使用PyTorch创建多任务学习模型

最新推荐文章于 2025-08-03 15:54:27 发布
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文章标签： pytorch 学习 python 编程
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本文介绍如何利用PyTorch实现多任务学习，通过一个共享的卷积神经网络处理任务A和任务B，定义模型、加载数据、训练及评估模型性能，展示多任务学习的优势。

多任务学习是指在一个模型中同时处理多个相关任务的学习过程。在本篇文章中，我们将使用PyTorch来创建一个多任务学习模型。我们将介绍如何定义模型、加载数据、训练模型以及评估模型的性能。

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader

接下来，我们将定义一个多任务学习模型。假设我们有两个任务，任务A和任务B。我们将使用一个共享的卷积神经网络作为特征提取器，并在其之后连接两个任务特定的全连接层。


                

                
                
        

    



  


        

                

                  

                  

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PyTorch深度学习实战（17）——多任务学习

				
			

			

				

					盼小辉丶的博客
				

				

					09-20
					
					7583
					
				

			

		

		

			
				
多任务学习可以同时处理和学习多个相关任务，在实践中，通过在多个任务上进行联合训练，模型可以学习到更通用的特征表示，从而改善每个任务的性能，这种共享知识的方式可以减少对大量任务特定数据的需求，使得训练更加高效，同时任务之间的相互促进和共享知识可以帮助模型更好地理解数据的内在结构和模式。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络

				
			

			

				

					盼小辉丶的博客
				

				

					06-13
					
					8万+
					
				

			

		

		

			
				
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Multi-Task-Learning-PyTorch:PyTorch多任务学习架构的实现，包括MTI-Net（ECCV2020）

				
			

			

				

					05-05
				

			

		

		

			
				
多任务学习
此仓库旨在在PyTorch中实施几种多任务学习模型和培训策略。 该代码库是对以下工作的补充：
  ，  ，Wouter Van Gansbeke，Marc Proesmans，Dengxin Dai和Luc Van Gool。
  ， 和Luc Van Gool。
 在可以找到有关多任务学习的最新作品列表。
安装
该代码与最新的Pytorch版本一起运行，例如1.4。 假设 ，最重要的软件包可以按以下方式安装： 
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
conda install imageio scikit-image		   	   # Image operations
conda install -c conda-forge opencv		           # OpenCV
cond

			
		

	





	

		

			

				
					
targetClassifier:尝试在Pytorch中进行多任务学习

				
			

			

				

					04-11
				

			

		

		

			
				
设置
conda环境
conda create --name pytorch
conda activate pytorch
此处生成的Conda安装命令：  ： 
 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
# install jupyter support
conda install ipykernel jupyter
# make a pytorch kernel
python -m ipykernel install --user --name pytorch --display-name "Pytorch"
# requirements
pip install -r requirements.txt
使用以下命令从项目目录启动jupyter notebook
 jupyter n

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
多任务学习 Pytorch实现

				
			

			

				

					hxxjxw的博客
				

				

					03-29
					
					8485
					
				

			

		

		

			
				
多任务学习MTL的简单实现，主要是为了理解MTL

代码写得挺烂的，有时间回来整理一下


import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import os
from torch..

			
		

	





	

		

			

				
					
深入了解PyTorch的多任务学习和一元学习技术

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					01-28
					
					991
					
				

			

		

		

			
				
1.背景介绍

多任务学习(Multi-Task Learning, MTL) 和一元学习(One-Shot Learning) 是两种在深度学习领域中广泛应用的技术。PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了多任务学习和一元学习的实现方法。在本文中，我们将深入了解PyTorch的多任务学习和一元学习技术，涵盖其核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和工具推荐。

1. 背景介绍

1.1 ...

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解

					
热门推荐

				
			

			

				

					盼小辉丶的博客
				

				

					05-28
					
					9万+
					
				

			

		

		

			
				
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch生成式人工智能（24）——使用PyTorch构建Transformer模型

					
最新发布

				
			

			

				

					盼小辉丶的博客
				

				

					08-03
					
					8386
					
				

			

		

		

			
				
相较于传统模型，如循环神经网络 (RNN)，Transformer 的优势在于能够理解输入和输出序列中元素之间的关系，在大语言模型 (如 ChatGPT 和 DeepSeek) 的发展中起到了关键作用，为了从零开始构建 Transformer，首先探讨自注意力机制，包括查询 (query)、键 (key) 和值 (value) 向量，以及缩放点积注意力 (SDPA)。将层归一化和残差连接集成到多头注意力层中，并与前馈层结合，构建编码器层，堆叠编码器层构建编码器，还将实现 Transformer 中的解码器。

			
		

	





	

		

			

				
					
毕业设计 使用pytorch进行深度学习网络模型训练，实现车型识别.zip

				
			

			

				

					04-05
				

			

		

		

			
				
在车型识别任务中，深度学习模型通常由多个卷积层（Convolutional Neural Networks, CNNs）组成，因为CNN对图像处理具有出色的表现。  2. **PyTorch框架**：PyTorch提供了两种工作模式：动态图（Dynamic ...

			
		

	





	

		

			

				
					
Multi-Task 多任务学习， 那些你不知道的事

				
			

			

				

					abcdefg90876的博客
				

				

					12-28
					
					2073
					
				

			

		

		

			
				
作者|三和厂妹来源|文末『阅读原文』处概念当在一个任务中要优化多于一个的目标函数[1] ，就可以叫多任务学习一些例外「一个目标函数的多任务」：很多任务中把loss加到一起回...

			
		

	





	

		

			

				
					
torchMTL:pytorch中用于多任务学习的轻量级模块

				
			

			

				

					05-10
				

			

		

		

			
				
pytorch中用于多任务学习的轻量级模块。
 torchmtl试图帮助您以最小的努力来组成模块化的多任务架构。 您所需要的只是字典列表，您可以在其中定义图层以及它们如何相互构建。 由此， torchmtl构造了一个元计算图，该图在创建的MTLModel每个正向传递中执行。 为了组合来自多层的输出，提供了简单的。
安装
可以通过pip安装torchmtl ：
 pip install torchmtl
快速入门（或在查找示例）
 假设您要针对三个任务训练网络，如下所示。 
 要使用torchmtl构建这样的体系结构，只需定义以下列表
tasks = [
        {
            'name' : "Embed1" ,
            'layers' : Sequential ( * [ Linear ( 16 , 32 ), Linear ( 32 , 8 )]

			
		

	





	

		

			

				
					
Python-GenSen基于大规模多任务学习的通用句子表示PyTorch

				
			

			

				

					08-10
				

			

		

		

			
				
通过大规模多任务学习学习通用分布式句子表示

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch-PCGrad:Pytorch重新实现“多任务学习的梯度手术”

				
			

			

				

					05-04
				

			

		

		

			
				
PyTorch-PCGrad
 该存储库提供了PyTorch 1.6.0中的重新实现代码。
设置
通过以下方式安装所需的软件包：
 pip install -r requirements.txt
用法
import torch
import torch . nn as nn
import torch . optim as optim
from pcgrad import PCGrad
# wrap your favorite optimizer
optimizer = PCGrad ( optim . Adam ( net . parameters ())) 
losses = [...] # a list of per-task losses
assert len ( losses ) == num_tasks
optimizer . pc_backward ( losses ) # c

			
		

	





	

		

			

				
					
OmniNet：“ OmniNet：用于多模式多任务学习的统一体系结构”的Pytorch官方实现| 作者：Subhojeet Pramanik，Priyanka Agrawal，Aman Hussain

				
			

			

				

					02-03
				

			

		

		

			
				
OmniNet：用于多模式多任务学习的统一架构
 OmniNet是用于多模式多任务学习的Transformer体系结构的统一和扩展版本。 单个OmniNet体系结构可以对几乎任何现实领域（文本，图像，视频）的多个输入进行编码，并能够跨多种任务进行异步多任务学习。 OmniNet体系结构包含多个称为神经外围设备的子网，用于将特定于域的输入编码为时空表示形式，并连接到称为中央神经处理器（CNP）的通用中央神经网络。 CNP实现了基于变压器的通用时空编码器和多任务解码器。
 该存储库包含用于的官方Pytorch实施（Pramanik等）。 本文演示了OmniNet的一个实例，该实例经过联合训练以执行

			
		

	





	

		

			

				
					
多任务学习模型 python-keras实现 [tf-tensorflow-keras]

				
			

			

				

					07-10
				

			

		

		

			
				
关键词：多输入多输出/BatchNormalization/dropout
两个不同领域输入，两个回归/分类任务，
input_domain_a, input_domain_b
concatenate(共享)
task1:dense-BatchNormalization-dropout-dense
task2:dense-BatchNormalization-dropout-dense

			
		

	





	

		

			

				
					
PyTorch 深度学习实战（23）：多任务强化学习（Multi-Task RL）

				
			

			

				

					m0_60414444的博客
				

				

					03-24
					
					2005
					
				

			

		

		

			
				
本文实现了多任务强化学习的核心范式——基于共享策略的 PPO 算法，展示了跨任务知识迁移的能力。动态任务权重# 在 update() 中添加任务权重分层强化学习nn.ReLU(),课程学习else:在下一篇文章中，我们将探索分层强化学习（HRL），并实现 Option-Critic 算法！

			
		

	





	

		

			

				
					
【datawhale202206】pyTorch推荐系统：多任务学习 ESMM&MMOE

				
			

			

				

					qq_40990057的博客
				

				

					06-28
					
					2852
					
				

			

		

		

			
				
多任务学习是排序模型的一种发展方式，诞生于多任务的背景。实践表明，多任务联合建模可以有效提升模型效果，因其可以：任务互助；实现隐式数据增强；学到通用表达，提高泛化能力（特别是对于一些数据不足的任务）；正则化（对于一个任务而言，其他任务的学习对该任务有正则化效果）目前的多任务联合建模有三种主要的模型形式：hard parameter sharing；soft parameter sharing （MMOE属于这种）；任务序列依赖关系建模（ESMM属于这种）本次学习涉及了两个模型：ESMM和MMOE...

			
		

	





	

		

			

				
					
多任务学习

				
			

			

				

					daniaokuye的专栏
				

				

					04-09
					
					1303
					
				

			

		

		

			
				
多任务学习概述：从普通神经网络到深度学习（说的很清楚）https://www.cnblogs.com/shuzirank/p/7141017.html 多任务学习的最近研究：以NLP为例：http://ruder.io/multi-task-learning-nlp/ 关于triplet loss函数的一个blog：https://blog.youkuaiyun.com/xiaofei0801/article...

			
		

	





	

		

			

				
					
torch中创建multitask网络结构

				
			

			

				

					Sun7_She的专栏
				

				

					07-29
					
					3587
					
				

			

		

		

			
				
Torch7入门续集补充--- nngraph包的使用
http://blog.youkuaiyun.com/hungryof/article/details/72902169
faster-rcnn.torch

https://github.com/andreaskoepf/faster-rcnn.torch/blob/master/models/model_utilities.lua

			
		

	





	

		

			

				
					
用PyTorch实现经典机器学习模型基准测试

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
在本部分中，我们将深入探讨在Python中使用PyTorch库从零开始实现经典机器学习模型，特别是Dropout、Adam、RMSProp优化算法以及构建基本的神经网络。同时，我们将探讨对流行的机器学习库进行基准测试的重要性。  ...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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