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一粒金砂(中级)

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1. 模型训练的本质与最终结果

想象一下,一个母亲在教一个小孩玩“猜数字”游戏,并给他看不同的数字图片,并告诉他这些是什么数字。小孩开始可能猜不对,但通过不断的猜测和你的反馈,他学会了识别这些数字。模型训练其实也是类似的过程,只不过这里的“小孩”是一个计算机程序(称之为模型),而“学习”的方式是调整模型内部的参数,直到它能准确识别出数字来。

训练的最终结果,就是得到一个经过充分训练的模型,它可以准确地识别新的、从未见过的数字图片,就像那个小孩最终能熟练地玩“猜数字”游戏一样。

2. PyTorch的定义和支持范围

PyTorch是什么:假如我们有一个超级复杂的数学公式需要计算,想让计算机来自动化这个过程,PyTorch就是为了这样的场景而生的工具。它让建立和训练机器学习模型变得简单,提供了大量预构建的函数和库,我们可以像搭积木一样把它们组合起来,构建自己的算法模型。它特别擅长处理那些需要通过反复试错来“学习”的任务。

支持的系统和计算平台:PyTorch几乎支持所有主流的操作系统,包括Windows、Linux和macOS。它还支持各种硬件平台,不仅能在普通的CPU上运行,还能利用NVIDIA的GPU来加速计算,如果计算需求特别大,这会大大提高模型训练的效率。

3.帖子链接:#AI挑战营第一站 # MNIST手写数字识别模型训练及优化 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1278192-1-1.html


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一粒金砂(中级)

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1.模型训练的本质是通过给定的数据和标签,不断调整模型的参数,使模型能够从数据中学习到特征和规律。在训练过程中,模型通过损失函数衡量预测值与真实标签之间的差异,并使用优化算法不断优化模型参数,使损失函数达到最小值。训练的最终结果是得到了一个经过优化的模型,能够对未见过的数据进行准确的预测。

2.PyTorch是一个基于Python的深度学习框架,它提供了灵活的张量计算和动态神经网络构建的功能。PyTorch支持Windows、Linux和macOS,支持CPU、GPU和TPU等运算平台

3.https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1278227-1-1.html

 
 

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一粒金砂(初级)

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模型训练本质是将静态信息,动态行为,通过数学向量化,汇算,归类找到统一性最终进行训练分类,当类别足够细化,就可以通过反向生成根据提示词对应的内容。

 

Pytorch作为一个广泛用于视觉和其他数学应用研究领域的基础库,提供了适用于不同平台的易用,高效的接口和工具组件。可以作为整合性任务例如模型训练或专业性任务例如计算某一特殊数据,生成分析结果,帮助开发者结合各种类型的高级函数,数学方法去完成研究和创造性工作。

 
 
 

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一粒金砂(中级)

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1:(1)模型训练的本质是通过提供输入数据和对应的标签,使得模型能够学习输入数据与输出标签之间的映射关系。在训练过程中,模型根据输入数据逐渐调整内部参数,以最小化预测输出与实际标签之间的误差。这通常通过优化算法(如梯度下降)来实现,优化的目标是使得模型在给定数据集上达到最佳性能。(2)训练的最终结果是一个经过调整参数的模型,它能够根据输入数据生成与实际标签相匹配的预测结果。这个训练后的模型可以用于对新的未见过的数据进行预测,从而实现对数据的分类、回归等任务。

2.PyTorch 是一个开源的机器学习框架,它提供了丰富的工具和库,用于简化深度学习模型的构建、训练和部署。PyTorch 的设计注重灵活性和易用性,使得研究人员和开发者能够更轻松地实现复杂的深度学习模型。PyTorch 支持多种操作系统和计算平台,包括但不限于:

  • 操作系统:Linux、Windows、macOS
  • 计算平台:CPU、GPU(NVIDIA CUDA)、TPU(Google TPU)

PyTorch 的跨平台特性使得它在各种环境下都能够高效地运行,并且能够利用不同硬件的性能优势来加速深度学习任务的处理。

3动手实践:#AI挑战营第一站#基于Pytorch的神经网络识别MNIST数据集

 
 
 

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1:(1)模型训练的本质是通过提供输入数据和对应的标签,使得模型能够学习输入数据与输出标签之间的映射关系。在训练过程中,模型根据输入数据逐渐调整内部参数,以最小化预测输出与实际标签之间的误差。这通常通过优化算法(如梯度下降)来实现,优化的目标是使得模型在给定数据集上达到最佳性能。(2)训练的最终结果是一个经过调整参数的模型,它能够根据输入数据生成与实际标签相匹配的预测结果。这个训练后的模型可以用于对新的未见过的数据进行预测,从而实现对数据的分类、回归等任务。  2.PyTorch 是一个开源的机器学习框架,它提供了丰富的工具和库,用于简化深度学习模型的构建、训练和部署。PyTorch 的设计注重灵活性和易用性,使得研究人员和开发者能够更轻松地实现复杂的深度学习模型。PyTorch 支持多种操作系统和计算平台,包括但不限于:  操作系统:Linux、Windows、macOS 计算平台:CPU、GPU(NVIDIA CUDA)、TPU(Google TPU) PyTorch 的跨平台特性使得它在各种环境下都能够高效地运行,并且能够利用不同硬件的性能优势来加速深度学习任务的处理。  3动手实践:#AI挑战营第一站#基于Pytorch的神经网络识别MNIST数据集基于Pytorch的神经网络识别MNIST数据集  https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1278378-1-1.html
 
 
 

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一粒金砂(高级)

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1、跟帖回复:用自己的语言描述,模型训练的本质是什么,训练最终结果是什么

 

模型的本质一堆非线性函数的组合,训练的最终结果是经过优化的模型结构+参数,还有训练历史等。

 

2、跟帖回复:PyTorch是什么?目前都支持哪些系统和计算平台?

在FACEBOOK(现META)公司推出的深度学习框架,支持CPU与GPU。

 
 
 

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林岳流风 发表于 2024-4-16 20:10 模型训练的本质是通过给定的数据集,利用机器学习算法来调整模型的参数,使其能够从数据中学习规律和模式。 ...

loss反向传播,不断下降,正解bingo~

 
 
 

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本帖最后由 吾妻思萌 于 2024-4-19 17:00 编辑
林岳流风 发表于 2024-4-19 15:58 PyTorch目前支持的系统和计算平台包括: 系统:Linux、Windows、macOS 计算平台:CPU、GPU(NVID ...

老师,我看源代码中有个MPS,这个是什么啊?您有了解吗

 

 
 
 

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纯净的硅(高级)

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1、模型训练的本质和训练的结果,我的理解是,面对大量的数据,从错综复杂的数据中,通过一种方法来识别输出我们需要的图像或数据,这个过程中不断的调整算法,重复训练,提高输出识别率。训练的最终结果是,确定训练过程中的参数,实现较高的输出识别率。

2、PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。目前兼容了windows , macos和linux操作系统。

 
 
 

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一粒金砂(中级)

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1. 模型训练就是通过不断学习和优化,让模型从数据中掌握规律和模式,最终成为一个能够独立完成任务的智能工具。

2. PyTorch是一个功能强大、灵活易用的深度学习框架,为开发者提供了丰富的功能和工具,帮助他们更加高效地进行AI研究和应用开发。

3. https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1278502-1-1.html

 
 
 

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本帖最后由 爱吃鱼的加菲猫 于 2024-4-21 17:07 编辑

1.用自己的语言描述,模型训练的本质是什么,训练最终结果是什么

答:模型训练的本质是调整内部参数的集合,从而可以最大程度地拟合给定的数据。模型本质上是一种数学函数,比如此次挑战赛手写识别,它接收手写数字的图像作为输入,并输出对应的数字标签。 模型内部有许多参数,这些参数控制着模型对输入图像的处理方式。 模型训练实际上是在调整这些参数,使得模型能够正确地将输入图像映射到正确的数字标签上。

2.PyTorch是什么?目前都支持哪些系统和计算平台?

答:PyTorch是一个深度学习的框架和工具集合,它是由Facebook的AI研究团队开发并公开出来的,目前是应用最广泛的深度学习框架。

PyTorch支持主流的Windows、Linux、Mac等系统,可以看下图。计算平台既可以用CPU(牙膏厂的支持会更好点)、GPU(主要是老黄家的CUDA平台),也能够在云平台上运行,包括 Amazon Web Services、Google Cloud 和 Microsoft Azure。

 

3.动手实践: #AI挑战营第一站#基于Pytorch的卷积神经网络识别MNIST数据集-小白从零开始篇

 
 
 

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1、模型训练的本质,我认为就是教小孩认知一样,告诉模型什么是1什么是2,然后给模型设定训练方式,告诉模型认识错了,需要修改什么参数。然后重复多次训练,这样就可以让模型变得强大。

2、PyTorch是一个封装好的机器学习库,类似于STM32 HAL一样,可以让用户很方便的进行参数配置和模型训练。Python支持什么平台,PyTorch就支持什么平台,常见的Mac、Windows和Linux系统都是可以使用的。

3、https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1278516-1-1.html

 
 
 

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本帖最后由 空耳- 于 2024-4-24 00:57 编辑

模型训练的本质是:通过大量数据输入来调整模型的参数,使其能够准确地学习数据中的模式和规律。

训练的最终结果是:一个经过优化的模型,可以用来进行预测、分类、生成等任务。

 

PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了丰富的工具和库,用于构建深度学习模型并进行训练。PyTorch是由Facebook开发并维护的,它使用动态计算图的方式来构建神经网络模型,使得模型的构建和调试更加灵活和直观。

目前,PyTorch支持以下系统和计算平台:

  1. 系统:Linux、macOS、Windows
  2. 计算平台:CPU、GPU(NVIDIA CUDA)、TPU(Google的Tensor Processing Unit)

#【AI挑战营第一站】#基于pytorch的MNIST手写数字识别 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1279147-1-1.html

 
 
 

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1、模型训练的本质是就是拟合模型中的参数,找到模型的较优解。训练最终结果就是模型参数。

2、PyTorch是支持自动微分的,支持并行计算的库。目前主要支持Windows、Linux、MacOS操作系统,支持Nvidia和AMD。

3、Mnist训练过程比较简单,主要用的LeNet非常简单,主要就是卷积,非常容易转成onnx。

4、如果算力支持,计划部署YOLO算法。

 
个人签名

I-Love-MCU

 
 

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1、用自己的语言描述,模型训练的本质是什么,训练最终结果是什么

模型训练的本质是在神秘的巫术作用下炼出一炉好丹药——用人话说就是先蒙着做一个网络,然后经过数据与训练的洗礼,让模型的参数点石成金。所以,最后一定要把参数文件存下来啊。不,只要速度允许,尽量边跑边存,多留几个批次的副本,过拟合了吃后悔药。


2、PyTorch是什么?目前都支持哪些系统和计算平台?

PyTorch是一个框架和工具集,把数据管理、训练过程、模型调优都囊括其中,支持的平台有linux、mac、windows,GPU平台见下图。

 


3、动手实践:基于PyTorch,在PC上完成MNIST手写数字识别模型训练

已完成,已发帖:

https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1279396-1-1.html
 

 
 
 

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用自己的语言描述,模型训练的本质是什么,训练最终结果是什么?

在我理解,模型训练的本质是让计算机从大量的数据中学习到某种规律或者模式,进而能够对新的数据进行预测或者分类。训练过程中,调参和调优,就类似做题的同时有老师批改,逐渐提高学生的成绩。

训练的最终结果,是得到一个优化后的模型,这个模型已经学习到了数据中的规律和模式,能够较好地对新的、未见过的数据进行预测或分类。

 
 
 

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本帖最后由 打破传统 于 2024-4-26 10:06 编辑
1、模型训练的本质是通过不断的迭代优化,提升模型的预测效果。训练的最终结果是得到一个优化的模型,这个模型有更高的预测准确率。
2、PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序.目前支持Windows(CUDA,CPU)、MacOS(CPU)、Linux(CUDA,ROCm,CPU)
3、https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1279407-1-1.html
MODE_NUM.onnx (494.21 KB, 下载次数: 0)

MODE.pth (478.9 KB, 下载次数: 0)

 

 

 

 
 
 

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纯净的硅(初级)

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PyTorch是什么?目前都支持哪些系统和计算平台?


PyTorch是一个开源的深度学习框架,基于Python编程语言实现,由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发并维护,用于应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习。它提供了两个主要功能:
强大的张量计算(如NumPy)与GPU加速支持。
动态计算图(称为autograd),能够提供完全的灵活性和速度。
目前,PyTorch支持以下系统和计算平台:
操作系统:
Linux(包括Ubuntu, CentOS, etc.)
macOS
Windows
计算平台:
CPU支持:x86和ARM架构。
GPU支持:NVIDIA CUDA(需要相应的CUDA工具包和驱动程序)。
PyTorch也支持多GPU训练,可以在多个GPU上分布式训练模型,提高训练效率。此外,PyTorch还支持云端训练和部署,例如在AWS、Google Cloud Platform等。

 
 
 

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1、用自己的语言描述,模型训练的本质是什么,训练最终结果是什么

模型训练的本质是构建一套合适的算法结构,在喂食大量数据之后,养成一个能对同类型但全新的数据做判断或者决策的模型。训练的最终结果是一个能够对新数据判断和决策的模型,模型的好坏取决于判断的准确率。

2、PyTorch是什么?目前都支持哪些系统和计算平台?

PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用程序。它是用Python编写的,并且能够运行在多种硬件平台上,包括CPU和GPU,从而加速计算过程。

pytorch支持Windows,Linux,macos等操作系统,支持nvidia的cuda,可以在AWS,谷歌云上等云平台使用。

3、动手实践:https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1279494-1-1.html

 
 
 

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1、跟帖回复:用自己的语言描述,模型训练的本质是什么,训练最终结果是什么
    要了解模型训练的本质,我们首先需要知道模型是什么,它是做什么的?对于目前的人工智能领域来说,据我了解,目前的模型都是大数据模型,即通过投喂大量数据来让模型进行训练,然后用来解决特定问题,就像我们训练的警犬或者宠物狗一样,他们往往不能进行推理,即我们说的举一反三等等,这也是我们当前AI发展所面临的困境。
    因此模型训练其实就是利用大量数据去训练一个权重网络,而网络本质就是一系列函数组合而成,而世界大部分的规律和事实皆可用函数来进行描述,只不过我们可能无法知道他们的具体表达式而已。模型的训练的本质就是一个函数拟合的过程,就像我们给定一个x网络就会给出一个y一样,在手写模型网络中我们输入一个图片,网络会给出一个预测结果。因此训练的最终结果就是拟合效果最好的网络其中各个函数的权重分布文件,下次我们需要使用时就从这个文件中读取对应神经元的权重,然后对输入进行计算,得到一个结果,我们所说的参数就是这些权重,越大的模型往往参数量越大。

2、跟帖回复:PyTorch是什么?目前都支持哪些系统和计算平台?
    pytorch其实就是将一堆模型网络所需要的基础函数整合起来成为的一个库,可以用它来快速搭建一个属于自己的网络,而不需要对于每个基础的函数都自己重新敲一遍,内置的函数和类让我们编写代码时都很方便。目前基本支持主流的所有电脑操作系统如Linux、Windows、macos等。

3、动手实践:基于PyTorch,在PC上完成MNIST手写数字识别模型训练,发帖链接为:【新提醒】#AI挑战营第一站#手把手教你训练一个基于pytorch的手写数字识别模型 - 编程基础 - 电子工程世界-论坛 (eeworld.com.cn)
 

cnn2.onnx

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