摘要：当我们的模型训练好之后，需要将其参数（或整个模型）保存起来以便日后直接使用。pytorch提供了两种方法帮助我们快速、方便地保存训练好的模型 步骤 训练模型 保存模型 加载模型 训练模型 我们以二分类问题为例，训练一个神经网络，代码如下： import torch import torch.nn.f
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posted @ 2021-09-13 21:43
随笔分类 - pytorch
摘要：当我们单独使用nn.Softmax()函数时，会显示上述警告，原因是softmax（）函数已经被弃用了，虽然程序还是可以运行成功，但是这个做法不被pytorch所赞成。这个写法在早期的pytorch版本是没有警告的，现在因为其他考虑，要加上有指明dim参数。 例如： m = nn.Softmax(d
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posted @ 2021-09-13 20:58
摘要：LogSoftmax(dim=None) 对n维输入张量做softmax操作并取对数。 \(LogSoftmax(x_{i})=log(\frac{exp(x_{i})}{\sum_{j}exp(x_{j})})\) shape input(*): *代表任意的维度 output(*): 和输入维度
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posted @ 2021-09-13 16:03
摘要：1 tensor.clone() 返回原tensor的拷贝，返回的新的tensor和原来的tensor具有同样的大小和数据类型 情况一： 若原tensor的requires_grad = True，clone()返回的是中间节点，梯度会流向原tensor，即返回的tensor的梯度会叠加到原来的te
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posted @ 2021-09-10 17:08
摘要：默认数据类型 在Pytorch中默认的全局数据类型是float32，用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32 参数 Tensor()如果值传递一个整数，则会生成一个随机的张量： import torch torch.Tensor(1) 输出：tensor([一个随机值]) 如果
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posted @ 2021-08-16 21:17
摘要：1 import torch 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import os 4 os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE' 5 6 lr = 0.001 7 see = 20000 8 x = torch.ra
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posted @ 2021-08-16 21:16
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