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PyTorch入门笔记-创建序列张量

创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。...) 的 1D 张量，张量的元素值为在 [start, end] 之间，步长为 step 的整型序列，包含 end 本身； 使用 torch.range() 函数会出现 Warning 警告：未来的 Pytorch...因为 torch.range() 函数和 Python 的内建函数 range 行为不一致，Python 中的 range 函数生成的整数序列范围为 [start, end) (包左不包右，Python...中习惯使用包左不包右的规范)，而 torch.range() 函数生成的整数序列范围为 [start, end] (包左包右)。...torch.arange() 函数和 torch.range() 函数功能相似。「如果想要创建整型序列，推荐使用 torch.arange() 函数。」

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batchnorm pytorch_Pytorch中的BatchNorm

前言： 本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者...β\gamma, \betaγ,β：分别是仿射中的weightweight\mathrm{weight}weight和biasbias\mathrm{bias}bias，在pytorch中用weight...在pytorch中，用running_mean和running_var表示[5] 在Pytorch中使用 Pytorch中的BatchNorm的API主要有： torch.nn.BatchNorm1d(...num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)1 2 3 4 5 一般来说pytorch中的模型都是继承...这个是期望中的测试阶段的设置，此时BN会用之前训练好的模型中的(假设已经保存下了)running_mean和running_var并且不会对其进行更新。

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    PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

    0，而在 x 和 y 进行除法运算时，y 中的 0 作为了除数。...在 PyTorch 中，除数为 0 时程序并不会报错，而是的等于 inf。...这些加、减、乘、除基本的数学运算在 PyTorch 中的实现都比较简单，但是在使用过程中还是需要注意以下几点（下面都以乘法为例，其余三种运算同理）： 参与基本数学运算的张量必须形状一致，或者可以通过广播机制扩展到相同的形状...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...这是因为生成张量 x 和 y 的类型不一致，当然本小节使用的都是 torch.arange 函数生成张量 y，这也是为了说明类型陷阱的问题。

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    Pytorch中的Sequential

    春恋慕Pytorch中nn.Sequential是nn.Module的一个子类，Sequential已经实现了forward函数，因此不需要编写forward函数，Sequential会自动进行前向传播...现将https://ymiir.top/index.php/2022/02/05/add_pooling_layer/文章中的神经网络改写成使用Sequential定义神经网络测试效果。.../dataset/train/ants文件夹下 #图像大小不一致，需要将尺寸一致调为[3,375,500] trans_re=transforms.Resize([375,500]) #首先创建自己的数据集...#便于得知训练中每个阶段网络的输出 step=0 #遍历dataloader中的batch #分batch喂入数据集 for data in dataloader: #获取一组图像，一组标签...色彩有些许差别的原因可能是初始的权重不同而导致的不同，因为我们的卷积核以及池化核中的数据是程序初始随机生成的。

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    【踩坑】pytorch中的索引与copy_结合不会复制数据及其解决方案

    背景知识 我们现在知道以下几个知识点：copy_函数：pytorch中变量的copy_函数，可以将变量inplace地复制到另一个变量中。...比如buffer.copy_(a)，将a中的数据直接复制到了buffer中。视图(View)： 视图是指不复制数据的情况下，返回一个与原始张量共享内存的张量。例如，切片操作通常会返回一个视图。...PyTorch和Numpy中的情况：在通过索引访问张量的内容时，PyTorch 遵循 Numpy 的行为，即基本索引返回视图，而高级索引返回副本。通过基本索引或高级索引进行的赋值都是原地操作。...在PyTorch中，切片操作通常会返回一个视图，而不是数据的副本。这意味着切片操作返回的张量和原始张量共享相同的内存。因此，对切片后的张量进行的任何修改都会影响到原始张量。...通常，PyTorch中的张量索引使用逗号分隔的整数索引来指定每个维度上的具体位置。如果你想对一个一维张量进行切片，应该使用冒号:来指定范围。

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    Spring中事务的传播行为

    当我们在spring中调用Service中一个方法时，如果我们默认配置了对Service的事务管理，那么此时的Service将运行在一个由spring管理的事务环境中。...由于在我们日常的开发时，通常会在一个Service接口中调用其它Service中的接口以此来完成一个完整的事务操作，这时就会发生服务接口嵌套调用的情况，spring通过事务传播行为控制当前事务如何传播到被嵌套调用的目标服务接口方法中的...下面我们想想了解一下在spring中都有哪些不同的事务传播行为，以前它们的区别。...spring在TransactionDefinition接口中定义了7种类型的事务传播行为，它们具体的区别如下： 事务传播行为说明 PROPAGATION_REQUIRED：如果当前没有事务，那就新建一个新的事务...我们可以看到，采用xml管理事务和直接用编码的方法有很大的不同的，在接口的实现类中只有相关的业务代码，并不会有任何相关事务的代码，而用直接编码的方法则必须手动的将管理事务的代码编写在接口的实现类中。

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    Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

    今天是Pytorch专题的第二篇，我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor，今天我们继续深入Tensor的其他用法。...在上面这个例子当中，我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2，我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。...如果你学过TensorFlow的话，你会发现matmul是TensorFlow当中点乘的api，Pytorch当中沿用了这个命名。 可以看到，mm和matmul计算得到的结果是一致的。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...比较好的办法是使用to方法来进行设备转移。 将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU的并发性能提升计算的效率，这是Pytorch当中常用的手段。

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    PyTorch中Linear层的原理 | PyTorch系列（十六）

    文 |AI_study 原标题：PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python Linear 层是如何实现的 在上一篇文章中，我们学习了...二、使用PyTorch线性层进行转换 让我们看看如何创建一个PyTorch的 Linear 层来完成相同的操作。...我们知道需要一个权重矩阵被用执行这个操作，但是在这个例子中权重矩阵在哪里呢? 我们将权重矩阵放在PyTorch LinearLayer类中，是由PyTorch创建。...这意味着这两个例子中的线性函数是不同的，所以我们使用不同的函数来产生这些输出。 ? 记住权矩阵中的值定义了线性函数。这演示了在训练过程中，随着权重的更新，网络的映射是如何变化的。...这个事实是一个重要的PyTorch概念，因为在我们的层和网络中，__call __()与forward()方法交互的方式是用的。 我们不直接调用forward()方法，而是调用对象实例。

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    PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

    我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络，然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在，我们需要实现网络的 forward() 方法，最后，我们将准备训练我们的模型。...在深度学习基础知识系列中，我们在有关层的文章中解释说，不是输入或输出层的所有层都称为隐藏层，这就是为什么我们将这些卷积层称为隐藏层。...我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法，并且当我们调用nn.Module的forward() 方法时，有一种特殊的调用方法。...这就是我们在PyTorch中实现神经网络forward方法的方式。 PyTorch在__ call __()方法中运行的额外代码就是我们从不直接调用forward()方法的原因。...如果我们这样做，额外的PyTorch代码将不会被执行。因此，每当我们想要调用forward()方法时，我们都会调用对象实例。这既适用于层，也适用于网络，因为它们都是PyTorch神经网络模块。

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    PyTorch中view的用法

    相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。...我的理解是：把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。...比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view后面的参数一致，得到的结果都是一样的。...]]])print(a.view(3,2))将会得到：tensor([[1., 2.],         [3., 4.],         [5., 6.]])相当于就是从1，2，3，4，5，6顺序的拿数组来填充需要的形状...但是如果您想得到如下的结果：tensor([[1., 4.],         [2., 5.],         [3., 6.]])

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    PyTorch 中的自动求导

    PyTorch 中的自动求导 简介：自动求导是 PyTorch 中的一个核心概念，它使得神经网络的训练过程变得更加高效和简单。...在传统的深度学习框架中，如 TensorFlow，开发者需要手动编写神经网络的反向传播算法，来计算损失函数对每个参数的梯度。这种方式繁琐且容易出错。...而 PyTorch 的自动求导机制使得这一过程变得更加简单和直观。 如何使用自动求导？ 在 PyTorch 中，可以通过设置 requires_grad=True 来指定张量需要被追踪其梯度。...在PyTorch中，创建张量并追踪其梯度意味着你告诉PyTorch跟踪该张量的计算历史，并允许自动计算关于该张量的梯度。...这对于训练神经网络特别有用，因为在反向传播过程中，PyTorch可以使用这些梯度来更新模型的参数。

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    pytorch中的线性回归

    pytorch中的线性回归 简介： 线性回归是一种基本的机器学习模型，用于建立输入特征与连续输出之间的关系。...它假设输入特征与输出之间的关系是线性的，并且尝试找到最佳的线性拟合，以最小化预测值与真实值之间的差距。...我们的目标是找到最佳的 W 和 b ，使得预测值 \hat{Y} 与真实值 Y 之间的误差最小化。...通常使用最小化均方误差（Mean Squared Error，MSE）来衡量预测值与真实值之间的差距。 实现线性回归 在 PyTorch 中，我们可以利用自动求导功能和优化器来实现线性回归模型。...下面是一个简单的线性回归示例代码： 我们的目的是：预测输入特征X与对应的真实标签Y之间的关系。

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    PyTorch中的梯度累积

    这就是梯度累加（Gradient Accumulation）技术了 以PyTorch为例，正常来说，一个神经网络的训练过程如下： for idx, (x, y) in enumerate(train_loader...batch_size=64结果爆显存了，那么不妨设置batch_size=16，然后定义一个变量accum_steps=4，每个mini-batch仍然正常前向传播以及反向传播，但是反向传播之后并不进行梯度清零，因为PyTorch...中的loss.backward()执行的是梯度累加的操作，所以当你调用4次loss.backward()后，这4个mini-batch的梯度都会累加起来。...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？

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    Pytorch中的.backward()方法

    PyTorch的主要功能和特点之一就是backword函数，我知道一些基本的导数: Let, F = a*b Where, a = 10 b = 10∂F/∂a = b => ∂F/∂a = 20 ∂...F/∂b = a => ∂F/∂b = 10 让我们在PyTorch中实现: ?...RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 在文档中写道：当我们调用张量的反向函数时，如果张量是非标量(即它的数据有不止一个元素...这里F是非标量张量所以我们需要把梯度参数传递给和张量F维数相同的反向传播函数 ? 在上面的代码示例中，将梯度参数传递给backword函数并给出了所需的梯度值a和b。...但是了解这些特殊的情况，这有助于了解更多关于pytorch的功能，万一那天用上了呢，对吧。

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    PyTorch中的模型创建

    最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...dilation=1, padding_mode=‘zeros’, device=None, dtype=None) 输入：(,,,)或者(,,) 输出：(,,,)或者(,,) 转置卷积是一种卷积神经网络中的操作...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。...两个int组成的元组：第一个int用在H维度，第二个int用在W维度 #长宽一致的池化，核尺寸为3x3，池化步长为2 m1 = nn.MaxPool2d( 3，stride=2) #长宽不一致的池化...,核尺寸为3x3，池化步长为2 m1 = nn.AvgPool2d( 3, stride=2) #长宽不一致的池化 m2 = nn.AvgPool2d((3，2), stride=(2，1)) input

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    Pytorch中的优化器

    今天来探索Pytorch中的优化器，使用优化器来优化参数是反向传播过程中必不可少的一个环节，在得到损失函数对每个参数的梯度之后，通过优化器更新所有参数，来达到反向传播的目的。...春恋慕 Pytorch中的优化器实现在torch.optim包中，其中包含有多种优化算法，官方文档torch.optim。...optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) optimizer = optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001) 构建时填入的参数随着优化器的不同而不同...一个使用优化器的例子： for input, target in dataset: #必须要写的一步，将上一轮循环的梯度信息归零，避免上一步对下一步的影响 optimizer.zero_grad...loss.backward() #根据得到的梯度更新参数 optimizer.step() 优化器的使用很方便并且简洁，查看各个优化器对应的算法时可以查看官方文档。

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