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pytorch 模型保存与加载

 一、模型保存有两种形式：保存整体模型（包括模型结构和参数）、只保存模型参数 import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 保存整体模型 out...

【pytorch框架】对模型知识的基本了解

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TensorBoard的使用 1、TensorBoard启动： 在Terminal终端命令中输入： tensorboard --logdir=logs #logs为创建的文件名 ...

PyTorch模型优化与调优：正则化、批归一化等技巧

引言 在深度学习领域，模型优化与调优是提升模型性能的关键步骤。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，提供了丰富的工具和技巧来帮助我们进行模型优化。本文将介绍PyTorch中常用的模型优化与调优技巧，包括正则化、批归一化等，并探讨它们如何帮助提升模型的性能。 一、正则化技术 正则化是一种防止模型过...

PyTorch与迁移学习：利用预训练模型提升性能

引言 在深度学习领域，迁移学习已经成为一种强大的工具，特别是在数据有限或任务复杂的场景下。迁移学习利用在其他任务上预训练的模型，将其知识和表示能力迁移到新的任务中，从而加速模型训练并提高性能。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，为迁移学习提供了灵活和强大的支持。本文将介绍如何在PyTorch中...

PyTorch进阶：模型保存与加载，以及断点续训技巧

在深度学习项目中，模型的保存与加载是一个不可忽视的环节。它不仅涉及到模型权重的持久化，还包括了训练状态的保存和恢复。此外，在训练大型模型或者进行长时间训练时，我们经常需要使用到断点续训的技巧，以应对计算资源的限制和不可预见的中断。本文将深入探讨PyTorch中模型保存与加载的方法，并分享一些实用的断...

构建你的第一个PyTorch神经网络模型

在深度学习的世界中，PyTorch是一个广受欢迎的开源库，它提供了强大的张量计算功能和灵活的神经网络构建能力。无论你是机器学习的新手还是老手，都可以通过PyTorch快速构建和训练神经网络模型。在这篇文章中，我们将引导你一步步构建你的第一个PyTorch神经网络模型。 一、准备数据集 在开始构建模型...

Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型

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分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。 ...

大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现

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分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法，它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量。 这篇文章中，我们将解释GQA的思想以及如何将其转化为代码。 GQA是在论文 ...

【PyTorch实战演练】基于AlexNet的预训练模型介绍

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0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文基于AlexNet的训练实例说明PyTorch框架中预训练模型的作用和使用方法。 如果对AlexNet不太熟悉，建议先看下【Py...

Pytorch构建网络模型时super(__class__, self).__init__()的作用

0 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容不乏不准确的地方，希望批评指正，共同进步。 在使用Pytorch框架定义神经元网络模型的类的时候，首先都会在模型的类__init__()方法下加一行super(__class__, self).__init...

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