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7.3 使用Tensorboard可视化训练过程 — 深入浅出Pytorch

Di: Henry

本书首先从深度学习的原理出发，介绍如何把深度学习的理论转换为PyTorch代码，然后介绍如何在计算机上运行这些代码。作为一本面向初中级读者的技术类图书，本书在前面所述内容的基 PyTorch入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/ – datawhalechina/thorough-pytorch

在Pytorch中使用Tensorboard可视化训练过程_logdir=./ --sample_per_plugin=images=50 ...

4.1 ResNet 残差神经网络 (ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。它的主要贡献是发现了在增加网络层数的过程中，随着训练精度 (Training accuracy)逐渐趋 3.6 损失函数 在深度学习广为使用的今天，我们可以在脑海里清晰的知道，一个模型想要达到很好的效果需要 1 ResNet 深入浅出PyTorch 学习，也就是我们常说的训练。一个好的训练离不开优质的负反 6.3.3 使用和修改预训练模型 在得到我们想要使用的预训练模型后，我们可以通过 timm.create_model() 的方法来进行模型的创建，我们可以通过传入参数 pretrained=True，来使

7.3 使用TensorBoard可视化训练过程 7.4 使用wandb可视化训练过程 第八章：PyTorch生态简介 8.1 本章简介 8.2 torchvision 8.3 PyTorchVideo简介 8.4 torchtext简介 8.5 torchaudio简介 第九

3.3 数据读入 — 深入浅出PyTorch

7.2 CNN可视化 卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常重要的模型结构，它广泛地用于图像处理，极大地提升了模型表现，推动了计算机视觉的发展和进步。但CNN是一个“黑盒模型”，人们 2.2 自动求导 PyTorch 中，所有神经网络的核心是 autograd 包。autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义 ( define-by-run ）的框架，这意味着反向传播是根

7.3 使用TensorBoard可视化训练过程 7.4 使用wandb可视化训练过程 第八章：PyTorch生态简介 8.1 本章简介 8.2 torchvision 8.3 PyTorchVideo简介 8.4 torchtext简介 8.5 torchaudio简介 第九 9.1.3 使用ONNX Runtime进行推理 通过以上的操作，我们已经完成了PyTorch的模型到ONNX模型的转换，并通过Netron可视化和 onnx.checker.check_model() 检查了模型的正确性。 在这一

对于一个PyTorch项目，我们需要导入一些Python常用的包来帮助我们快速实现功能。 常见的包有os、numpy等，此外还需要调用PyTorch自身一些模块便于灵活使用，比如torch、torch.nn Defend yourself against tracking and surveillance. Circumvent censorship. 第九章：PyTorch的模型部署 9.1 使用ONNX进行部署并推理 9.1.1 ONNX和ONNX Runtime简介 9.1.2 模型导出为ONNX 9.1.3 使用ONNX Runtime进行推理 9.1.4 代码实战 参考资料

1.2 PyTorch的安装 PyTorch的安装是我们学习PyTorch的第一步，也是经常出错的一步。 在安装PyTorch时，我们通常使用的是 Anaconda/miniconda+Pytorch + IDE 的流程。 经过本节的学 《深入浅出PyTorch——从模型到源码》是2020年3月电子工业出版的图书，作者是张校捷。《深入浅出PyTorch——从模型到源码》涉及PyTorch基础操作组合构造复杂的深度学习模型及其 110 2 使用Jupyter Lab可以同时在一个浏览器页面打开编辑多个Notebook、Ipython console和terminal终端，甚至可以使用Jupyter Lab连接Google Drive等服务。 由于Jupyter Lab拥有模块化结构，

  • thorough-pytorch/docs/第一章/1.3 PyTorch相关资源.html
  • 4.1 ResNet — 深入浅出PyTorch
  • 6.2 动态调整学习率 — 深入浅出PyTorch

5.3 PyTorch修改模型 除了自己构建PyTorch模型外，还有另一种应用场景：我们已经有一个现成的模型，但该模型中的部分结构不符合我们的要求，为了使用模型，我们需要对模型结构进行必 13 PyTorch模型的并行化 110 2 7.1 可视化网络结构 随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌

6.6 使用argparse进行调参 在深度学习中时，超参数的修改和保存是非常重要的一步，尤其是当我们在服务器上跑我们的模型时，如何更方便的修改超参数是我们需要考虑的一个问题。这时 本文标题： 《深入浅出PyTorch——从模型到源码》PDF下载 资源仅供学习参考，禁止用于商业用途，请在下载后24小时内删除！ 第三章：PyTorch的主要组成模块 3.1 思考：完成深度学习的必要部分 3.2 基本配置 3.3 数据读入 3.4 模型构建 3.4.1 神经网络的构造 3.4.2 神经网络中常见的层 3.4.3 模型示例 3.5 模型初始化

需要注意的是，由于 Transformer 源代码使用 TensorFlow 搭建，此处选择了哈佛大学 harvardnlp 团队基于 Pytorch 框架开发的 Annotated Transformer 代码进行讲解，以帮助大家了解 基础实战——FashionMNIST时装分类 经过前面三章内容的学习，我们完成了以下的内容： 对PyTorch有了初步的认识 学会了如何安装PyTorch以及对应的编程环境 学习了PyTorch最核心 4.1 ResNet 残差神经网络 (ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。它的主要贡献是发现了在增加网络层数的过程中，随着训练精度 (Training accuracy)逐渐趋

2.12 PyTorch数据的可视化 105 2.12.1 TensorBoard的安装和使用 105 2.12.2 TensorBoard常用的可视化数据类型 108 2.13 PyTorch模型的并行化 110 2.13.1 PyTorch的数据并行化 111 2.13.1

第六章：PyTorch进阶训练技巧 6.1 自定义损失函数 6.1.1 以函数方式定义 6.1.2 以类方式定义 本节参考 6.2 动态调整学习率 6.2.1 使用官方scheduler 6.2.2 自定义scheduler 本节参考 6.3 模型微 3.3 数据读入 PyTorch数据读入是通过Dataset+DataLoader的方式完成的，Dataset定义好数据的格式和数据变换形式，DataLoader用iterative的方式不断读入批次数据。 经过本节的学习，你将

PyTorch入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/ – datawhalechina/thorough-pytorch

我们在详细讲解每个部分之前，先梳理了完成各个部分所需的功能，下面我们就去进一步了解一下PyTorch是如何实现各个部分的，以及PyTorch作为一个深度学习框架拥有的模块化特点。 7.4 使用wandb可视化训练过程 在上一节中，我们使用了Tensorboard可视化训练过程，但是Tensorboard对数据的保存仅限于本地，也很难分析超参数不同对实验的影响。 wandb的出现

Swin Transformer解读 [Swin-T] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, 4 使用wandb可视化训练过程 在上一节中 我们使用了Tensorboard可视化训练过程 … Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, 2.1 张量 从本章开始，我们将开始介绍PyTorch基础知识，本章我们将介绍张量，以帮助大家建立起对数据的描述，随后我们再介绍张量的运算，最后再讲PyTorch中所有神经网络的核心包

PyTorch入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/ – datawhalechina/thorough-pytorch PyTorch入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/ – datawhalechina/thorough-pytorch