# Pytorch模型训练实用教程
![Image text](https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial/blob/master/Data/cover.png)
# 1.简介
本代码为教程——《Pytorch模型训练实用教程》中配套代码;<br/>
《Pytorch模型训练实用教程》可通过如下方式获取:<br/>
1. https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial/tree/master/Data<br/>
2. QQ群:671103375<br/>
# 2.环境配置
代码在以下两种环境测试过:<br/>
1. win10 64位 + python3.5 + pytorch==0.4.0 <br/>
2. mac + python3.6 + pytorch==0.4.1/ pytorch==1.0.0 <br/>
**第一步 安装各依赖包:**<br/>
pip install -r requirements.txt
**第二步 手动安装pytorch及torchvision:**<br/>
均选择无gpu版本进行安装,进入官网选择相应的指令进行安装
https://pytorch.org/get-started/locally/
# 3.问题反馈
若发现任何问题和改进意见,请您随时联系我。<br/>
联系方式:yts3221@126.com<br/>
读者qq群:671103375
# 4.修改记录
0.0.5:
1. 1.6小节勘误,将36\*36改为40\*40;
2. 2.3小节删除注释;
3. 修改权值初始化杂谈中的理解错误;
4. 全文代码缩进。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
包含可4个章节的源码,和0.04版本0.05版本的教程文档。 本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函 数, 并且对 PyTorch 提供的数据增强方法( 22 个)、权值初始化方法( 10 个)、损失函数( 17 个)、优化器( 6 个)及 tensorboardX 的方法( 13 个) 进行了详细介绍。 本教程分为四章, 结构与机器学习三大部分一致。 第一章, 介绍数据的划分,预处理,数据增强; 第二章, 介绍模型的定义,权值初始化,模型 Finetune; 第三章, 介绍各种损失函数及优化器; 第四章, 介绍可视化工具,用于监控数据、模型权及损失函数的变化。
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PyTorch_Tutorial.zip (57个子文件)
PyTorch_Tutorial
readme.md 1KB
.git
index 4KB
hooks
pre-push.sample 1KB
prepare-commit-msg.sample 1KB
applypatch-msg.sample 478B
pre-commit.sample 2KB
pre-applypatch.sample 424B
commit-msg.sample 896B
pre-rebase.sample 5KB
update.sample 4KB
post-update.sample 189B
config 274B
description 73B
refs
tags
heads
master 41B
remotes
origin
HEAD 32B
branches
logs
refs
heads
master 195B
remotes
origin
HEAD 195B
HEAD 195B
packed-refs 107B
objects
info
pack
pack-a95048932a90c0b30711693ef36eff89ed86fd7e.idx 4KB
pack-a95048932a90c0b30711693ef36eff89ed86fd7e.pack 22.78MB
info
exclude 240B
HEAD 23B
requirements.txt 424B
Code
1_data_prepare
1_5_compute_mean.py 1KB
1_3_mydataset.py 991B
1_1_cifar10_to_png.py 2KB
1_3_generate_txt.py 1KB
1_2_split_dataset.py 1KB
2_model
net_params.pkl 244KB
2_finetune.py 7KB
4_viewer
5_Show_ConfMat.py 1KB
4_hist_grad_weight.py 4KB
1_tensorboardX_demo.py 4KB
2_visual_weights.py 3KB
3_visual_featuremaps.py 2KB
3_optimizer
3_2_optimizer
2_zero_grad.py 631B
5_add_param_group.py 838B
net_params.pkl 1001B
3_state_dict.py 777B
1_param_groups.py 600B
4_load_state_dict.py 1KB
3_1_lossFunction
6_KLDivLoss.py 967B
3_CrossEntropyLoss.py 3KB
5_PoissonNLLLoss.py 335B
4_NLLLoss.py 701B
1_L1Loss.py 737B
2_MSELoss.py 744B
utils
utils.py 5KB
__init__.py 0B
main_training
main.py 7KB
Data
cat.png 143KB
visual.txt 20B
PyTorch_tutorial_0.0.4_余霆嵩.pdf 8.91MB
cover.png 2.34MB
PyTorch_tutorial_0.0.5_余霆嵩.pdf 4.66MB
net_params_72p.pkl 243KB
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