小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记
在使用lossfuntion的时候,只需要关注输入形状和输出形状 L1Loss 关注点是输入形状:N是batch_size大小 一个具体的使用案例 L1Loss1 默认分别做差,加和计算平均值 import torch from torch.nn import L1Loss inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32) #在使用...
pytorch笔记：Dataset 和 DataLoader
PyTorch是一个很受欢迎的深度学习库，提供了很多用于构建神经网络的工具。本文介绍了PyTorch中的Dataset和DataLoader，以及如何使用它们来加载和处理数据。 Dataset Dataset是一个抽象类，用于表示数据集。在使用PyTorch训练模型时，我们通常需要把数据划分为训练集、验证集和测试集。对于每个数据集ÿ...
【pytorch深度学习实践】笔记—03.2.随机梯度下降
1.背景及思路【思想】1.使用梯度下降是可以解决大多数问题的，但是遇到“鞍点”问题无法解决。2.使用梯度下降更新权重w的时候，对于每一个w，计算cost损失、计算梯度的时候，都要对所有样本[x1,y1]、[x2, y2]……[xn,yn]求cost损失和梯度的均值。实际上我们最主要的目标是找到最接近的w的值，只要多训练几次&#...
【pytorch深度学习实践】笔记—02.线性模型
需求背景Suppose that students would get y points in final exam, if they spent x hours in paper PyTorch Tutorial.The question is what would be the grade if I study 4 hours?有一组数据，关系如下表所示。记录了班级同学课程学习...
【pytorch深度学习实践】笔记—05.pytorch实现线性回归
问题与解答1.已经手动实现了线性回归，为什么要用pytorch来实现线性回归？pytorch提供许多方法，用起来比较方便。使用pytorch之后我们可以把重点放在神经网络的构建上，而不是python的基础语法上。pytorch实现线性回归的步骤1.准备数据集2.设计模型理解：究竟要采用什么样的模型来求解线性问题3.构造loss...
【pytorch深度学习实践】笔记—03-1.梯度下降算法
梯度的引入与思考【问题1】为什么要引入梯度下降，梯度下降是用来解决什么问题的？【思考】回忆一下在笔记02中我们是如何找到的w？对，是穷举！我们是在[0.0,4.0]区间，每隔0.1取一个值，穷举了所有w的可能取值，根据w-loss图像得出结论：loss最小时，...
【pytorch深度学习实践】笔记—04.反向传播
问题与思考【问题】什么是反向传播？用于解决什么问题？【回答】我们从头屡一下思路。为了找到权重w的值，我们一开始选择暴力枚举；后来通过梯度下降+更新权重的方案让程序自动找到合适的w值；但是在求梯度的时候，w可能会很复杂（比如是多维的）那此时如果在使用loss对w求导来求梯度就变得...
PyTorch无GPU加速版本windows笔记
一、PyTorch1.1 安装无CUDA地址：https://pytorch.org/pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_...
Pytorch深度学习实战笔记
一、线性模型import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = [1.0, 2.0, 3.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0] def forward(x): return x * w def loss(x, y): y_pred = forward(x) ret...
PyTorch笔记详解大全（持续更新ing...）
1. Automatic Mixed Precision examples2. Autograd mechanics原文档2.1 Excluding subgraphs from backwardTensor属性requires_grad。Tensor生成时requires_grad一般默认为False。在计算图中，只有所有叶节点的requires_grad都是False时...
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