本文是笔者在学习cycleGAN的代码时，发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略，遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate
本系列介绍分布式优化器，分为三篇文章，分别是基石篇，DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器，PyTorch 分布式优化器，按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器，主要涉及模型并行（流水线并行）。
做一元的优化：只有要给参数 optimize,optimise，此外，optim也可以做一元优化。前面两个较为常用些。
本章主要是代码标准与技术的内容，需要安装的包是lubridate和dplyr，这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧：
全局优化与局部优化的理念完全不同（全局优化求解器通常被称为随机求解器，试图避免局部最优点）。
前面的学习大致了解了autograd，nn依赖于autograd来定义模型并进行求导。一个nn.Module包含多个神经网络层，以及一个forward(input)方法来返回output。
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是
原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO，具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
深度学习表现为使用更巧妙的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中，我们将学习这些核心组件，建立目标函数，并理解模型是如何构建的。
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，能否将它们的优点整合起来呢？在本文中，我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数： 如何包装 PyTorch 模型以用于 scikit-learn 以及如何使用网格搜索
在深度学习中，自动微分是训练神经网络的关键技术之一。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了强大的自动微分功能。然而，在处理复杂的模型或计算图时，可能会出现梯度计算错误或其他异常。为了帮助调试这些问题，PyTorch提供了torch.autograd.set_detect_anomaly(True)函数，用于启用自动微分异常检测。
PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于磁带的自动系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架，许多新的论文在发表过
当谈到基于CNN的深度学习例子时，图像分类是最常见的任务之一。CNN（卷积神经网络）在图像处理任务中表现出色，能够自动学习图像的特征表示。以下是一个基于CNN的图像分类示例，并给每一行添加了注释：
上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型，并且根据autograd实现了神经网络参数更新。
在Pytorch中，可以使用state_dict()查看模型的参数信息。 例如： 输入
神经网络有许多影响模型性能的超参数。一个最基本的超参数是学习率(LR)，它决定了在训练步骤之间模型权重的变化程度。在最简单的情况下，LR值是0到1之间的固定值。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
BBsolve()@BB：使用Barzilai-Borwein步长求解非线性方程组
虽然这是一个非官方的 指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。
摘要： 今年一月份开源的PyTorch，因为它强大的功能，它现在已经成为深度学习领域新流行框架，它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库，它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。 PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于tape的autograd系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架，许多新的论文在发表过程中都加入了大多数人不理解的PyTorch代码。这篇文章我们就来讲述一下我对PyTor
在训练神经网络时，如果学习率过大，优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛；如果学习率过小，优化算法的收敛速度可能会非常慢。因此，一种常见的策略是在训练初期使用较大的学习率来快速接近最优解，然后逐渐减小学习率，使得优化算法可以更精细地调整模型参数，从而找到更好的最优解。
在本教程中，我们将在PyTorch中构建一个简单的DCGAN，并在手写数据集上对它进行训练。我们将讨论PyTorch DataLoader，以及如何使用它将图像数据提供给PyTorch神经网络进行训练。PyTorch是本教程的重点，所以我假设您熟悉GAN的工作方式。
回归问题是机器学习领域中最古老、最基础，同时也是最广泛应用的问题之一。无论是在金融、医疗、零售还是自然科学中，回归模型都扮演着至关重要的角色。简单地说，回归分析旨在建立一个模型，通过这个模型我们可以用一组特征（自变量）来预测一个连续的结果（因变量）。例如，用房间面积、位置等特征来预测房价。
虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。
本篇不涉及模型原理，只是分享下代码。想要了解模型原理的可以去看网上很多大牛的博客。
在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把分布式自动微分和分布式优化器结合起来训练一个模型。
本文是翻译自官方版教程--DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ，一份 60 分钟带你快速入门 PyTorch 的教程。
迁移学习是指在类似的数据集上使用训练好的算法，而无须从头开始训练。人类并不是通过从头分析成千上万个相似的图像来识别新的图形。
很多人在使用pytorch的时候都会遇到优化器选择的问题，今天就给大家介绍对比一下pytorch中常用的四种优化器。SGD、Momentum、RMSProp、Adam。
优化算法，尤其是填入的这几个参数无法阻止模型梯度发散，所以决定换个优化算法试试，具体见下文。
原标题：CNN Training Loop Explained - Neural Network Code Project
本文介绍了PyTorch中梯度（gradient）和变量（variable）的基本概念，以及如何在PyTorch中计算梯度、更新参数（更新variable），并介绍了torch.autograd和torch.optim等工具。此外，文章还探讨了Variable和Tensor之间的关系，以及如何在PyTorch中创建和使用自定义Variable。通过理解这些概念和工具，开发者可以更好地利用PyTorch进行深度学习研究和实践。
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到程序卡死的问题。本文将介绍可能导致torch多进程卡死的原因以及如何解决这个问题。
在深度学习中，当我们使用神经网络模型进行训练时，有时会遇到 "1D target tensor expected, multi-target not supported" 这样的错误信息。这个错误通常表示我们的模型期望一个一维向量作为目标值，但实际上我们传递了一个多维张量作为目标值。
项目地址：https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
上一篇文章--[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）中，我们先介绍了对于图像修复的背景，需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复，以及将图像当做概率分布采样的样本来看待，通过这个思路来开始进行图像的修复。
最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 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。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial
上述模型预测出的 \hat{y} \in R 属于一个连续的空间内，我们称这类任务为回归任务。但是很多的机器学习任务要求我们去分类，比如给动物图片分类、给手写数字分类。对于分类任务，它预测出来的结果属于一个离散的集合，例如手写数字分类的结果集合为 y \in \left[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 \right]。对于分类任务，用回归模型去预测是不合适的，因为这些类别之间并没有连续空间中的数值大小的含义（不能说某个类别大于或小于某个类别如猫大于狗）。在分类问题中，分类模型输出一个概率分布，再在所有类别的概率值（0 ~ 1）中找到最大值就是预测结果了。另外要注意的是，逻辑回归不是回归，它常用于分类问题，只是名字易让人误会。
欢迎阅读这份有关 PyTorch 原理的简明指南[1]。无论您是初学者还是有一定经验，了解这些原则都可以让您的旅程更加顺利。让我们开始吧！
神经网络是个出色的绘画家早已不是什么大新闻，它能把一副草图变成风景画，两幅不同风格的画之间进行风格迁移。
这部分主要是介绍如何写出似然函数，通过正态分布，线性回归为例子，并通过R语言编程实现。希望大家可以有所收获。
每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为lr。
上篇博文整理了如何用Pytorch搭建一个基本网络模型，本篇进行一个图像分类任务实操。 相关代码主要参考自官网教程： https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py
上一小节对神经网络有了基本的了解，这一小节就看一下如何用代码来实现一个神经网络。 我们所用的案例还是那个温度转换的案例，只不过需要我们把之前的线性模型替换成神经网络模型，并重新训练以找到适合神经网络的权重。 依照我们的经验，前面有一些前置步骤，一部分大部分代码我们都学过了，包括了引用相关的包，设置notebook的显示规范，初始化数据，分割训练集和验证集以及对数据进行标准化。
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
深度学习中，优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。
下面开始加入test部分 先写入test部分代码 for x, label in cifar_test: x, label = x.to(device), label.to(device) logits = model(x) pred = logits.armax(dim=1) # 用argmax选出可能性最大的值的索引 为进行比对 定义正确率 写入对比 total_correct += torch.eq(pred, label).float().sum().item()
我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。比赛网址是https://www.kaggle.com/c/cifar-10.
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