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网站的目标定位有哪些网站建设和维护要点

news 2025/10/28 9:19:29

网站的目标定位有哪些,网站建设和维护要点,新余网站建设公司,四川省黄页企业电话这篇是我对哔哩哔哩up主霹雳吧啦Wz 的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享本节课我们来讲一下如何在pytouch当中去使用我们的tensorboard 对我们的训练过程进行一个可视化左边有一个visualizing models data and training with tensorboard 主要是这么一个教程那么这里…这篇是我对哔哩哔哩up主霹雳吧啦Wz 的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享本节课我们来讲一下如何在pytouch当中去使用我们的tensorboard 对我们的训练过程进行一个可视化左边有一个visualizing models data and training with tensorboard 主要是这么一个教程那么这里我想问一下大家平时你们在使用tensorboard的时候主要会去使用它的哪些功能反正在我个人使用当中呢我主要会使用其中的四个功能第一个就是去保存一下网络的一个结构图比如说在我们tensorboard的graphs当中会有我们模型的一个结构图然后这个图当中呢其实就能够比较清晰地看到我们整个模型它的搭建的每一个模块第二个呢就是保存我们在训练过程当中训练集它的一个损失loss 还有验证集的accuracy 还有我们的学习率变化等等在我们的scalars当中那么这里呢就比如说我们这里有tracy 还有我们的learning rate 还有我们的train loss 那么第三个就是保存权重数值它的一个分布在tensorboard当中的histogram当中在这个里面呢一般就是保存我们每一个层结构它的一个权重的数值的一个分布那么最后一个呢就是保存我们预测图片的一些信息就比如说在我们的image当中保存有我们训练的每一个step对于我们给定的一些图片它的一个预测的一个结果首先我们这里需要建一个文件夹叫做plot image 那么在这个文件夹当中呢我们所保存的图片是我们待会儿在训练过程当中会对我们的这些图片进行预测由于本节课训练是以我们之前的花分类数据集为例所以呢我们这里需要先提前准备好我们的花分类数据集我这里有给下载花分类数据集的一个地址下载完之后呢我们这里的image root就指向我们解压之后文件夹它的一个路径那么准备好我们的数据集之后呢接下来就是关于预训练权重了那么这里也是根据你个人的需求来进行选择了如果你是需要去使用它的预训练权重的话你就在这个pytorch官方的这个地址上去下载这个权重文件然后将这里的defaul指向你刚刚下载这个权重路径就可以了那如果你不去指认的话那么它默认的就是不去使用任何预训练权重了那么本教程其实是没有去使用这个预训练权重的因为如果你使用了预训练权重之后呢你会发现它的accuracy loss基本上是没有变化的因为在你训练的第一个epoch 它的准确率就已经达到97%了所以基本看不出有什么变化这里我不去使用预训练权重就可以看到它的loss变化以及accuracy变化那么这个参数freeze layers 就是说是否去冻结我们的除全连接层以外的所有网络结构啊这里默认是false 就是不去冻结如果你设置为true的话它就会去单独训练最后这个全连接层之前的权重是不会去训练的那么如果你使用这个预训练权重的话你可以将这里设置为true 可以加快模型的训练首先我们这里的summary writer 它是来自于touch utils的tensorboard的模块当中导入进来的所以我们这里先实例化我们的tensorboard对象这里我们需要插入这个参数呢就是说我们将我们的tensorboard的文件保存在哪里我这里就是保存在当前项目目录下的runs 然后flower experiment这个文件夹当中那么当我们实例化之后呢它就会在我们当前项目想创建一个runs这个文件然后会将我们对应的tbd文件保存在flower experiment当中实例化我们的tensorboard对象之后呢这里有去添加我们网络的一个结构图在我们实例化我们的模型之后呢紧接着在这里我创建了一个initial image 它就是一个零矩阵了这里为什么要去创建一个initial image呢因为在我们添加这个graph的时候我们是需要将我们这个initial image传入到我们的模型当中让它进行一个这样传播然后会根据我们输入的数据在模型中正向传播的一个流程来创建我们的网络结构图所以我们这里传入的数据只要和我们的图片大小相同就可以了所以呢我这里就有创建一个initial image 那么我们通过我们实例化的tensorboard 它的add graph这个函数项目的模型以及我们初始的一个图片传入进去就ok了在我们的这个位置有使用到add scaler 那么这里呢其实就是在我们训练的每个epoch之后也就是在我们验证完我们的模型之后我们会去保存一下我们当前这一轮训练的训练集的平均损失loss 还有我们验证集的accuracy 以及我们的learning rate 我们传入有这五个变量第一个那就是我们实例化的模型第二个image 第二对应的就是我们刚刚这个plot image它的一个根目录第三个transform对应着我们验证集所使用的一个图像预处理第四个参数对应就是我们总共要展示多少张图片第五参数就是我们说使用的device信息然后接下来我们再往下走就到了我们这里的add figure 也就是添加我们预测plot image文件夹下这几张图片第一个是我们这张图片它的一个名称它的一个标题然后第二个参数对应的就是figure这个对象第三个global step朋友们是通过epoch来指定的首先在我们训练过程当中呢我们会去生成一个json文件这个json文件保存的就是我们类别索引以及它的一个名称的一个对应关系那么这里呢只要是正常训练的话就会生成它那如果它不存在的话就说明训练过程是有问题的那么这里就会报出一个错误就是没有找到这个文件然后接下来我们就会读取这个文件我们通过touch stack方法将我们的images 也就是我们刚刚所保存的一个图片的列表进行一个拼接拼接成一个batch 那么这里大家需要注意的是我们的stack方法会对我们的数据增加一个新的维度那么通过我们刚才预处理之后其实我们的每一个图片就变成了一个tensor的格式它的shape就是3x224x224 那么这里呢我们会在它的最前面新增一个维度那么就变成了拼接之后呢它就变成了batch x 3x224x224 我已经将我之前训练好的结果保存在对应的文件夹下面了那么接下来我们就来打开tenor board来看一下那么首先进入我们的项目根目录然后呢进入我们的runs文件然后打开终端打开终端之后呢然后就输入tensorboard 然后logdir 然后就输入当前路径就可以了然后接下来大家需要注意的是我们还需要再加上一个参数啊就是这个samples per plugin 然后在这个参数当中我们需要指定一下我们所展示图片的一个数目如果我们不指定这个参数的话它默认会去采样十张图片因为在我这个训练过程当中呢如果按照默认参数来的话只能看到十张所以我这里会加上这么一个参数指定为50之后呢它就会展示所有的图片了那么回车之后呢终端就提示我们在local host 端口可以看到那么我们就进入浏览器输入local host 6006回车然后就可以看到我们训练过程当中保存了一系列的数据了那么在这个blog当中我们可以看到我们那个数据的流向就是根据这个箭头可以判断出数据的流向我们的初始化方法中只定义了一个relu 也就是说我们在我们主干分支当中所使用的这个relu结构与我们主干分支与捷径分支相加之后所经过的机函的relu是同一个所以这里会有一个往回流的一个箭头然后经过relu之后呢它就会输入到下一个模块当中如果你想为了这个图看起来更好看的话其实你可以在定义block的时候定义两个relu 主分支上使用主分支这个relu 然后相加之后再使用另外一个relu 这样的话就不会出现像我们这个箭头往回指的这个情况
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