宿州精品网站建设,河南免费网站建设公司推荐,中国政务服务网,网站建设环境软件有哪些Mini-batch Mii-batch是一种在机器学习中常用的训练算法。它是将大的数据集分成一些小的数据集#xff0c;每次只用一个小的数据集来训练模型。通常情况下#xff0c;训练数据集中的数据越多#xff0c;训练出的模型越准确#xff0c;但是如果数据集太大#xff0c;就会导…Mini-batch Mii-batch是一种在机器学习中常用的训练算法。它是将大的数据集分成一些小的数据集每次只用一个小的数据集来训练模型。通常情况下训练数据集中的数据越多训练出的模型越准确但是如果数据集太大就会导致计算量过大训练时间过长。因此使用Mini-batch的方法可以在保证模型训练准确性的同时降低计算时间和内存的消耗。在mini-batch中每个小的数据集被称为一个patch,通常情况下每个batch的大小是相同的。在训练过程中每个batch都会被输入到模型中进行训练模型的参数会根据每个batch的误差进行更新。这样在训练过程中每个batch都会为模型提供一些不同的信息从而增强模型的泛化能力。 使用mini-batch的方法可以在保证模型训练准确性的同时降低计算时间和内存的消耗同时还可以带来更好的泛化性能。因此mini-batchi已经成为了深度学习中的一种常用的训川练算法。 链接https://wenku.csdn.net/answer/7e8ca99bbfd84184b4ba9957911f4ccd 魔法函数 魔法函数指的是Python中的特殊函数它们以双下划线开头和结尾如__init__、__str__等。这些函数在Python内部被调用它们可以实现一些特殊的功能比如重载运算符、创建对象、打印对象等。 DataLoader与DataSet DataLoader与DataSet是PyTorch数据读取的核心,是构建一个可迭代的数据装载器每次执行循环的时候就从中读取一批Batchsize大小的样本进行训练。
Dataset负责可被Pytorch使用的数据集的创建Dataloader:向模型中传递数据
链接Python中的Dataset和Dataloader详解_python_脚本之家 transformers的简介 transformers提供了数千个预先训练好的模型来执行不同模式的任务如文本、视觉和音频。这些模型可应用于:
文本用于文本分类、信息提取、问题回答、摘要、翻译、文本生成等任务支持100多种语言。图像用于图像分类、对象检测和分割等任务。音频用于语音识别和音频分类等任务。 transformer模型还可以在几种组合模式上执行任务例如表格问题回答、光学字符识别、从扫描文档中提取信息、视频分类和视觉问题回答。 transformer提供了api可以快速下载并在给定文本上使用这些预训练的模型在您自己的数据集上对它们进行微调然后在我们的模型中心上与社区共享。同时每个定义架构的python模块都是完全独立的可以进行修改以进行快速研究实验。 transformer由三个最流行的深度学习库——Jax、PyTorch和TensorFlow——支持并在它们之间无缝集成。在加载模型进行推理之前先用一个模型训练它们是很简单的。您可以从模型中心直接在它们的页面上测试我们的大多数模型。我们还提供私有模型托管、版本控制和公共和私有模型的推理API。
链接Py之transformerstransformers的简介、安装、使用方法、案例应用之详细攻略_python transformers-CSDN博客
torchvision简介
t orchvision是pytorch的一个图形库它服务于PyTorch深度学习框架的主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成 torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口 torchvision.models: 包含常用的模型结构含预训练模型例如AlexNet、VGG、ResNet等 torchvision.transforms: 常用的图片变换例如裁剪、旋转等 torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。
原文链接torchvision详细介绍-CSDN博客 torch.no_grad()
torch.no_grad() 是 PyTorch 中的一个上下文管理器用于在进入该上下文时禁用梯度计算。 这在你只关心评估模型而不是训练模型时非常有用因为它可以显著减少内存使用并加速计算。当你在 torch.no_grad() 上下文管理器中执行张量操作时PyTorch 不会为这些操作计算梯度。这意味着不会在 .grad 属性中累积梯度并且操作会更快地执行。 Softmax
Softmax是一种激活函数它可以将一个数值向量归一化为一个概率分布向量且各个概率之和为1。Softmax可以用来作为神经网络的最后一层用于多分类问题的输出。Softmax层常常和交叉熵损失函数一起结合使用。
对于二分类问题我们可以使用Sigmod函数又称Logistic函数。将(−∞,∞)范围内的数值映射成为一个(0,1)区间的数值一个(0,1)区间的数值恰好可以用来表示概率。对于多分类问题一种常用的方法是Softmax函数它可以预测每个类别的概率。
链接三分钟读懂Softmax函数 - 知乎 (zhihu.com) 随机梯度下降Stochastic Gradient DescentSGD
optim.SGD是PyTorch中的一个优化器其实现了随机梯度下降Stochastic Gradient DescentSGD算法。在深度学习中我们通常使用优化器来更新神经网络中的参数以使得损失函数尽可能地小。
在PyTorch中使用optim.SGD优化器一般需要指定以下参数
params需要更新的参数通常为模型中的权重和偏置项。lr学习率即每次参数更新时的步长。momentum动量用来加速模型收敛速度避免模型陷入局部最优解。dampening动量衰减用来控制动量的衰减速度。weight_decay权重衰减用来防止模型过拟合即通过对权重的L2正则化来约束模型的复杂度。nesterov是否使用Nesterov动量。
torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉损失函数 交叉熵损失函数会自动对输入模型的预测值进行softmax。因此在多分类问题中如果使用nn.CrossEntropyLoss()则预测模型的输出层无需添加softmax。nn.CrossEntropyLoss()nn.LogSoftmax()nn.NLLLoss()。 # Construct loss and optimizer, using PyTorch APIcriterion torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.SGD(model.parameters(), lr0.01, momentum0.5) # Training cycle: forward, backward, update # 前馈算loss反馈计算关于loss的梯度更新是用梯度下降算法利用的梯度进行更新 def train(epoch): running_loss 0.0 for batch_idx, data in enumerate(train_loader, 0): # 获得一个批次的数据和标签 inputs, target data optimizer.zero_grad() # forward backward update outputs model(inputs) loss criterion(outputs, target) loss.backward() optimizer.step() running_loss loss.item() if batch_idx % 300 299: print([%d, %5d] loss: %.3f % (epoch 1, batch_idx 1, running_loss / 300)) running_loss 0.0 传送门torch.nn.CrossEntropyLoss() 参数、计算过程以及及输入Tensor形状 - 知乎 Tensor:张量
# In PyTorch, Tensor is the important component in constructing dynamic computational graph
w torch.tensor([1.0]) # w的初值为1.0
w.requires_grad True # 需要计算梯度
# If autograd mechanics are required, the element variable requires_grad of Tensor has to be set to True.# Tensor张量Tensor是一个多维数组它是标量、向量、矩阵的高维拓展。
# tensor即张量它是一种数据结构用来表示或者编码神经网络模型的输入、输出和模型参数等。
Tensor张量Tensor是一个多维数组它是标量、向量、矩阵的高维拓展。 tensor即张量它是一种数据结构用来表示或者编码神经网络模型的输入、输出和模型参数等。
