pytorch训练技巧大总结

原创 已于 2025-02-09 10:27:41 修改 · 2.1k 阅读 · 16 ·
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#pytorch #神经网络 #训练技巧

于 2019-08-14 14:06:55 首次发布

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模型加载

numpy: NumPy is the fundamental package for scientific computing in Python.

pytorch: End-to-end deep learning platform.

torchvision: This package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for computer vision.</

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Pytorch基础学习（第七章-Pytorch训练技巧）
Billie使劲学的博客
04-04 3922
课程一览表： 一、模型保存与加载 二、模型finetune 三、GPU的使用 四、Pytorch常见报错
pytorch训练加速技巧
flyingluohaipeng的博客
11-29 2744
空间换时间：能预处理的数据，尽量预处理之后保存，训练过程中直接使用预处理的数据。矩阵放在gpu上：对于矩阵运算，尽可能放到gpu上，无论该矩阵是否需要梯度更新。同时能用矩阵表示变换尽可能用矩阵变换表示；避免使用append操作：对于列表list，使用list.append(**)也是较为耗时的，若已知列表长度，尽可能用numpy数组替换列表。减少使用concat操作：解释同上。
（原）torch的训练过程
weixin_34218890的博客
12-26 390
转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221622.html 参考网址： http://ju.outofmemory.cn/entry/284587 https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/criterion.md 1. 使用updateParameters 假设已经有了model...
torch之训练过程
weixin_49005845的博客
07-06 1282
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PyTorch-CUDA镜像实战：图像分类模型训练全流程演示
最新发布
weixin_36289813的博客
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本文介绍如何使用PyTorch-CUDA容器化镜像实现图像分类模型的全流程训练，涵盖环境配置、数据加载、模型构建、GPU加速、混合精度训练及模型导出，提升深度学习开发效率与可移植性。
torch常规训练方式
wulin的博客
03-18 677
torch常规训练方式导入数据与数据增强构建模型加载模型和数据训练 通过已有数据的导入进行训练 导入数据与数据增强 import torchvision train_data=torchvision.dataset.CIFAR10( root='./', train=True, transform=transform_train, down=True) #数据增强 transoform_train=torchvision.transforms.Compose([ transforms.Rando
torch训练
baihuang2797的博客
09-12 276
torch的forward函数不一定非要调用 torch的loss可以自己定义在模型中，不一定要通过torch的接口定义 3.反向传播不需要一定使用forward()，而且不需要定义loss=nn.MSError()等，直接score1 - score2 ，就可以反向传播了。 无论两个矩阵你咋操作，只要满足，不管你是只取一行，还是几行，加减乘数。只要能够满足这个式子，就能够反向传播，...
Pytorch模型训练（一）
hello.reader
09-05 1183
构建一个适合任务的神经网络模型至关重要。这里我们定义一个卷积神经网络（CNN），它能够有效地处理图像数据。# 第一个卷积层：输入为1个通道，输出为32个特征图，卷积核大小为3x3# 第二个卷积层：输入为32个通道，输出为64个特征图，卷积核大小为3x3# 最大池化层：池化窗口为2x2# 全连接层1：输入为64*7*7个节点，输出为128个节点# 全连接层2：输入为128个节点，输出为64个节点# 输出层：输入为64个节点，输出为10个类别# 前向传播，依次通过卷积层、激活函数、池化层、全连接层。
PyTorch 实用技巧心得
03-14
通过以上介绍的几个实用技巧，我们可以更高效地使用PyTorch构建和训练深度学习模型。在实践过程中不断尝试并探索新的技巧，有助于进一步提高模型性能和训练效率。希望这些技巧能为您的深度学习之旅提供帮助，祝您...
PyTorch 详细知识点总结
翱翔-蓝天
03-26 2159
【代码】PyTorch 详细知识点总结。
Torch分布式训练
frighting_ing的博客
04-23 1103
是 PyTorch 中的一个模块，可以用于在多个 GPU 上并行地训练神经网络。具体来说，它可以将单个模型复制到多个 GPU 上，并且在每个 GPU 上运行相同的操作，最后将各个 GPU 上的梯度进行求和并更新模型参数。这样，可以显著加速神经网络的训练过程。使用 torch.nn.DataParallel 很简单。只需在定义模型时，将模型包装在 torch.nn.DataParallel 中即可。这将会将 MyModel() 复制到多个 GPU 上，并且在每个 GPU 上并行运行相同的操作。
使用torch完成多卡训练
Edward__J的博客
05-09 2752
因为我这个gpu进程得到的是这个进程上数据的loss，比如我有四张卡，第一张卡上batch size有64个数据，会产生一个loss，但是四张卡按理来说是256的batch size，我们的做法应该是把四张卡的loss加起来除以四。我不太懂，希望有明白的佬提点一下。第一个是torch.utils.data.DistributedSampler，这函数的就是给不同的gpu分配不通的数据，简单来说就是把编号1，3，5，...的数据分给gpu0，2，4，8，...分给gpu2等等，这一步只是把索引给分好。
Pytorch之训练的完整过程(最终篇)
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记录学习的小白
04-18 2万+
先引入库（事实上是在构建时引入的）note9_train.py import torchvision from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from note9_LeNet import * from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader 其中note9_LeNet中存放的是之前的模型文件，大多数情况也这么引入 note9_LeNet.py import tor
torch训练模板
qq_28969139的博客
07-11 709
如题 from text_semantic.model import TextBiLSTM from text_semantic.dataset import MyDataset from text_semantic.config import TEMP_PATH, RECORD_PATH import time import torch import numpy as np from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader.
【PyTorch】（基础七）---- 完整训练流程
麦田里的稻草人的博客
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本文介绍如何使用pytroch全流程完成训练和验证
PyTorch 多进程分布式训练实战
VIEO
08-17 2451
以上就是我自己使用 PyTorch 多进程分布式训练的经验了，没有太多原理讲解，想看其实现原理直接网上搜就行，具体怎么用看我给的代码就会了。根据我的经验，直接将这些流程嵌入到已有代码中即可，对于一些处理、打印、TensorBoard 等等都交给 master，缺点就是只能反映部分，不能反映整体，算是目前的一些不足吧。我的训练环境主要是单机多卡，写这篇文章也是结合我自己的使用经验，所以肯定有很多地方没照顾到，但是以实践为主看完这篇文章就可以上手了。本文作者：murphypei。...
Pytorch 模型训练步骤
知识搬运者
11-29 8178
目录 1、导入必要库 2、加载数据 3、训练模型 4、保存模型参数 1）、仅仅保存和加载模型参数 2）、保存和加载整个模型 1、导入必要库 import torch from torch import optim, nn import torch.utils.data as Data 2、加载数据 x = torch.linspace(1, 10, 10) # x data (torch tensor) y = torch.linspace......
PyTorch~断点继续训练
whaosoft143ai的博客
01-30 642
最近在尝试用CIFAR10训练分类问题的时候，由于数据集体量比较大，训练的过程中时间比较长，有时候想给停下来，但是停下来了之后就得重新训练，之前师兄让我们学习断点继续训练及继续训练的时候注意epoch的改变等，今天上午给大致整理了一下，不全面仅供参考。whaosoft aiot http://143ai.com
Pytorch加载预训练网络，替换分类层并重新训练
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定义网络时，在网络类的构造函数网络结构定义中添加如下语句： for p in self.parameters(): p.requires_grad = False 该语句的功能是固定该语句以上的网络参数，在训练网络时，反向传播只会改变该语句以下的网络权重，如以下代码所示： import torch.nn as nn import torchvision.models as models cl...
PyTorch训练和yolo训练
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> **总结**：YOLO训练是PyTorch训练的一个子集，其特殊性体现在数据格式、模型结构和损失函数上，但底层依赖PyTorch的核心功能[^2][^3]。 ```mermaid graph TB A[深度学习框架] --> B(PyTorch) B --> C1[通用训练...
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