【PyTorch】基础学习:一文详细介绍 load_state_dict() 的用法和应用

【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...

pytorch 实现线性回归(Pytorch 03)

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

【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:在终端中打印当前虚拟环境下的Pytorch版本信息

【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

【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

【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,...

解决使用torch.cuda.empty_cache()仍然GPU显存无法释放的问题

在开发的过程中,程序已经关闭,但是GPU显存无法释放,在使用pytorch写程序的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序,但是有时候程序已经结束了,nvidia-smi也看到没有程序了,但是GPU的内存并没有释放,这是怎么回事呢? 使用pytorch设置多线程(threads)进行数据读取(DataLoader),其实是假的多线程,他是开了N个子进程(PID都连着)进行模拟多线程工作,所以程序跑完或者...

【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(Fu...

【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

lasses) ) if init_weights: self._initialize.weights() def forward(self,x): x = self.features(x) x = torch.flatten(x,start_dim=1) x = self.classifier(x) return x def _initialize_weights(self): for m in self...

【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classi...
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