理解:一个batch中的数据量大小(图片的数量)即为batch-size,一般为2的整数倍,比如32,64,128等。 例如:MNIST手写体数据集,训练集有6张图像(和标签),如果把这6万张图片分成了6份,则batch=6,batch-size=1万。 4.iteration 理解:模型进行训练时,数据集中每份(batch)数据完成一次训练称为一个iteration(迭代)。
optimizer.param_groups：是长度为2的list，其中的元素是2个字典； optimizer.param_groups[0]：长度...
PyTorch涉及数据处理(数据装载、数据预处理、数据增强等)主要工具包及相互关系如图: 主要包括两大部分: (1)torch.utils.data相关部分 torch.utils.data工具包,它包括以下4个类函数。 1)Dataset:是一个抽象类,其他数据集需要继承这个类,并且覆写其 中的两个方法(getitem_()、len())。 2)DataLoader:定义一个新...
本篇主要介绍Pytorch多机多卡的几种实现方式：DDP、multiprocessing、Accelerate。
DataLoader worker (pid(s) 15332) 意外退出 2 回答2.9k 阅读✓ 已解决 Pytorch RuntimeError:预期的标量类型 Float 但找到了 Byte 2 回答518 阅读✓ 已解决 RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该相同 2 回答611 阅读✓ 已解决 pytorch无法使用cuda 2 回答9k ...
学到这里我也很疑惑，于是刚写了一篇文章：PyTorch 的 backward 为什么有一个 grad_variables 参数？
《pytorch深度学习入门与实战》是2020年中国铁道出版社出版的图书。《PyTorch深度学习入门与实战》书中以案例形式详细介绍了PyTorch的各种实战应用。详解PyTorch框架分布式计算、CUDA扩展等高级使用技巧 涵盖图像分类、文本处理、物体定位、自动架构搜索等诸多领域实战案例，丰富的新科研成果引用展示，紧跟人工智能发展前沿，提供...
《PyTorch深度学习入门与实战》是2020年中国水利水电出版社出版的图书，作者是孙玉林，余本国。本书是一本强调实用性，注重读者实践的PyTorch深度学习。配套源代码文件及售后读者QQ群，与作者在线交流学习。内容简介 《PyTorch 深度学习入门与实战（案例视频精讲）》是基于 PyTorch 的深度学习入门和实战，结合实际的深度学习...
用于屏蔽模型需要预测的输入部分。这些标记从词汇表的末尾到开头进行索引。您可以指定标记器中使用的屏蔽...
您已经回答了自己的问题，下划线表示PyTorch中的就地操作。但是，我想简要地指出为什么就地操作会有问题：*...