Transformer模型的Pytorch实现

Transformer的Pytorch实现有多个开源版本,基本大同小异,我参考的是这份英译中的工程。 为了代码讲解的直观性,还是先把Transformer的结构贴上来。 针对上述结构,我们从粗到细地来看一下模型的代码实现。 1. 模型整体构造  class Transformer(nn.Module): def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_em...

pytorch之torch.save()和torch.load()方法详细说明

        torch.save()和torch.load()是PyTorch中用于模型保存和加载的函数。它们提供了一种方便的方式来保存和恢复模型的状态、结构和参数。可以使用它们来保存和加载整个模型或其他任意的Python对象,并且可以在加载模型时指定目标设备。 1.语法介绍 1.1 torch.save()语法         torch.save()函数用于将PyTorch模型保存到磁盘上的文件中,以便...

Pytorch】进阶学习:基于矩阵乘法torch.matmul()实现全连接层

Pytorch】进阶学习:基于矩阵乘法torch.matmul()实现全连接层 🌵文章目录🌵 🚀一、引言🔍二、全连接层的基本原理🔩三、使用torch.matmul()实现全连接层🎛️四、使用PyTorch的nn.Linear模块实现全连接层🔎五、小结与注意事项🤝六、实战演练:构建简单的神经网络📚七、进阶学习:深度神经网络与全连接层🤝八、期待与你共同进步 🚀一、引言   在深度学习的世界里,全连接层(Full...

Pytorch深度学习开发实践学习】【VGG】经典算法复现-Pytorch实现VGG主干网络(1)model.py

tures = features 这是将传入的features参数赋值给类的features属性。 self.classifier = nn.Sequential() 这个代码定义了一个顺序模型,它是pytorch定义的一个包含多个层的容器,这些层会按照它们被添加到容器中的顺序被应用,具体来说,这个分类器包括了以下层: nn.Linear(77512,4096), nn.Relu(True), nn.Dropo...

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

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,二元...

Pytorch】进阶学习:深入解析 sklearn.metrics 中的 classification_report 函数---分类性能评估的利器

Pytorch】进阶学习:深入解析 sklearn.metrics 中的 classification_report 函数—分类性能评估的利器 🌵文章目录🌵 📊一、分类性能评估的重要性🔍二、深入了解classification_report函数🚀三、使用classification_report评估模型性能🔎四、解读classification_report的内容🎯五、优化模型性能📈六、使用classifi...

Pytorch】新手入门:基于sklearn实现鸢尾花数据集的加载

Pytorch】新手入门:基于sklearn实现鸢尾花数据集的加载 🌵文章目录🌵 🌸一、鸢尾花数据集简介📚二、基于Python加载鸢尾花数据集🎨三、探索鸢尾花数据集🔍四、使用鸢尾花数据集进行模型训练🛠️五、优化模型性能🛠️六、使用鸢尾花数据集进行模型选择📚七、总结与进一步学习 🌸一、鸢尾花数据集简介   鸢(yuān)尾花数据集(Iris dataset)是机器学习和统计学中常用的一个经典数据集,主要用于分...

谈谈Pytorch中的dataset

关注B站查看更多手把手教学: 基本用法 torch.utils.data.Dataset 是 PyTorch 中一个非常重要的抽象类,它用于表示数据集,方便数据加载和预处理。通过实现这个类的两个方法 __len__ 和 __getitem__,你可以自定义自己的数据集类。__len__ 方法应返回数据集的大小(即样本数),而 __getitem__ 方法则根据给定的索引返回一个样本。 以下是一个简单的示例,说...

02极简LLM逻辑与PyTorch快速入门

文章目录 02极简LLM逻辑与PyTorch快速入门极简LLM逻辑PyTorch环境安装(重要,不难)PyTorch 主要概念Tensors张量张量常见的形式:scalar、vector、matrix、n-dimensinal张量初始化张量参数:shape、datatype、device张量运算 Datasets and DataLoaders 数据集与数据加载Transforms 转换Build Model...

Pytorch】进阶学习:实现矩阵乘法---torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别

Pytorch】进阶学习:实现矩阵乘法—torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的区别 🌵文章目录🌵 🚀一、引言🔍二、torch.mul():元素级别的乘法🔩三、torch.mm():矩阵乘法(只适用于二维张量)🎛️四、torch.matmul():广义的矩阵乘法(适用于任意维度张量)🔎五、总结与注意事项🤝六、期待与你共同进步 🚀一、引言   在深度学习和神经网络的世...
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