensorflow不同,pyt

1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为:train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__init__() ... def reparameterize(self, mu, logvar): if self.training: std = logvar.mul(0.5).exp_() eps = Variable(std.data.new(std.size()).nor

原文地址: https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8570021.html -------------------------------------------------------------------------------------- 1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为:train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

文章来源 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8570021.html 1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为:train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__init__() ... def reparameterize(self, mu, logvar): if self.training: std = logvar.mul(0.

简介 每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文

本文截取自<PyTorch 模型训练实用教程>,获取全文pdf请点击: tensor-yu/PyTorch_Tutorial​github.com 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 我们所说的优化,即优化网络权值使得损失函数值变小.但是,损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧. 1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.Poi

前言 申请的专栏开通了,刚好最近闲下来了,就打算开这个坑了hhhhh 第一篇就先讲一讲pytorch的运行机制好了... 记得当时刚刚接触的时候一直搞不明白,为什么自己只是定义了几个网络,就可以完整的训练整个模型,它背后的机制又是如何,搞明白了这个,才有可能去做更多的定制的更改,比如更改loss,反传方式,梯度下降机制,甚至自定义参数更新速率(比如学习率随着迭代轮数下降),文章比较浅显,希望各位大神不吝赐教. 知识储备 看此文章的前提,大概需要你写过一个利用pytorch的训练程序,哪怕官网上的