Pytorch基本使用—参数初始化
深度学习模型参数初始化是指在训练深度神经网络时，对网络的权重和偏置进行初始化的过程。合适的参数初始化可以加速模型的收敛，并提高模型的性能。✨ 1 基本介绍在深度学习中，常用的参数初始化方法有以下几种：零初始化（Zero Initialization）：将所有权重和偏置初始化为0。然而，...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 3
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 查看不同性能评估指标 在前面的章节中，我们使用预测准确率来评估各机器学习模型，通常这是用于量化模型表现很有用的指标。但还有其他几个性能指标可以用于衡量模型的相关性，例如精确率、召回率、F1分数和马修斯相关系数（MCC）等。 读取混淆...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 2
使用学习曲线和验证曲线调试算法 本节中，我们来看两个非常简单但强大的诊断工具，可帮助我们提升学习算法的性能：学习曲线和验证曲线，在接下的小节中，我们会讨论如何使用学习曲线诊断学习算法是否有过拟合（高方差）或欠拟合（高偏置）的问题。另外，我们还会学习验证曲线，它辅助我们处理学习算法中的常见问题。 通过...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 在前面的章节中，我们学习了用于分类的基本机器学习算法以及如何在喂给这些算法前处理好数据。下面该学习通过调优算法和评估模型表现来构建良好机器学习模型的最佳实践了。本章中，我们将学习如下内容： 评估机器学习模型表现 诊断机器学习算法常见...
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
Optuna可以使用python pip安装，如pip install Optuna。也可以使用conda install -c conda-forge Optuna，安装基于Anaconda的python发行版。 正如您所看到的，使用基本python语言的几行代码，您可以为任何神经网络创建并执行试...
【Pytorch神经网络理论篇】 05 Module类的使用方法+参数Parameters类+定义训练模型的步骤与方法
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
PyTorch 新库 TorchMultimodal 使用说明：将多模态通用模型 FLAVA 扩展到 100 亿参数
先前的文章中，我们介绍了 TorchMultimodal，今天我们将从一个具体案例出发，演示如何在 Torch Distributed 技术加持下，在 TorchMultimodal 库中扩展多模态基础模型。近年来，大模型已成为一个备受关注的研究领域。以自然语言处理为例，语言模型已经从几亿参数（BE...
使用scikit-learn为PyTorch 模型进行超参数网格搜索
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如何网格搜索常见的神经网络参数，如学习率、Dropout、epochs、神经元数在自己的项目上定义自...
pytorch中keepdim参数归并操作使用方法
torch.sum(x, dim, keepdim)我们使用一些torch模块中的函数时发现，有时会存在参数keepdim，该参数主要是在归并操作时使用的，为的就是保持原来维度不变。示例：>>>a = torch.arange(12).reshape(3, 4) >>&...
pytorch中的nn.Module抽象类的参数
我们在搭建网络时，通常要继承nn.Module这个模块，并且实现其forward方法，那么这个基类中到底有何属性呢？def __init__(self): self._parameters = OrderedDict() self._modules = OrderedDict() self._buf...
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