2024 年 9月 2 日随笔档案 - 千主

PyTorch构建模型训练模块

摘要：前面几篇分别是数据导入模块，模型类的构建模块，损失函数模块，优化器模块，上述模块搭建好后建立训练模块，将上述几个模块在训练模块中调用完成训练。这个不太好解释直接看模块示例：上面是训练模块，分别传入训练总轮次steps，实例化模型model,损失函数loss_func，但是下面训练的时候它将损失函阅读全文

posted @ 2024-09-02 22:03 千主阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch使用优化器

摘要：优化器使用就很简单了基本上直接设置优化器直接调用就行，在训练的时候把优化器传入训练模型模块中优化器使用每次要清空不然会一直堆叠，在进行反向传播后更新参数也是调用优化器再来段文心生成的代码看看优化器什么时候使用：阅读全文

posted @ 2024-09-02 21:49 千主阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pytorch损失函数模块

摘要：直接调用定义就好了要使用的损失函数，但是nn.functional和nn.Module中都有损失函数，至于从哪个包中调用损失函数看你的需求，和图中所说一样，如果没有需要学习的参数就用nn.functional,如果有要学习更新的参数就用nn.Module。虽然是这样说，但是我看这个代码下面使用的就阅读全文

posted @ 2024-09-02 21:44 千主阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch自定义模型类

摘要：使用Pytorch自己建立一个模型类：继承初始建立一个模型的类，一定要继承nn,Module父类，初始化: def __init__(self): super(self).__init__(): 如果不这样操作就使用不了继承中初始化，也使用不了继承的一些函数。建立自己的网络层图中初始化后的阅读全文

posted @ 2024-09-02 21:12 千主阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch导入数据

摘要：先导入数据：将要处理的文件数据导入x_train,y_train,x_valid,y_valid中，转换为张量。使用PyTorch中的数据模块，将上面转换为张量的数据使用TensorDataset函数转换为数据集。之后使用DataLoader来加载数据集，DataLoader包相当于一个派发器阅读全文

posted @ 2024-09-02 20:42 千主阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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