import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 设备配置(如有GPU,则使用GPU进行加速) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 定义超参数 Hyper-parameters input_size = 784 hidden_size = 500 num_classes = 10 num_epochs = 50 batch_size = 100...
让我们通过一个简单的PyTorch程序来理解batch_size对训练时间的影响。下面是一个简单的示例,它构建了一个简单的神经网络,并对一个合成数据集进行训练。 # 导入PyTorch的相关模块importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttimefromtorchvisionimportdatasets,transformsimportmatplotlib.pyplotasplt# 定义一个...
torch.manual_seed(SEED)# 训练模型个人的基本要求是deterministic/reproducible,或者说是可重复性。也就是说在随机种子固定的情况下,每次训练出来的模型要一样。之前遇到了两次不可重复的情况。第一次是训练CNN的时候,发现每次跑出来小数点后几位会有不一样。epoch越多,误差就越多# 确定性卷积:(相当于把所有操作...
1. 使用神经网络训练Seq2Seq 第一篇教程介绍了PyTorch与TorchText seq2seq项目的工作流程。我们将介绍使用encoder-decoder模型的seq2seq网络的基础知识,如何在PyTorch中实现这些模型,以及如何使用TorchText完成文本处理方面的所有繁重任务。该模型本身将基于使用多层LSTM的神经网络的序列到序列学习的实现。完成一个GE翻译器,...