kldivloss损失pytorch nn

# Table of Contents ### NumPy **[NumPy Official Tutorials](https://numpy.org/doc/stable/user/basics.creation.html "Numpy ")** * [NumPy Arrays](#numpya ......

Pytorch DDP分布式训练介绍 近期一直在用torch的分布式训练，本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell )，从基本概念，初始化启动，以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子：t ......

PyTorch中的rendezvous后端是一种服务，它帮助分布式训练作业中的进程相互发现并协商角色和等级。它还提供了一个屏障和一个一致的作业成员和状态视图。 rendezvous后端是作为torch.distributed.elastic.rendezvous.RendezvousHandler的 ......

 pytorch官网 https://pytorch.org/ ![](https://img2023.cnblog ......

通过github下载的源码使用pip install -e . 方式安装的时候会出现题目中的问题。这个时候先卸载掉bitsandbytes，然后重新使用pip install bitsandbytes 安装，这种方式直接从仓库中安装，问题就解决了。目前尚不清楚问题出现原因，虽然两种方式的安装版本都是 ......

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是LSTM识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torchvision import numpy ......

@，torch.matmul，torch.mm:矩阵相乘,第一个矩阵的列和第二个矩阵的行维度相同 *,torch.mul：矩阵对应元素相乘，所以两个矩阵维数相同，同维矩阵 torch.dot:一维的张量进行相乘再相加，结果是一个值 ......

一、命令 cat requirements.txt | xargs -n 1 pip install 环境 python3.7 二、requirements.txt absl-py==1.4.0 astor==0.8.1 autograd==1.5 backcall==0.2.0 Bottlenec ......

# Pytorch高级api搭建多层感知机实战 代码 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transf ......

# 多分类问题实战 定义一个简单的神经网络模型，并使用SGD优化算法进行训练和测试MNIST数据集 ```python import torch import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim """ torchvision 可 ......

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......

前提： Anaconda安装的10个坑 1没有系统环境变量(有的安装包没有系统环境变量，勾选安装，需要自己配置环境变量，否则会后面会让你重新安装) 2安装pytorch前，要conda activate myenv //激活环境，不然安装默认路径，用不了，白安装了 第一步 一劳永逸，设置镜像源 pi ......

在训练模型时，我们经常会使用两个神经网络模型进行融合，若两个模型的复杂度不同，或者激活函数不同，导致训练后的模型训练损失忽高忽低，差距巨大，有可能是陷入了`局部最优`的状况。这时候采用`分层学习率`的策略可能帮助模型度过局部最优困境。 下面是一个简单的示例： 对于一个继承于`nn.Module`的神 ......

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('save') #建立一个保存数据用的东西，save是输出的文件名 dummy_input = torch.rand(512, 1, 28, 28) # ......

## 使用 CNN 提取内容和风格进行迁移 [TOC] 本文演示了使用 CNN 进行风格迁移（style transfer）的深度学习 PyTorch 实现。 完整实现代码位于 https://github.com/VioleshnvQuetsall/neural-transfer 的 cnn-tr ......

摘要：在昇腾平台上运行PyTorch业务时，需要搭建异构计算架构CANN软件开发环境，并安装PyTorch 框架，从而实现训练脚本的迁移、开发和调试。 本文分享自华为云社区《手把手教你在昇腾平台上搭建PyTorch训练环境》，作者：昇腾CANN。 PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度 ......

时间序列预测在金融、天气预报、销售预测和需求预测等各个领域发挥着至关重要的作用。PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上的开源Python包，专门用于简化和增强时间序列的工作。在本文中我们介绍PyTorch-Forecasting的特性和功能，并进行示例代码演示。 完整 ......

电脑配置： window10、 python3.6 cuda11.4.14X 一、CUDA安装 （1）查看电脑版本 （2）下载cuda，大约2.8g。网址（CUDA Toolkit 11.4 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer） （3）安装cuda，默认安装路 ......

# 似然函数与损失函数 ## 一、误差 对于每个样本，真实值等于预测值与误差之和。 每一个样本的误差，都是独立且同分布的，并且均服从高斯分布 由于误差服从高斯分布，误差的概率分布可表示为P(e(i))，于是theta的概率分布也可表示出来,如下 ## 二、似然函数 我们的目标是找出使预测值最接近真实 ......

## 1 nn-meter构建流程 ## 2 构建tflite预测器 ### 2.1 环境搭建 1. follow它的readme提示，准备nn-meter的安装 ```bash git clone https://github.com/microsoft/nn-Meter cd nn-Meter ......

根据个人理解，pytorch显存分3个概念：reserved memory、allocated memory、context memory。参考：https://discuss.pytorch.org/t/difference-between-allocated-and-reserved-memor ......

tensorboardX跟tensorboard在使用上是基本一样的，区别可能仅在于一个是大佬开发的，一个是PyTorch官方与TensoBoard合作的。tensorboardX已经被deprecated了，并且不再维护了，用 from torch.utils.tensorboard import ......

PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提 ......

# Pytorch配置笔记 ## PyTorch1.12.0 由于是跟着李沐的《深度学习 PyTorch版》学习，因此参照此书所使用的版本进行配置。([在线版在此](https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html)) ### 安装Miniconda # ......

Transformer是Google在2017年提出的网络架构，仅依赖于注意力机制就可以处理序列数据，从而可以不使用RNN或CNN。当前非常热门的BERT模型就是基于Transformer构建的，本篇博客将介绍Transformer的基本原理，以及其在Pytorch上的实现。 ......

[TOC] > RNN（递归神经网络）：前一时刻的特征会对后一时刻产生影响（前一次得到的结果保留，与后一层一起输入）。LSTM网络是RNN的一种变种，相较于RNN他可以过滤掉中间没必要的特征，可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。 **步骤：** - 本文通过LSTM网络实现对新闻标题进行10 ......

当使用ChatGPT帮我们工作的时候，确实很大一部分人就会失业，当然也有很大一部分人收益其中。我今天继续使用其帮我了解新的内容，也就是timm库。毫不夸张的说，Chat GPT比百分之80的博客讲的更清楚更好，仅次于源码。 当提到计算机视觉的深度学习框架时，PyTorch无疑是最受欢迎的选择之一。P ......

前言 简介： PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它主要提供了两个高级功能：一是支持张量计算，类似于NumPy，但是可以在GPU上运行；二是支持构建和训练深度神经网络。 在PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，类似于NumPy中的多维数组，但是可以在GPU上进行高效 ......

本文基于PyTorch，搭建了神经网络，实现了对气温的预测。 (1)读入数据 features = pd.read_csv('temps.csv')#其中共348条数据，每条数据有9个特征 (2)预处理数据 处理时间数据 # 处理时间数据，方便操作 import datetime # 分别得到年，月 ......