【自然语言处理】P2 PyTorch 基础 - 张量
目录 安装 PyTorch张量创建张量操作张量索引、切片、联合操作 CUDA张量 本系列博文我们将使用 PyTorch 来实现深度学习模型等。PyTorch 是一个开源的、社区驱动的深度学习框架。拥有强大的工具和库生态系统，包含 TorchVision（用于图像处理）、TorchText（用于文本处理）、TorchAudio（用于音频处理）等。 安装 PyTorch 网址：https://pytorch....
Fashion MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集
Fashion MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集 🌵文章目录🌵 🌳引言🌳🌳Fashion MNIST数据集简介🌳Fashion MNIST数据集的类别说明Fashion MNIST数据集图片示例 🌳基于PyTorch下载Fashion MNIST数据集🌳🌳使用Fashion MNIST数据集进行图像分类任务🌳🌳小结🌳🌳结尾🌳 🌳引言🌳 Fashion MNIST是深度学习和机器学习领域中...
体悟PyTorch的优雅
——PyTorch 是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。 —— PyTorch的设计最符合人们的思维。 编程是一门艺术，编程可以很优雅。研究可以很优雅，研发也可以很优雅。我们的人生可以很优雅！ 1. PyTorch 的优雅 PyTorch 的面向对象设计确实被广泛认为优雅且直观，尤其是在深度学习框架中。其核心设计理念是提供一个灵活、易于理解和使用的编程接口，允许开发者直...
Pytorch-RMSprop算法解析
算法。它通过调整每个参数的学习率来优化模型的训练过程。下面是一个RMSprop算法的用例和参数解析。 用例 假设我们正在训练一个深度学习模型，并且我们选择了RMSprop作为优化器。以下是一个使用PyTorch实现的简单示例： import torch import torch.nn as nn from torch.optim import RMSprop # 定义一个简单的线性模型 model = nn...
PyTorch 2.2 中文官方教程（十六）
介绍 torch.compile 注意 点击这里下载完整的示例代码 作者: William Wen torch.compile是加速 PyTorch 代码的最新方法！torch.compile通过将 PyTorch 代码 JIT 编译成优化的内核来使 PyTorch 代码运行更快，同时需要最少的代码更改。 在本教程中，我们涵盖了基本的torch.compile用法，并展示了torch.compile相对于...
PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍
backward() 函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。由于PyTorch的源代码相当复杂且深度嵌入在C++底层实现中，这里将提供一个高层次的概念性解释，并说明其使用方式而非详细的源代码实现。 在PyTorch中，backward() 是自动梯度计算的核心方法之一。当调用一个张量的 .backward() 方法时，系统会执行反向...
在 PyTorch 中动态构建和更新模型
1. PyTorch 中动态构建和更新模型 在 PyTorch 中，动态构建和更新模型是其核心特性之一。这意味着开发者无需预先定义完整的计算图，而是在运行时根据需要构建神经网络结构，并可以随时修改模型参数、添加或删除网络层等。这种动态图机制为研究人员提供了极大的灵活性，尤其适合进行快速实验和原型开发。 例如：在一个简单的神经网络训练过程中： 1import torch2import...
pytorch 优化训练显存方式
，显存主要被网络模型和中间变量占用。 网络模型中的卷积层，全连接层和标准化层等的参数占用显存，而诸如激活层和池化层等本质上是不占用显存的。中间变量包括特征图和优化器等，是消耗显存最多的部分。其实 pytorch 本身也占用一些显存的，但占用不多，以下方法大致按照推荐的优先顺序。 2. 技巧 1：使用就地操作 就地操作 (inplace) 字面理解就是在原地对变量进行操作，对应到 pytorch 中就是在原内...
【PyTorch实战演练】Fast R-CNN中的RoI(Region of Interest)池化详解
性。 综上所述，RoI池化作为Fast R-CNN的核心组成部分，它的设计和应用不仅提升了目标检测系统的实时性和准确性，而且为深度学习目标检测算法的发展奠定了坚实基础。 4. RoI使用示例 这里以 torchvision.ops中的roi_pool模块说明RoI的使用示例，首先看下roi_pool的源代码定义： def roi_pool( input: Tensor, boxes: Union[Tenso...
有向无环图DAG与PyTorch动态计算图
求导的基础结构。从损失函数出发，通过回溯计算图，系统能够逐层地计算出各层参数对于最终损失函数梯度的贡献，进而更新参数以最小化损失。 通过构建并利用计算图，现代深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）能够自动完成复杂的梯度计算，并支持大规模的并行优化和分布式训练，极大地简化了开发和训练神经网络的过程。 3.有向无环图应用——构建计算流程 有向无环图（Directed Acyclic Graph...