使用pytorch训练机器学习和深度学习的常见知识点与实例分析

最新推荐文章于 2024-08-02 09:58:36 发布
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分类专栏： 深度强化学习基本原理与算法开发实战 python高级编程|工具封装
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_32393347/article/details/90553020
本文是一篇PyTorch深度学习教程，涵盖了张量操作、模型构建、数据处理、损失函数、优化器和模型保存加载等关键知识点。详细介绍了张量的Autograd功能、nn.Module类的使用、数据增强方法如随机裁剪、翻转和旋转，以及如何利用预训练模型进行迁移学习。此外，还讨论了模型保存和加载的细节，包括在CPU和GPU上的操作。

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文章目录

pytorch教程

  • toch 是lua语言编写的tensor张量操作库。
  • PyTorch提供了两个高级功能： * 具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） * 包含自动求导系统的深度神经网络

基础教程

核心组件

  • 张量
  • tensor 的Autograd
  • nn.Module类，用来建立任何其他神经类分类
  • 优化器
    - * 随机梯度下降（SGD），
    - * Adam, Adadelta, Adagrad, SpareAdam,
    - * L-BFGS，
    - * RMSprop
  • 损失函数
    - * 二元和多类交叉熵，
    - * mean squared and mean absolute errors
    - * smooth L1 loss
    - * neg log-likelihood loss
    - * Kullback-Leibler divergence
    • pytroch关键

基本流程

  • 将神经网络构造为自定义类(从n
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快速入门—使用PyTorch进行深度学习实战【文末送书】
一键难忘的博客
06-17 8161
在机器学习和人工智能领域，PyTorch已经成为了一个广泛使用的深度学习框架。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图和简洁的API设计，深受研究人员和开发者的喜爱。本文将通过一个简单的实战案例，带领大家快速入门PyTorch深度学习。
PyTorch深度学习实战（17）——多任务学习
盼小辉丶的博客
09-20 5927
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基础入门教程
csdn1561168266的博客
04-29 1958
大家好，PyTorch这款由Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）开发的开源机器学习库，已经成为深度学习领域的明星。PyTorch凭借动态计算图、GPU加速和强大的生态系统，深受研究者和开发者的广泛好评。本文将介绍PyTorch的相关知识，并辅以代码示例解释，通过这些内容帮助大家理解PyTorch，为进一步的学习和应用打下坚实的基础。
PyTorch 机器学习与深度学习的区别
weixin_64338372的博客
01-15 418
深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。另一方面，在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。本文主要介绍PyTorch 机器学习与深度学习的区别。
机器学习到深度学习（pytorch）绝对的入门教程
Carrie526的博客
07-07 1014
最近开始学习深度学习，由于以前是做通信的，所以对机器学习、深度学习完全零基础，看了很多视频，对新手小白都不是太友好，近期发现几个对新手小白绝对友好的入门视频，分享出来，供大家参考！ 1、机器学习入门教程： https://www.iqiyi.com/v_19rqt7gt3o.html#curid=1744319800_f3a64c420751d7fa7147fdbf5942c967 黑马教程，相信大家都听过，确实讲的不错！ 2、pytorch教程： https://www.bilibili.com/vide
PyTorch 基础教程
最新发布
longma666666的博客
08-02 610
Python深色版本37 # 定义网络层1113 # 定义前向传播过程18。
Python深度学习：深度学习与PyTorch基础
lhn的博客
02-15 406
Python深度学习：PyTorch 1、张量Tensor 标量scaler：0-D Tensor 向量vector：1-D Tensor 矩阵matrix：2-D Tensor … 2、创建Tensor import torch import numpy as np t1 = torch.tensor([1, 2, 3]) print(t1) t2 = torch.tensor(np.arange(12).reshape(3, 4)) print(t2) t3 = torch.empty(3,
Python深度学习实践-基于PyTorch--机器学习基础知识
2201_75891968的博客
03-08 2021
Yi）之间的关系。验证集评估出来的效果并非模型的最终效果，主要是用来调整超参数的，模型最终效果以测试集的评估结果为准。如果聚类得到的模型被用于某个特定的任务，我们可以维持该任务中其他的设定不变，使用不同的聚类模型，通过某种指标度量该任务的最终结果来间接判断聚类模型的优劣。例如对文本的主题进行聚类，我们可以在直观上判断属于同一个类的文本是否具有某个共同的主题，这样的分类是否有明显的语义上的共同点。监督学习的核心在于模型通过学习输入数据和对应的输出标签之间的关系，来预测新的未标记数据的输出。
利用sklearn和pytorch掌握机器学习与深度学习应用
资源摘要信息: "本资源是关于使用sklearn机器学习和pytorch深度学习框架进行案例分析的学习材料，特别以波士顿房价预测作为实践案例。该材料介绍了人工智能的相关概念，机器学习的定义、用途及在不同行业的应用，...
深度学习入门之PyTorch代码 廖星宇
06-07
在《深度学习入门之PyTorch代码》中，我们可以期待涵盖以下知识点： 1. **PyTorch环境搭建**：如何安装Python环境，获取PyTorch库以及必要的依赖，如torchvision用于图像处理。 2. **基本数据结构**：介绍Tensor...
【Pytorch】Pytorch基础入门教程
zzqingyun的博客
02-14 1万+
Torch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的 tensor 放在 GPU 中加速运算 (前提是你有合适的 GPU), 就像 Numpy 会把 array 放在 CPU 中加速运算. 所以神经网络的话, 当然是用 Torch 的 tensor 形式数据最好咯. 就像 Tensorflow 当中的 tensor 一样. numpy array 和 torch tensor 是可以自由地转换的。
PyTorch入门教程
DeepDriving
08-23 2340
介绍PyTorch的基本用法，包括张量操作、神经网络搭建、模型训练等。
Pytorch入门教程
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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-08 4万+
Pytorch学习总结:1.张量Tensor 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在PyTorch中，我们使用张量对模型的输入和输出以及模型的参数进行编码。 张量类似于NumPy的ndarray，除了张量可以在 GPU 或其他硬件加速器上运行。事实上，张量和NumPy数组通常可以共享相同的底层内存，从而无需复制数据。...
[基本功]pytorch基本操作教程
weixin_52093054的博客
02-15 1597
文章目录数据加载DatasetDataloader可视化——TensorBoardTransformToTensorNomalizeResizeRandomCroptorch.nn：神经网络的基本架构Module：所有神经网络的基本类Convolution LayersPooling Layers非线性激活正则化层Recurrent LayersTransformer LayersLinear LayersDropout LayersSparse LayersDistance FunctionsLoss F
Pytorch 入门教程
这世界缤纷多彩
08-07 339
一、定义/初始化张量Define tensors tensor，即“张量”。实际上跟numpy数组、向量、矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率。 PyTorch中定义tensor，就跟numpy定义矩阵、向量差不多，例如定义一个5×3的tensor，每一项都是0的张量：x = torch.zeros(5,3) 如果想查看某个tensor的形状的话...
Pytorch基础
qq_58997690的博客
07-24 835
③torch.randint(low=0, high=10, size=(3,4))：生成值介于0和10之间（包括小值不包括大值）的三行四列。x,y = x.to(device),y.to(device) # 注册设备。④torch.rand(3,4)：生成具有0和1之间随机数的三行四列。①torch.zeros((3,4))：生成一个张量对象，三行四列。②torch.ones((3,4))：生成一个张量对象，三行四列。m,argm = x.max(dim=0) # 列比较。
一、PyTorch基础
beyond谚语的博客
06-14 1567
模型权重加载一般用于模型训练中断，需要使用上次的权重参数接着训练，此时就需要先保存模型，然后再加载权重参数即可。例如，打开pytorch官网中的随便一个项目，复制粘贴即可运行，下载相关权重参数文件的时候需要科学上网。调用别人训练好的网络架构以及权重参数，最终通过一行代码就可以搞定。这里使用一个最简单的两层线性层进行搭建模型，训练的数据都是单一一个。当然，这只是训练模型的完整代码，最后的测试和保存模型权重，参考。这里为了简单起见，x样本为0-9，10个数，用列表存储。matrix矩阵，通常是多个维度的。
【基础篇】PyTorch入门指南
jho9o5的博客
12-04 856
PyTorch是一个深度学习框架和一个科学计算包，这是PyTorch核心团队对PyTorch的描述，PyTorch的科学计算方面主要是PyTorch张量(tensor)库和相关张量运算的结果。A tensor is an n-dimensional array(ndarray).   举个例子，PyTorch的torch.Tensor对象就是由Numpy的ndarray对象创建来的，两者之间的转...
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