【PyTorch】进阶学习：一文详细介绍 torch.load() 的应用场景、实战代码示例 🌵文章目录🌵 🚀一、模型参数的加载与复用💡二、优化器的状态恢复📊三、数据集的加载与预处理🔄四、模型架构的迁移与微调💻五、实验结果的保存与加载🔧六、进阶技巧与扩展应用🌈七、总结与展望相关博客 🚀一、模型参数的加载与复用   在深度学习中，模型参数的加载与复用是一个非常重要的环节。torch.load() 函数正是我...

PyTorch深度学习实战（39）——小样本学习 0. 前言1. 小样本学习简介2. 孪生网络2.1 模型分析2.2 数据集分析2.3 构建孪生网络 3. 原型网络3. 关系网络小结系列链接 0. 前言 小样本学习 (Few-shot Learning) 旨在解决在训练集中只有很少样本的情况下进行分类和推理的问题。传统的机器学习方法通常要求大量的标记样本来训练模型，但在现实世界中，很多场景下我们只能获得非...

即所有类别样本都在一个文件夹中，不再有类别目录，样本名字最前面的数字即为该样本的类别。 图2 测试集部分样本 4、train.py 4.1 导包 import osimport reimport torchfrom torch import nnfrom tqdm import tqdmfrom PIL import Imagefrom torchvision import transforms...

文章目录 PyTorch的向量化思维，以及Tensor、nn接口 大语言模型的向量化思路 核心原理 关键步骤 关键技术 PyTorch中的向量化 `torch.nn` 是 PyTorch 中用于构建和训练神经网络的核心模块 主要特点： 1. 层（Layers） 2. 模型（Modules） 3. 损失函数（Loss Functions） 4. 实用函数（Utils） 5. 优化器（Optimiz ...

【PyTorch】基础学习：一文详细介绍 load_state_dict() 的用法和应用 🌵文章目录🌵 📚一、初识 load_state_dict()💾二、深入了解 load_state_dict() 的工作原理🚀三、load_state_dict() 的实战应用🔄四、load_state_dict() 在模型迁移学习中的应用🛠️五、注意事项与常见问题📚六、进阶技巧与扩展应用🌈七、总结与展望🤝 期待与你...

一 线性回归框架 线性模型的四个模块：训练的数据集，线性模型，损失函数，优化算法。 1.1 数据集 使用房价预测数据集，我们希望根据房屋的面积和房龄等来估算房屋价格。 1.2 线性模型 预测公式， 价格 = 权重1 * 面积 + 权重2 * 房龄 + 截距： 中间版 ...

【PyTorch】进阶学习：一文详细介绍 load_state_dict() 的应用场景、实战代码示例 🌵文章目录🌵 🚀一、模型迁移学习中的 load_state_dict()📚二、微调（Fine-tuning）中的 load_state_dict()💡三、多模型集成与参数共享🔄四、模型恢复与继续训练💣五、注意事项与常见问题🎓六、进阶技巧与扩展应用🎉七、总结与展望相关博客关键词 🚀一、模型迁移学习中的 l...

【PyTorch】基础学习：在终端中打印或查看当前虚拟环境下的Pytorch版本信息 🌵文章目录🌵 💡 一、引言：了解PyTorch版本信息的重要性📦 二、虚拟环境的基础知识🔍 三、在终端中查看PyTorch版本信息3.1 激活虚拟环境3.2 查看PyTorch版本 💻 四、示例操作🔧 五、常见问题及解决方案5.1 ImportError：No module named 'torch'5.2 虚拟环境未激...

【PyTorch】基础学习：在Pycharm等IDE中打印或查看Pytorch版本信息 🌵文章目录🌵 📚 一、引言：为何需要查看PyTorch版本信息💻 二、PyCharm等IDE的基本介绍🔍 三、在PyCharm中查看PyTorch版本信息3.1 在Python控制台中查看3.2 在代码编辑器中查看 💡 四、其他IDE中查看PyTorch版本信息的方法4.1 在Jupyter Notebook中查看4....

【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用—二元分类问题中的logits与标签形状问题 🌵文章目录🌵 🧠 一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss💡 二、logits与标签的形状匹配问题🔧 三、解决形状匹配问题的策略🔍 四、常见问题与解决方案🤝 五、期待与你共同进步🚀 结尾💡 关键词 🧠 一、理解二元分类与BCEWithLogitsLoss   在深度学习中，...