本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载...好吧，还是简单的说一下吧： 我们在做好了自定义数据集之后，其实数据的加载和MNSIT 、CIFAR-10 、CIFAR-100等数据集的都是相似的，过程如下所示： * 导入必要的包import torch...pytorch保存模型的方式有两种： 第一种：将整个网络都都保存下来 第二种：仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法） # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object...), 'params.pkl') model_object.load_state_dict(torch.load('params.pkl')) 可以看到这是我保存的模型： 其中best.mdl是第二中方法保存的...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的，但是还是需要实际的测试这个模型，看它到底学到东西了没有
最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题，因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题。...首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析： 1、本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1...存储整个模型与存储模型参数的区别： 整个模型：是保存整个网络结构和参数，使用时会加载结构和其中的参数，即边搭框架边填充参数； 仅参数：仅保存网络模型中的参数，在使用时需要先用训练时的模型实例化，再往里面填入参数...很多时候我们在训练过程中或多或少都会遇到如下问题： 已经有了与网络匹配的预训练模型，根据情况需要在网络中添加一个小模块，但是还想利用之前的与训练模型 虽然用的是同一个网络结构，但是由于定义的方法不一样...5、冻结模型的部分参数 在训练网络的时候，有的时候不一定需要网络的每个结构都按照同一个学习率更新，或者有的模块干脆不更新，因此这就需要冻结部分模型参数的梯度，但是又不能截断反向传播的梯度流，不然就会导致网络无法正常训练
方法一(推荐)：第一种方法也是官方推荐的方法，只保存和恢复模型中的参数。...方法二：使用这种方法，将会保存模型的参数和结构信息。...保存torch.save(the_model, PATH)恢复the_model = torch.load(PATH)一个相对完整的例子savingtorch.save({'epoch': epoch...state_dict'])print("=> loaded checkpoint '{}' (epoch {})".format(args.evaluate, checkpoint['epoch']))获取模型中某些层的参数对于恢复的模型...，如果我们想查看某些层的参数，可以：# 定义一个网络from collections import OrderedDictmodel = nn.Sequential(OrderedDict([('conv1
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过，tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。...因此，在导入模型时，也要分为2步：构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是，手敲代码，实现跟模型一模一样的图结构。其实，我们既然已经保存了图，那就没必要在去手写一次图结构代码。.../checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码，就把图加载进来了 3.2 加载参数 仅仅有图并没有用，更重要的是，我们需要前面训练好的模型参数（即weights、biases...，只会保存变量的值，placeholder里面的值不会被保存 如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作： import
Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本，同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本，感兴趣的同学可以关注： https://github.com/huggingface.../pytorch-pretrained-BERT PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained...save file by using the convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py script....The rest of the repository only requires PyTorch....PyTorch models for BERT We included three PyTorch models in this repository that you will find in modeling.py
于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。...代码： # coding: utf-8 """ 将原始数据集进行划分成训练集、验证集和测试集 """ import os import glob import random import shutil...Pytorch提供的DataLoader，在此之前，需要构建自己的数据集类，在数据集类中，可以包含transform一些数据处理方式。...数据标准化 数据标准化(Normalize)是非常常见的数据处理方式，在Pytorch中的调用示例： normMean = [0.4948052, 0.48568845, 0.44682974] normStd...transforms 中的操作随机打乱 使用示例： 例如，想对数据进行缩放、随机裁剪、归一化和标准化，可以这样进行设置： # 数据预处理设置 normMean = [0.4948052, 0.48568845
Torchvision介绍 Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架，当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。...预训练模型使用 Torchvision从0.13版本开始预训练模型支持多源backbone设置，以图像分类的ResNet网络模型为例： 支持多个不同的数据集上不同精度的预训练模型，下载模型，转化为推理模型...对输入图像实现预处理 本地加载模型 Torchvision中支持的预训练模型当你使用的时候都会加载模型的预训练模型，然后才可以加载你自己的权重文件，如果你不想加载torchvision的预训练模型...train_on_gpu = torch.cuda.is_available() if train_on_gpu: self.model.cuda() 就这样解锁了在torchvision框架下如何从本地加载预训练模型文件或者定义训练模型文件...推荐阅读 用注意力机制魔改YOLOv5涨点 一个教程搞定YOLOv8 对象检测+跟踪+分割
针对Vanilla-RNN存在短时记忆（梯度消失问题），引入LSTM和GRU来解决这一问题。特别是LSTM被广泛应用于深度学习模型中。...本博客介绍了如何通过PyTorch实现RNN和LSTM，并将其应用于比特币价格预测。...，create_sequences扫描所有的训练数据。...与CNN模型的训练不同，添加了nn.utils.clip_grad_norm_来防止梯度爆炸问题。...可以通过修改模型参数和超参数来改进。 # Save the model checkpoint save_path = '.
FastMoE 系统 https://github.com/laekov/fastmoe 简介 FastMoE 是一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统....安装 依赖 启用了 CUDA 的 PyTorch 是必要的. 当前版本的 FastMoE 在 PyTorch v1.8.0 和 CUDA 10 的平台上经过了测试....注意, 由于 PyTorch 框架通常仅集成了 NCCL 的运行时组件, 额外的 NCCL 开发包需要被安装在编译环境中, 而且它的版本需要与 PyTorch 的版本相对应....因此, 通过引入额外的通信操作, FastMoE 可以允许更多的专家网络们同时被训练, 而其数量限制与计算单元的数量是正相关的. 下图展示了一个有六个专家网络的模型被两路模型并行地训练....FastMoE 的模型并行模式需要专门的并行策略, 而 PyTorch 和 Megatron-LM 都不支持这样的策略.
本文主要从抽象程度和性能两个方面对比 PyTorch 与 Keras，并介绍了一个新的基准，它复现并对比了两个框架的所有预训练模型。...在 Keras 和 PyTorch 基准项目中，MIT 在读博士 Curtis G. Northcutt 复现了 34 个预训练模型。...预训练模型不是已经可以复现了吗？ 在 PyTorch 中是这样的。然而有些 Keras 用户却觉得复现非常难，他们遇见的问题可以分为三类： 1....一些预训练的 Keras 模型在部署到某个服务器或与其他 Keras 模型一起依次运行时会产生不一致或较低的准确率。 3. 使用批归一化（BN）的 Keras 模型可能并不可靠。...每次运行一个样本，这样做非常慢，但可以为每个模型得出一个可复现的输出。 只在本地函数或 with 语句中运行模型，以确保在加载下一个模型时，前一个模型的任何东西都不会保存在内存中。
在这篇博客中，我们将讨论如何使用PyTorch来解决多分类问题。我们将介绍多分类问题的基本概念，构建一个简单的多分类神经网络模型，并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。什么是多分类问题？...处理步骤准备数据：收集和准备数据集，确保每个样本都有相应的标签，以指明其所属类别。划分数据集为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、调优和性能评估。...在每个训练迭代中，通过前向传播和反向传播来更新模型参数，以减小损失函数的值。评估模型：使用验证集来评估模型性能。常见的性能指标包括准确性、精确度、召回率、F1分数等。...部署模型：将训练好的模型部署到实际应用中，用于实时或批处理多分类任务。...相同点：用途：两者都用于分类任务，评估模型的输出和真实标签之间的差异，以便进行模型的训练和优化。
在深度学习框架中，如PyTorch和TensorFlow，温度系数通常通过添加一个标量乘以 softmax 函数的输出来实现。...在训练过程中，可以根据需要手动设置梯度回传的参数。c. 动态计算图：PyTorch 采用动态计算图机制，允许在运行时重新构建计算图。这使得 PyTorch 具有灵活性，可以方便地调试和修改模型。d....循环和条件语句：PyTorch 支持在图中使用循环和条件语句，使得模型构建更加简洁。e. 层（Module）：PyTorch 中的层是一种可重用的组件，可以组合构建复杂模型。...层之间通过前向传播和反向传播进行数据传递。f. 模型定义和训练：在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn 模块定义模型，并通过 torch.optim 模块进行训练。...模型定义和训练：在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras 模块定义模型，并通过 tf.optimizers 模块进行训练。
) 方法二 .to(device) 前言 在我们训练模型时，会经常使用一些小技巧，包括：模型的保存与加载、断点的保存与加载、模型的冻结与预热、模型的预训练与加载、单GPU训练与多GPU训练。...这五个步骤中数据和损失函数是没法改变的，而在迭代训练的过程中模型的一些可学习参数和优化器中的一些缓存是会变的，所以需要保留这些信息，另外还需要保留迭代的次数和学习率。...而且不仅仅是分类的模型，语义分割、量化、对象检测、实例分割和人物关键点检测等等。在这里都能找到 4.模型的冻结 在迁移学习或训练新的复杂模型时，加载部分模型是常见的情况。...但如果前面的层除了和self.layer2相关外，还与其他层有联系，则与其他层联系的部分正常更新。...方法二：不能单独屏蔽某一个epoch，但是使用起来简单便捷，大多数的情况下其实都是够用的。 这里我再推荐一篇文章【pytorch】筛选冻结部分网络层参数同时设置有参数组的时候该怎么办？
在 PipeTransformer 中，我们设计了一个自适应的动态冻结算法，可以在训练过程中逐步识别和冻结某些层，并设计了一个弹性管线系统，可以动态分配资源来训练剩余的活动层。...整体设计 假设我们的目标是在一个分布式训练系统中，训练一个大规模模型。...这个系统融合了管线模型并行以及数据并行，可用于处理如下场景: 单个 GPU 设备的内存无法容纳模型，或加载时批尺寸很小，得以避免内存耗尽。具体来讲，定义的设置如下: * 训练任务和模型定义。...每台机器中，我们将一个模型 F 加载到一个具有 K 个分区（K 也表示管线长度）的管线中。第 k 个分区由 Pk 个连续的层组成。假设每个分区由一个 GPU 设备处理。...图 5：PipeTransformer 训练系统概览 PipeTransformer 协同设计了一个即时冻结算法和一个自动弹性管线训练系统，可以动态地转换管线模型的范围和管线副本的数量。
bertModel = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') sen = 'Transformers提供了NLP领域大量state-of-art的 预训练语言模型结构的模型和调用框架...BertModel.from_pretrained('hfl/chinese-roberta-wwm-ext') sen = 'Transformers提供了NLP领域大量state-of-art的 预训练语言模型结构的模型和调用框架...AlbertModel.from_pretrained('clue/albert_chinese_tiny') sen = 'Transformers提供了NLP领域大量state-of-art的 预训练语言模型结构的模型和调用框架...xlnetModel = AutoModel.from_pretrained('hfl/chinese-xlnet-base') sen = 'Transformers提供了NLP领域大量state-of-art的 预训练语言模型结构的模型和调用框架...= AutoModel.from_pretrained("hfl/chinese-macbert-base") sen = 'Transformers提供了NLP领域大量state-of-art的 预训练语言模型结构的模型和调用框架
问题描述在复现论文的过程中，遇到了训练模型Loss一直为负的情况。程序主要通过深度学习实现一个分类任务。...编程与debug过程全部在windows10系统，Pycharm2018v1.4的IDE下完成，主要框架为pytorch 1.2.0。复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。...训练过程中输出信息如下：?...解决过程与方案在检查确认训练代码无误之后，通过查找资料和逐步排查，寻找到了两个出错原因。针对交叉熵损失函数：?...所以初步判断实验数据和模型输出是错误的根源。原因一 输入数据未归一化数据没有归一化会造成取对数的过程中数据跨度超过了[0,1]这个范围，那么自然会造成为正，从而Loss小于零。
指定GPU的命令需要放在和神经网络相关的一系列操作的前面。 2、查看模型每层输出详情 Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。...现在在PyTorch中也可以实现这个功能。 使用很简单，如下用法： ? input_size 是根据你自己的网络模型的输入尺寸进行设置。...8、冻结某些层的参数 参考：Pytorch 冻结预训练模型的某一层 在加载预训练模型的时候，我们有时想冻结前面几层，使其参数在训练过程中不发生变化。...我们需要先知道每一层的名字，通过如下代码打印： 假设前几层信息如下： 后面的True表示该层的参数可训练，然后我们定义一个要冻结的层的列表： ? 冻结后我们再打印每层的信息： ?...PyTorch 中模型的使用： https://zhuanlan.zhihu.com/p/73893187 11、Pytorch内置one_hot函数 感谢 yangyangyang 补充：Pytorch
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