零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习(二)
2) 24(x2+2) 34(x3+2)带入x即可得到梯度。如下图,4(0.8329+2)=11.3316,下图是11.3317,这里应该是有个进位。 传送门:零基础学习人工智能—Python—Pytorch学习(一)基础学习就先到这。 注:此文章为原创,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处! 若您觉得这篇文章还不错,请点击下方的【推荐】,非常感谢!https://www.cnblogs.co...
Pytorch离线文件的快速下载
一、为什么要使用离线方式安装Pytorch 参考我的博客《直接用文件方式安装Cuda版本的Pytorch》可以方便的安装Cuda版本的Pytorch,比较方便快捷。系统重装后,可以快速的重新搭建系统。 二、如何直接下载Pytorch的离线安装文件whl 可以参考这个博客:离线下载安装PyTorch的不报错方法_pytorch离线下载-CSDN博客 实际指向的就是这个Pytorch官网的某个链接: https...
基于CUDA12.1+CUDNN8.9+PYTORCH2.3.1,实现自定义数据集训练
_bilibili CUDA安装&cuDNN、TensorRT版本匹配_cuda和cudnn版本匹配-CSDN博客 TensorRT 10.x Download | NVIDIA Developer PyTorch Anaconda 和 VSCode 配置Python编程环境教程_anaconda vscode python-CSDN博客 GPU版本pytorch(Cuda12.1)清华源快速安装一步一步教!小...
Pytorch代码:打印模型每层的参数数量和总参数量
ed_parameters() 方法,该方法返回一个生成器,生成模型中所有参数的名称和参数张量。它返回的是 (name, parameter) 形式的元组。 named_parameters:这是一个PyTorch模型的方法,它返回模型中所有参数的名称和参数本身。参数的名称是字符串类型,而参数是一个 torch.Tensor 对象。 判断参数是否需要梯度更新: if param.requires_grad: 每...
【chatgpt】 PyTorch中dtype属性,表示张量的数据类型
在 PyTorch 中,dtype 是一个属性,用于表示张量的数据类型。dtype(数据类型)决定了张量中元素的存储方式和计算方法。 常见的数据类型 PyTorch 支持多种数据类型,常见的数据类型包括: torch.float32 或 torch.float:32 位浮点数torch.float64 或 torch.double:64 位浮点数torch.int32 或 torch.int:32 位整数to...
PyTorch DataLoader 学习
1. DataLoader的核心概念 DataLoader是PyTorch中一个重要的类,用于将数据集(dataset)和数据加载器(sampler)结合起来,以实现批量数据加载和处理。它可以高效地处理数据加载、多线程加载、批处理和数据增强等任务。 核心参数 dataset: 数据集对象,必须是继承自torch.utils.data.Dataset的类。batch_size: 每个批次的大小。shuffle:...
【chtagpt】pytorch中的方法对象和属性
文章目录 定义一个简单的类属性和方法对象的区别PyTorch 张量中的属性和方法对象进一步解释总结`self.value = value` 的解释示例解释总结 为了更好地理解方法对象和属性,我们可以通过一个简单的类来演示这两者的区别及其用法。 定义一个简单的类 我们定义一个名为 MyClass 的类,该类包含一个方法对象和一个属性: class MyClass: def __init__(self, valu...
【chatgpt】pytorch中requires_grad=True
在 PyTorch 中,requires_grad=True 是一个非常重要的标志,它指示 PyTorch 是否需要为某个张量计算梯度。这在训练神经网络时尤为关键,因为我们通常需要通过反向传播来更新模型参数,以最小化损失函数。 requires_grad=True 的作用 当你将 requires_grad=True 设置给一个张量时,PyTorch 会开始跟踪该张量上的所有操作,以便在你调用 backwar...
pytorch LLM训练过程中的精度调试实践
pytorch LLM训练过程中的精度调试实践 1.查看权值的最大,最小值2.检测训练过程中的异常值A.通过hook module,检测异常值B.拦截算子,检测异常值,打印调用栈,保存输入参数,方便复现C.拦截算子,同时执行cpu计算,对比误差,找到第一个精度异常的算子D.以上的代码 3.根据上面dump的数据,准备最小复现环境 本文记录了,在某加速卡上进行LLM训练,精度问题的定位过程 1.查看权值的最大,...
【PyTorch】torch.fmod使用截断正态分布truncated normal distribution初始化神经网络的权重
这个代码片段展示了如何用 PyTorch 初始化神经网络的权重,具体使用的是截断正态分布(truncated normal distribution)。截断正态分布意味着生成的值会在一定范围内截断,以防止出现极端值。这里使用 torch.fmod 作为一种变通方法实现这一效果。 详细解释 1. 截断正态分布 截断正态分布是对正态分布的一种修改,确保生成的值在一定范围内。具体来说,torch.fmod 函数返回...