loss和epoch曲线怎么看 / 张生荣

pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

目录引言 anaconda库 python接口实现引言使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在 ...

最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from ...

前言: keras是一个十分便捷的开发框架,为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy,我们有几种处理方式,第一种是直接通过 history=model.fit(),来返回 ...

近来在训练检测网络的时候会出现loss为nan的情况,需要中断重新训练,会很麻烦.因而选择使用PyTorch提供的梯度裁剪库来对模型训练过程中的梯度范围进行限制,修改之后,不再出现loss为nan的情 ...

目录步骤1:添加自定义的类步骤2:修改使用的loss函数自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

一,mnist数据集形如上图的数字手写体就是mnist数据集. 二,GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成:一个是伪造器(Generator,简称G),一个是判别器(Discrimn ...

kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用. 碰巧最近入门了一门非常的深度学习框 ...

Himmelblau函数如下: 有四个全局最小解,且值都为0,这个函数常用来检验优化算法的表现如何: 可视化函数图像: import numpy as np from matplotlib impor ...

Mac # 数据集 ~/.keras/datasets/ # 模型 ~/.keras/models/ Linux # 数据集 ~/.keras/datasets/ Windows # win10 C: ...

直接使用 model2=model1 会出现当更新model2时,model1的权重也会更新,这和自己的初始目的不同. 经评论指出可以使用: model2=copy.deepcopy(model1) ...

使用了两个卷积层加上两个全连接层实现本来打算从头手撕的,但是调试太耗时间了,改天有时间在从头写一份详细过程看代码注释,参考了下一个博主的文章,但是链接没注意关了找不到了,博主看到了联系下我,我加上 ...

了解知道Dropout原理如果要提高神经网络的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,复杂的网络也意味着更加容易过拟合. 于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防 ...

其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载,需要用的时候就去度娘搜一下大致代码,现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载,开始学习把~ pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存 ...

目录 CNN的Pytorch实现(LeNet) 1. 任务目标 2. 库的导入 3. 模型定义 4. 数据加载.处理 5.模型训练整个代码 CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇 ...

目录一.简介二.数据集三.训练一个图像分类器 1.导入package吧 2.归一化处理+贴标签吧 3.先来康康训练集中的照片吧 4.定义一个神经网络吧 5.定义一个损失函数和优化器吧 6.训练网 ...

目录前言一. Introduction to TensorBoard 二.TensoBoard Pipeline 三.后端数据记录 1. SummaryWriter类 2. 添加数据 3. 关闭S ...

目录概述: 一. 数据准备二.定义一个卷积神经网络三.完整代码如下: 总结概述: 本文将通过组织自己的训练数据,使用Pytorch深度学习框架来训练自己的模型,最终实现自己的图像分类!本篇文章 ...