PyTorch 中一些有用的技巧

最新推荐文章于 2025-12-11 18:25:41 发布

AvGroovy

最新推荐文章于 2025-12-11 18:25:41 发布

阅读量92

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AvGroovy/article/details/133348640

PyTorch 专栏收录该内容

83 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了PyTorch中的一些实用技巧，包括利用GPU加速计算，自定义数据集，使用预训练模型，模型的保存与加载，以及通过TensorBoard进行可视化。这些技巧能帮助开发者更高效地使用PyTorch进行深度学习任务。

PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活的接口，帮助开发者构建和训练神经网络模型。在这篇文章中，我将分享一些 PyTorch 的小技巧，希望能帮助你更有效地使用这个框架。下面是一些值得注意的技巧：

使用 GPU 进行加速

PyTorch 支持在 GPU 上进行张量计算，从而加速模型训练和推理过程。你可以使用 .to() 方法将张量移动到 GPU 上，例如：

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

AvGroovy

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Pytorch 中使用 Tensorboard 的技巧

BUPTer

11-13

1997

本文主要记录了如何在 pytorch 中利用 Tensorboard 可视化训练过程完整详细的 Tensorboard 可视化方法请看第 3 小节，精简版使用可直接看第 4 小节TensorBoard 是一组用于数据可视化的工具。它一开始包含在流行的开源机器学习库 Tensorflow 中，后来拓展到 Pytorch 库中。可视化模型的网络架构跟踪模型指标，如损失和准确性等检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图显示非表格数据，包括图像、文本和音频将高维嵌入投影到低维空间。

深度学习项目中的PyTorch编码规范与技巧

专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。

07-24

1002

本文介绍了PyTorch深度学习框架的编码规范与最佳实践。主要内容包括：1) 遵循PEP 8标准进行代码规范，使用类型注解和文档字符串增强可读性；2) 核心开发技巧如使用torch.device管理设备、DataLoader并行加载、混合精度训练等；3) 训练与推理流程优化，包括模式切换、内存管理和数据子集选择；4) 调试与可视化方法，如torchsummary查看模型结构和TensorBoard监控训练过程。这些规范与技巧能帮助开发者编写高效、清晰的PyTorch代码，提升深度学习项目的开发效率和可维护性

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Pytorch中的一些训练技巧

我的博客有点东西

08-25

1839

冻结bn层如果你使用了预训练模型，并且显卡不支持你使用很大的batch size，那么冰冻bn的参数就是很好的选择，因为在imageNet上预训练的模型，bn层会获得很好的running mean和running var。 for name, m in model.named_modules(): if isinstance(m, nn.BatchNorm2d): ...

pytorch节省显存小技巧

qq_45654059的博客

07-31

691

del 加 torch.cuda.empty_catch()可以减少显存

Pytorch深度学习代码技巧

Bageyalv的博客

06-20

1166

Pytorch深度学习代码技巧

全面详解 PyTorch 中的优化器

主攻大数据人工智能物联网安全低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾

10-08

1259

学习率是首要超参数：如果损失不下降（LR太小）或变成NaN（LR太大），首先调整学习率。使用学习率查找器是一个好方法。Adam/AdamW 的默认参数通常很好和eps=1e-8在绝大多数情况下不需要修改。权重衰减很重要：即使是很小的值（如 1e-4）也能显著影响泛化能力。配合学习率调度器：静态的学习率通常不是最优的，使用调度器（如余弦退火或）能带来巨大提升。监控训练过程：使用 TensorBoard 或 WandB 监控损失和梯度直方图，这能帮助你诊断优化问题。

【PyTorch】08训练技巧

qq_41566530的博客

05-21

434

8 PyTorch训练技巧 8.1 模型保存与加载模型保存与加载，就是序列化与反序列化，将模型持久化保存【PyTorch】7.1 模型保存与加载 torch.save() 功能：模型保存，即序列化参数说明： obj：对象 f：输出路径 torch.load() 功能：模型加载，即反序列化参数说明： f：文件路径 map_location：指定存放位置，cpu or gpu 模型保存的两种方法：官方推荐方法2：方法2比方法1速度快，但方法2只保存了模型参数，加载时需将参数加

Pytorch中的矩阵乘法

laice的博客

11-06

281

pytorch中常用的矩阵乘法有：矩阵相乘和两个元素相乘。

Pytorch中使用TensorBoard

热门推荐

鸿神的博客

02-05

2万+

本文记录了如何在Pytorch中使用Tensorboard（主要是为了备忘）

PyTorch张量操作实战技巧

tensor9flow的博客

09-14

562

本文介绍了PyTorch中常用的张量操作方法，包括移除多余维度、生成指定范围和分布的张量、检索非零元素索引、堆叠张量以及批量矩阵乘法等实用技巧，适用于深度学习和科学计算场景。

PyTorchTricks:pytorch的一些技巧

05-28

2019年11月29日: 更新一些模型设计技巧和推理加速的内容, 补充了下apex的一个介绍链接, 另外删了tfrecord, pytorch能用么? 这个我记得是不能, 所以删掉了(表示删掉:<) 2019年11月30日: 补充MAC的含义, 补充...

PyTorch 深度学习小技巧 70个

01-04

PyTorch深度学习框架包含了从基础到高级的多种技巧，适用于不同的学习和工作需求。下面将详细解读这些技巧，帮助读者更好地掌握PyTorch的使用。首先，PyTorch的安装和基础使用是学习深度学习的第一步。可以通过pip...

PyTorch技巧：DataLoader中collate-fn参数的详细说明

11-16

在PyTorch框架中，`DataLoader`是核心功能是负责加载并预处理数据的重要工具。它通过将数据集划分为批次的方式来提高神经网络模型的训练效率。其中，`collate_fn`参数是一个可选设置，允许用户自定义样本合并的方式...

Pytorch节约显存的一些技巧1

08-04

在PyTorch中，处理大型模型或大数据时，可能会遇到GPU显存不足的问题，这被称为“Out Of Memory”异常。解决这个问题通常有两种方法：减小输入图像尺寸或降低Batch Size。然而，这两种方法都可能对模型性能产生负面...

日拱一卒之pytorch中的矩阵乘法

fantasygwh2015的博客

12-06

833

$\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \end{bmatrix}$ (看起来像截断的单位矩阵)新建一个栏目，主要的点在于每天都要有点进步，每天进步千分之一，总归会有强大的一天。，不动它，然后对剩下的两个维度进行标准的 2D 矩阵乘法。（它仅仅是改变了看待数据的方式，因此叫 "view"）。用于将一个张量（Tensor）重塑为不同的形状，但。是两个非常核心的张量（Tensor）操作函数。的缩写，执行的是标准的线性代数中的。）时，执行的操作被称为。

【torch.compile】PyTorch2.0新特性概览

最新发布

jack.li的博客

12-11

380

PyTorch 2.0引入了革命性的torch.compile功能，实现了动态图灵活性与静态图性能的完美结合。本章深入解析其核心架构：TorchDynamo负责图捕获，AOTAutograd处理自动微分，TorchInductor进行代码生成。通过算子融合等技术，可显著提升模型性能（ResNet-50推理加速1.71x）。同时对比了PyTorch编译技术栈（TorchScript、TorchFX、Lazy Tensor）的适用场景，指导开发者根据不同需求选择最佳方案。本章为理解PyTorch 2.0的编译优

PyTorch 核心方法：state_dict ()、parameters () 参数打印与应用

weixin_38647644的博客

12-11

654

本文以LeNet-5模型为例，介绍了PyTorch中三种获取模型参数的方法：state_dict()返回有序字典形式的参数名称和张量；parameters()生成器仅包含参数信息；named_parameters()生成器同时提供模型名称和参数。通过代码示例展示了各方法的输出格式，并演示了如何利用named_parameters()进行模型参数冻结操作。这些方法为模型分析、参数调整和迁移学习提供了便利工具，适用于深度学习模型的调试和优化过程。

PyTorch DDP分布式训练Pytorch代码讲解

Younai2021的博客

12-05

959

if is_ddp:# 开始 DDP 时用了 init_process_group# 结束 DDP 时要调用 destroy_process_group。

PyTorch 从小白到高级进阶教程[工业级示例]（三）

OuNuo5280的博客

12-11

457

本文系统介绍了PyTorch的高级优化策略和工业级应用方案。主要内容包括：1）三大优化技术：梯度裁剪解决RNN梯度爆炸、早停防止过拟合、Albumentations增强数据；2）常见问题解决方案：显存不足的梯度累积、过拟合的模型剪枝、训练速度慢的编译优化；3）前沿技术应用：LoRA轻量化微调大模型、扩散模型实现图像生成；4）完整工业项目示例，涵盖配置管理、日志监控和部署全流程。文章还提供了循序渐进的学习路径和工程实践建议，帮助开发者从基础使用进阶到工业级应用。