Yuetian_w的博客

图神经网络（GNN）是一种用于处理结构化数据的深度学习模型，它可以捕捉数据中的图形结构和特征信息，从而实现各种应用，如节点分类、图分类、链接预测、推荐系统等。然而，由于图数据的不规则性和复杂性，使用传统的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现GNN并不容易，需要编写大量的底层代码和优化算法。为了解决这个问题，PyTorch Geometric（简称PyG）应运而生。PyG是一个基于PyTorch构建的库，可轻松编写和训练GNN，用于与结构化数据相关的广泛应用。

这里，我们想对Pytorch中可以直接调用的Loss Functions做一个简单的梳理，对于每个Loss Functions，标记了它的使用方法，并对一些不那么常见的Loss FunctionsLink了一些介绍它的Blogs，方便我们学习与使用这些Loss Functions。

Pytorch Loss Functions总结：文档链接：Loss FunctionsL1Loss用于测量输入中每个元素之间的平均绝对误差 （MAE）。>>> loss = nn.L1Loss()>>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)>>> target = torch.randn(3, 5)>>> output = loss(input, target)&g

Pytorch学习笔记-08 常见报错信息报错： ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=03可能的原因：传入的Dataset中的len(self.data_info)==0，即传入该dataloader的dataset里没有数据解决方法：检查dataset中的路径，路径不对，读取不到数据。检查Dataset的__len__()函数为何输出为零2报错：Ty

Pytorch学习笔记-05 可视化工具 TensorBoard文章目录Pytorch学习笔记-05 可视化工具 TensorBoardSummaryWriteradd_scalaradd_scalarsadd_histogramadd_imagetorchvision.utils.make_gride.g.卷积核的可视化add_graph补充：torchinfoHook 函数与 CAM 算法SummaryWriter功能：提供创建event file 的高级接口主要属性：log_dir e

Pytorch学习笔记-04 权值初始化与损失函数文章目录Pytorch学习笔记-04 权值初始化与损失函数权值初始化Xavier初始化10种初始化方法损失函数nn.CrossEntropyLossnn.NLLLossnn.BCELossnn.BCEWithLogitsLoss其他loss优化器十种优化器学习率调整策略classLRSchedulerStepLRMultiStepLRExponentialLRCosineAnnealingLRReduceLRonPlateauLambdaLR学习率调整

Pytorch学习笔记-03 模型创建文章目录Pytorch学习笔记-03 模型创建模型创建步骤nn.Module模型容器 ContainersSequentialModuleListModuleLDict总结卷积层nn.Conv2d转置卷积池化层nn.MaxPool2dnn.AvgPool2dnn.MaxUnpool2d激活函数层nn.Sigmoidnn.tanhnn.ReLUnn.LeakyReLUnn.PReLUnn.RReLUnn.LeakyReLUnn.PReLUnn.RReLU模型创建步骤

02 数据读取与处理文章目录02 数据读取与处理DataLoader 与 Datasettorch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.Dataset数据读取流程transformstransforms图像增强数据增强transforms——Croptransforms——Flip and Rotation图像变换自定义transforms总结：数据增强实战总结：数据增强实战DataLoader 与 Dataset深度学习模型训练一般流程torch.util

Pytorch初见文章目录Pytorch初见简介：深度之眼Pytorch框架班学习笔记Why Pytorch？Pytorch的张量张量是什么？张量的创建1 直接创建：2 依据数值创建3 依概率分布创建张量张量操作张量拼接与切分张量索引张量变换张量数学运算计算图autograd-自动求导系统autograd-自动求导系统简介：深度之眼Pytorch框架班学习笔记2017年 1 月， FAIR（ FacebookAI Research ）发布 PyTorchPyTorch是在 Torch 基础上用pyt

Pytorch基本数据类型All is about TensorPythonPyTorchIntIntTensor of size()floatFloatTensor of size()Int arrayIntTensor of size[d1, d2,…]Float arrayFloatTensor of size[d1,d2,…]Str–How to denote stringOne-hotEmbeddingWord2Vecgl

深度学习初见同类框架]]pytorch：动态图优先TensorFlow：静态图优先define——>run评分：]pytorch生态：