与其他常见的 PyTorch 操作相反，torch.nonzero 返回的张量的大小不是预先确定的，因此需要同步。 CPU提前不知道输入张量中有多少个非零元素。...这里的 PyTorch 文档不太友好，但根据我们之前的经验，我们可以假设，由于我们使用了大小不确定的张量，我们再次遭受主机设备同步事件的困扰。...优化 #2：减少 torch.unique 操作的使用 用等效的替代方案替换 torch.unique 运算符并不总是可行的。...优化 #3：注意布尔掩码操作 在我们的例子中，解决这个问题相当简单，因为 PyTorch CrossEntropyLoss 有一个用于设置ignore_index的内置选项。...在我们的玩具示例中，我们能够找到有问题的运算符的等效替代方案，这些运算符使用固定大小的张量并避免需要同步事件。这些导致训练时间显着缩短。
在第一篇文章中，我们演示了使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 迭代分析和优化 PyTorch 模型的过程以及巨大潜力。...事实上，我们在 CPU 上执行的断言调用需要访问驻留在 GPU 上的目标张量，从而调用效率极低的数据复制。...分析跟踪视图向我们介绍了下一个性能问题： 我们再次看到之前的优化发现了一个新的严重性能问题，这次是在索引我们的 pred 张量时。索引由 r 和目标张量定义。...虽然目标张量已经驻留在 GPU 上，但上一行定义的 r 张量却没有。这再次触发低效的主机到 GPU 数据复制。...优化6：使用 torch.nn.CrossEntropyLoss 而不是自定义损失 PyTorch 包含一个内置的 torch.nn.CrossEntropyLoss，我们现在对其进行评估并与我们的自定义损失实现进行比较
torch.no_grad() 是关闭 PyTorch 张量的自动求导机制，以减少存储使用和加速计算，得到的结果无法进行 loss.backward()。...model.zero_grad()会把整个模型的参数的梯度都归零, 而optimizer.zero_grad()只会把传入其中的参数的梯度归零. torch.nn.CrossEntropyLoss 的输入不需要经过...torch.nn.CrossEntropyLoss 等价于 torch.nn.functional.log_softmax + torch.nn.NLLLoss。...除了标记 y 外，尽量少使用一维张量，使用 n*1 的二维张量代替，可以避免一些意想不到的一维张量计算结果。...torch.autograd.profiler.profile(enabled=True, use_cuda=False) as profile print(profile) 使用TorchSnooper来调试PyTorch
Python0.4.0之前，loss是一个封装了(1,)张量的Variable，但Python0.4.0的loss现在是一个零维的标量。...这是因为上面表达式的右侧原本是一个Python浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....中loss函数的参数设置 以CrossEntropyLoss为例： CrossEntropyLoss(self, weight=None, size_average=None, ignore_index...优化器的weight_decay项导致的隐蔽bug 我们都知道weight_decay指的是权值衰减，即在原损失的基础上加上一个L2惩罚项，使得模型趋向于选择更小的权重参数，起到正则化的效果。...但是我经常会忽略掉这一项的存在，从而引发了意想不到的问题。
检查张量的尺寸首先，我们需要检查涉及的张量的尺寸是否正确。使用函数如torch.Size()（对于PyTorch）或tf.shape()（对于TensorFlow）可以帮助我们检查张量的尺寸。...以PyTorch为例，一些操作符（如torch.add()或torch.matmul()）对于不同尺寸的张量有特定的要求。...广播机制允许不同尺寸的张量进行操作，通过自动扩展维度以匹配尺寸。在PyTorch和TensorFlow中，广播机制是默认开启的。...我们使用了torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，并将特征张量和标签张量分别作为输入。...在PyTorch中，张量的尺寸通常以元组的形式表示。例如，一维张量的尺寸可以表示为(n,)，其中n是张量在该维度上的大小。
神经网络的基本数据结构是张量，PyTorch（以及几乎所有其他深度学习框架）都是以张量为基础。 ?...一般而言，PyTorch 张量的行为和 Numpy 数组相似。它们的索引都以 0 开始，并且支持切片。 ? ? 改变形状 改变张量的形状是一个很常见的运算。...PyTorch提供了一种方便的方法来构建这样的网络，其中张量通过操作顺序传递。...在此例中，我们使用 softmax 输出，因此我们希望使用 criterion = nn.CrossEntropyLoss() 作为损失函数。...为了确保PyTorch跟踪张量上的运算并计算梯度，您需要在张量上设置requires_grad。
2.2 pytorch特点 Pytorch是一个python包，提供两个高级功能： 2.2.1 支持GPU加速的张量计算库 张量（tensor）：可以理解为多位数组，是Pytorch的基本计算单元，Pytorch...张量的运算 z=x+y print(z) #tensor([[2, 4, 6],[8, 10, 12]]) # 3....init__：在这里定义网络结构，输入为每一层的节点数，采用torch.nn.Linear这个类，定义全连接线性层，进行线性变换，通过第一层节点输入数据*权重矩阵（n * [n,k] = k），加偏置项，...) # 实例化模型 model = ThreeLayerDNN(input_size, hidden_size, output_size) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss...inputs, labels in test_data_loader: outputs = model(inputs) # 将输出通过softmax转换为概率分布（虽然CrossEntropyLoss
引言 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()。...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。 本文概要 1 什么是交叉熵？...2 交叉熵原理 3 Pytorch中CrossEntropyLoss()函数 4 参考文献 正文开始 1 什么是交叉熵？ 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。...3 Pytorch中CrossEntropyLoss()函数 Pytorch中计算的交叉熵并不是采用 ? 这种方式计算得到的，而是交叉熵的另外一种方式计算得到的： ?...Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。
torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia 三、PyTorch数据结构 1、Tensor（张量） Tensor（张量）是PyTorch中用于表示多维数据的主要数据结构...高维张量 【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算 【深度学习...】Pytorch教程（九）：PyTorch数据结构：3、张量的统计计算详解 4、张量操作 1....张量变形 【深度学习】Pytorch教程（十）：PyTorch数据结构：4、张量操作（1）：张量变形操作 2. 索引 3....张量修改 【深度学习】Pytorch 教程（十二）：PyTorch数据结构：4、张量操作（3）：张量修改操作（拆分、拓展、修改） 5、张量的梯度计算 【深度学习】Pytorch教程（十三）：PyTorch
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！ 1. 张量：构建模块 PyTorch 中的张量是多维数组。...动态计算图 PyTorch 使用动态计算图，这意味着该图是在执行操作时即时构建的。这为在运行时修改图形提供了灵活性。...Autograd：自动微分 PyTorch 的 autograd 为张量上的所有操作提供自动微分。设置 require_grad=True 来跟踪计算。...预定义层和损失函数 PyTorch 在 nn 模块中提供了各种预定义层、损失函数和优化算法。...loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) 7.
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) Pytorch中的损失函数一般在训练模型时候指定。...这种方法和直接使用nn.CrossEntropyLoss等价。 如果有需要，也可以自定义损失函数，自定义损失函数需要接收两个张量y_pred，y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值。...Pytorch中的正则化项一般通过自定义的方式和损失函数一起添加作为目标函数。 如果仅仅使用L2正则化，也可以利用优化器的weight_decay参数来实现相同的效果。...的十八个损失函数》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/61379965 二，自定义损失函数 自定义损失函数接收两个张量y_pred,y_true作为输入参数，并输出一个标量作为损失函数值...，该范例既演示了自定义正则化项的方法，也演示了FocalLoss的使用方法。
PyTorch 基础 在讨论 PyTorch 的各个组件前，我们需要了解它的工作流。...conda install pytorch torchvision cuda91 -c pytorch 我们在基础部分主要需要了解的 PyTorch 元素有 PyTorch 张量、数学运算、自动求导模块...下面本文会依次对这些模块进行简要的介绍： PyTorch 张量 正如 PyTorch 文档所说，如果我们熟悉 NumPy 的多维数组，那么 Torch 张量的很多操作我们能轻易地掌握。...PyTorch 提供了 CPU 张量和 GPU 张量，并且极大地加速了计算的速度。 ? 从张量的构建与运行就能体会到 PyTorch 相比 TensorFLow 需要声明张量、初始化张量要简洁地多。...在官网上所说，PyTorch 是一个张量和动态神经网络 Python 库，它有着极其强大的 GPU 加速性能。
【GiantPandaCV导语】 因为最近跑VIT的实验，所以有用到timm的一些配置，在mixup的实现里面发现labelsmooth的实现是按照最基本的方法来的，与很多pytorch的实现略有不同，...一、交叉熵损失(CrossEntropyLoss) 先简单讲一下交叉熵损失，也是我们做分类任务里面最常用的一种损失，公式如下： 这里的 表示的是模型输出的logits后经过softmax的结果...，shape为 ， 表示的是对应的label，经常用onehot来表示，pytorch版本可以使用scalar表示，shape为 ，这里 表示为batchsize， 表示为向量长度...但是有个问题，连乘对于求导不友好，计算也过于复杂，所以可以对其取对数，有 最大化对数似然函数就等效于最小化负对数似然函数，所以加个负号，公式如下： 由于求loss的时候，采用的是onehot形式，除去当前类别为...1其余都为0，所以有： 这个形式就和交叉熵形式一致，所以NLLLoss也叫CrossEntropyLoss。
Variable类是PyTorch中的另一个变量类型。它是由Autograd模块对张量进一步封装实现的。一旦张量Tensor被转化成Variable对象，便可以实现自动求导的功能。...PyTorch中，CrossEntropyLoss损失函数是以类的形式封装的。...PyTorch中，具体做法如下： import torch loss = torch.nn.CrossEntropyLoss (weight)(pre,label) 4.2 tf.keras接口中的损失函数...公式中的各个项的含义如下。 ? 4.3 PyTorch接口中的损失函数 在PyTorch中还有封装了其它的损失函数。这些损失函数相对不如前文中介绍的几款常用，但是作为知识扩展，也建议了解一下。...从交叉熵角度理解，交叉熵损失的公式是模型对正向样本预测的交叉熵（第一项）和负向样本预测的交叉熵（第二项）之和。 提示： 预测正向样本的概率为a,预测负向样本的概率为1-a。
前言 总结9个最重要的PyTorch操作： 张量创建和基本操作 自动求导（Autograd） 神经网络层（nn.Module） 优化器（Optimizer） 损失函数（Loss Function） 数据加载与预处理...张量创建和基本操作 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。...import torch # 创建张量 a = torch.tensor([1, 2, 3]) b = torch.tensor([4, 5, 6]) # 张量加法 c = a + b print(...loss_function = nn.CrossEntropyLoss() 6....数据加载与预处理 PyTorch中的 torch.utils.data 模块提供了 Dataset 和 DataLoader 类，用于加载和预处理数据。可以自定义数据集类来适应不同的数据格式和任务。
PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，也不例外。...错误产生的原因 1.1 数据类型不匹配 在PyTorch中，张量的数据类型必须与模型的预期类型匹配。如果存在不匹配，可能会导致CUDA设备上的断言失败。...model.cuda() # 将输入转换为浮点类型 inputs = inputs.float() # 前向传播 outputs = model(inputs) # 计算损失 criterion = nn.CrossEntropyLoss...通过检查数据类型、验证索引范围和确保张量初始化，可以有效地解决这一错误。希望本文能够帮助大家在使用PyTorch时更加顺利地解决类似问题，提高模型的训练效率。...参考资料 PyTorch 官方文档 CUDA 编程指南 深度学习中的错误调试技巧 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。
张量和梯度 我们将深入探讨使用 PyTorch 构建自己的神经网络必须了解的 2 个基本概念：张量和梯度。 张量 张量是 PyTorch 中的中央数据单元。...它们之间最重要的区别是 PyTorch 张量可以在 GPU 的设备上运行以加速计算。 # 使用Tensor对象创建了一个 3x3 形状的未初始化张量。...允许我们在张量之间执行数学运算，同样的 Numpy 数组中的其他常见操作，如索引和切片，也可以使用 PyTorch 中的张量来实现。...PyTorch 使用torch库中的Autograd包来跟踪张量上的操作。 # 01. 默认情况下，张量没有关联的梯度。...model = My_CNN() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) loss_function = nn.CrossEntropyLoss
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