pytorch实验trick记录

最新推荐文章于 2024-08-09 08:52:47 发布
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分类专栏： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37891889/article/details/105105468
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YOLOv5的Tricks | 【Trick9】模型剪枝处理与Pytorch实现的剪枝策略
Clichong
06-12 2694
如有错误，恳请指出。在yolov5项目中的torch_utils.py文件下，有prune这个函数，用来实现模型的剪枝处理。对模型裁剪，模型剪枝这方面之前没有接触到，这里用这篇笔记来学习记录一下这方面内容。在yolov5项目中提供了两个函数：sparsity与prune，前者可以返回模型的稀疏性，后者实现对模型的裁剪处理。对于模型稀疏性的判断，其实现的思路是遍历每一层模块的参数量，当当前层的参数值非0，表示当前的神经元是被激活的在网络的前向传播中是使用到的；而当当前层的参数值为0时，表示这个为0的参数所控制
【Pytorch基础教程31】YoutubeDNN模型解析
发现问题，并解决问题，批判性思维
06-23 1528
youtubeDNN模型（1）候选集生成模型：用了Embedding MLP，注意最后的多分类的输出层，预测的是用户点击了“哪个”视频。线上服务时，需要从输出层提取出【视频 Embedding】，从最后一层 ReLU 层得到【用户 Embedding】，然后利用最近邻搜索（如LSH等）快速得到某用户的候选集。这样能够提高模型服务的效率了，不用把模型推断的逻辑搬上服务器，只需要将用户 Embedding 和视频 Embedding 存到redis特征数据库就行了。（2）排序模型：也是Embedding ...
TSN-pytorch 实验记录
SweetCat666的博客
05-15 965
TSN-pytorch 实验记录 近期需要做动作识别，so选择一些经典网络进行测试。目前仅使用了RGB进行测试，optical flow 并未进行测试。 TSN code：https://github.com/yjxiong/tsn-pytorch TSN pre-train model：https://github.com/shuangshuangguo/caffe2pytorch-tsn 数据集： dataset: ucf101 数据集处理使用mmaction2:https://githu.
基于 Pytorch 的深度学习 - 学习记录
hg124418的博客
04-15 1821
仅为个人记录，不定期更新]
pytorch实验.rar
08-23
基于pytorch的实现logistic和softmax回归，模型的创建分别含手动和torch，博客见https://blog.youkuaiyun.com/qq_37534947/article/details/108179408
深度学习实验1：pytorch基本操作与logistics、softmax回归的实现
Planck Chang' blog
10-21 495
深度学习实验：pytorch基本操作与logistics、softmax回归的实现
60 分钟极速入门 PyTorch
alss13237的博客
08-14 339
2017 年初，Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch。 因其在灵活性、易用性、速度方面的优秀表现，经过2年多的发展，目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一。 现在为大家奉上出 60 分钟极速入门 PyTorch 的小教程，助你轻松上手 PyTorch！大家也可直接在实验楼...
CUDA-MODE 第一课: 如何在 PyTorch 中 profile CUDA kernels
最新发布
I good vegetable a!
08-09 1417
我的课程笔记，欢迎关注：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/cuda-mode。
PyTorch技巧全解析：提升深度学习效率
在研究和开发中，重现实验结果非常重要。为了确保结果的一致性，PyTorch允许设置随机数种子（例如通过`torch.manual_seed(seed)`），从而使得结果可以被准确重现。 9. 强制确定性操作 在某些情况下，为了确保训练...
动手学深度学习V2.0(Pytorch)——11.模型选择+过拟合和欠拟合
啷个哩个啷
10-13 457
https://www.bilibili.com/video/BV1kX4y1g7jp?p=1 1. 模型选择 比如说，银行雇你去调查贷款情况，然后你拿到了一些数据。你的任务就是找出那些欠钱不还的人/违约的人。 然后你发现那五个违约的人在申请贷款的时候都穿了蓝色衬衫（蓝领） 模型也发现了 但是这个信号其实不足以说明问题，可能刚好面试那天穿了蓝色，第二天也许是红色呢？ 所以模型很容易被这种看似有道理的信号给误导，所以遇到这种问题的时候主要是看损失！ 包括训练误差（训练集损失）和泛化误差（测试集损失）
Python-trixi一个PyTorch机器学习实验管理工具
08-09
Manage your machine learning experiments with trixi - modular, reproducible, high fashion. An experiment infrastructure optimized for PyTorch, but flexible enough to work for your framework and your tastes.
【深度学习实验报告】实验 1：PyTorch 使用简介
2401_84436095的博客
04-27 863
z = x + yprint(z)print(y.t())print(x.mm(y.t()))print(x*y)转置操作可以用.t()来完成，也可以用 transpose(0,1)来完成。PyTorch 的Tensor 可以与Python 的常用数据处理包Numpy 中的多维数组进行转换。import torchimport numpy as npdata = np.array([1, 2, 3])t1 = torch.Tensor(data)t2 = torch.tensor(data)t3 = tor
目标检测trick实验和代码解析（基于yolov3）
苏门蒲元的博客
03-29 569
focal loss 实验结果 不work，分析中…… 代码解析 参考：https://github.com/fizyr/keras-retinanet/blob/master/keras_retinanet/losses.py 发现α\alphaα分配给正负样本的不一样，一直以为α\alphaα是为了调节置信度损失和其他损失（比如回归损失）的比例的，果然看懂论文和看懂代码是两件不相干的事情 关...
TensorFlow实战之Trick
NoMorningstar的博客
08-28 321
困难 神经网络中的隐层极大的提升了神经网络的表达能力，理论上只要隐层的节点足够多，即使只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数，隐层越多就越容易拟合复杂函数。使用层数较深的神经网络会遇到许多困难，比如：容易过拟合、参数难以调试、梯度弥漫等，针对这些问题有很多trick解决。 过拟合 过拟合是机器学习的一个常见问题，它是指模型预测准确率在训练集上升高了，在测试集上反而下降了。这通常是因为...
PyTorch Trick集锦
zenRRan的博客
09-02 183
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要17分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者丨z.defying@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/76...
PyTorch可复现/重复实验的相关设置
idol24的博客
03-14 1068
知乎—Alxander 侵删地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44828400001实验可复现深度学习在训练过程中，由于随机初始化，样本读取的随机性，导致重复...
python tqdm pytorch_Pytorch 实验中非常有效的代码段
weixin_28812983的博客
02-09 1835
1. 大幅度提升 Pytorch 的训练速度device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")torch.backends.cudnn.benchmark= True但加了这一行，似乎运行结果可能会存在细微差异，由于随机数种子带来的不同。2. 把原有的记录文件加个后缀变为 .bak 文件，避免直接覆盖# fro...
pytorch进行多种实验设置，采用，yacs,yaml,进行不同实验参数配置configs
m0_37192554的博客
11-12 2063
使用yacs库配置神经网络的超参数 ...
PyTorch的可重复性问题 （如何使实验结果可复现）
热门推荐
hyk_1996的博客
11-20 2万+
由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。 许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验，总结了以下方法，记录下来。 全部设置可以分为三部分：   1. CUDNN cudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来...
pytorch实验设计
07-20
8. 实验复现和记录：确保实验的可复现性，并记录实验过程、代码和参数设置等信息。这样可以方便他人理解和复现您的实验。 请注意，这只是一个基本的PyTorch实验设计流程，具体的实验设计取决于您研究的领域和具体...
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