在使用PyTorch进行深度学习开发时，模型训练完成后需要保存权重参数以便后续复用或部署，而state_dict是PyTorch官方推荐的序列化权重参数的核心方式。很多初学者不清楚如何通过state_dict实现模型的保存和加载，甚至会出现加载后模型无法正常运行的问题。本文将详细介绍state_...

栏目：Python 时间：07-01 PyTorch state_dict 模型保存 模型加载 序列化权重

在使用PyTorch搭建深度学习模型时，很多开发者会遇到DataLoader输出的目标张量形状和模型预期不匹配的问题，这类异常会导致模型训练直接报错或者预测结果出现偏差。本文会先梳理常见的目标张量形状异常触发场景，比如数据集返回格式不符合要求、自定义collate_fn逻辑错误、标...

栏目：Python 时间：06-30 PyTorch DataLoader 目标张量 张量形状异常 tensor_reshape

在使用TorchScript模型进行推理时，经常会遇到模型权重所在的CUDA设备和输入数据所在的CUDA设备不一致的问题，导致推理失败或者报错。这个问题通常出现在模型加载后没有正确指定设备，或者输入数据被放到了不同的GPU上。本文将详细介绍TorchScript模型CUDA设备不一致问题的常...

栏目：Python 时间：06-25 TorchScript CUDA PyTorch 模型推理

NumPy和PyTorch都是科学计算中常用的工具，二者张量索引规则存在不少差异，很多开发者在切换使用时容易混淆。本文将从基础索引、切片操作、高级索引、布尔索引等多个维度，详细对比二者的索引逻辑区别，同时给出对应的代码示例，帮助使用者快速理清不同场景下的索引使用方式，避免在...

栏目：Python 时间：06-24 NumPy PyTorch 张量索引 tensor_indexing

在使用PyTorch部署RetinaNet目标检测模型时，很多开发者会遇到多次推理同一张输入图片却得到不同检测框、置信度或类别结果的问题，这给模型效果验证、线上服务稳定性保障带来了很大困扰。本文将详细分析导致RetinaNet推理结果非确定性的常见原因，包括随机算子、CUDA底层特性...

栏目：Python 时间：06-24 PyTorch RetinaNet 模型推理 复现性 非确定性结果

在深度学习开发过程中，很多开发者会遇到相同的代码和数据集，多次运行后训练结果却存在差异的问题。这种不确定性会影响模型调试、效果对比和实验复现，给开发工作带来很多不便。要确保神经网络训练结果完全可复现，需要从随机种子设置、框架特性配置、硬件计算逻辑等多个层面入...

栏目：Python 时间：06-23 deterministic_training 神经网络 随机种子 PyTorch TensorFlow

在使用PyTorch构建神经网络模型时，批次维度错误是新手和资深开发者都常遇到的调试问题，这类错误通常表现为输入张量形状与层预期不匹配，进而导致模型训练中断。动态展平层作为处理可变输入尺寸场景的常用组件，其维度处理逻辑不当很容易引发批次维度异常。本文将系统梳理PyTor...

栏目：Python 时间：06-23 PyTorch 批次维度错误 动态展平层 维度修复 tensor操作

训练PyTorch二分类模型时遇到准确率异常低的问题，是很多开发者都会遇到的常见场景。这种情况通常不是单一原因导致的，可能和数据预处理、模型结构、训练参数、损失函数选择等多个环节有关。很多新手遇到这类问题时往往会盲目调整模型层数或者增加训练轮次，反而忽略了最基础...

栏目：Python 时间：06-22 PyTorch 二分类模型 模型调试 准确率优化 深度学习

在使用PyTorch训练深度学习模型的过程中，不少开发者会遇到模型参数不更新的问题，导致训练过程无法推进，模型效果始终无法提升。出现这类问题的原因往往和训练配置相关，其中学习率和梯度尺度是最核心的两个考量维度。本文会先梳理参数不更新的常见表现，再逐一分析学习率设置不...

栏目：Python 时间：06-21 PyTorch 参数不更新 学习率 梯度尺度 深度学习

在PyTorch模型训练完成后，很多时候我们只需要保存用于推理的模型参数，不需要保留优化器状态、训练轮次等冗余信息。如果直接保存完整的训练检查点，会包含大量无用的优化器相关数据，导致文件体积过大，浪费磁盘空间。很多开发者不清楚如何正确剥离优化器状态，只保留推理所需的模...

栏目：Python 时间：06-21 PyTorch 推理检查点 移除优化器状态 节省磁盘空间 Python

在PyTorch分布式训练场景中，多进程同时执行模型保存操作很容易引发文件写入冲突，导致保存的模型文件损坏或者训练流程报错。很多开发者在编写分布式训练代码时，会忽略进程间的操作同步问题，盲目让所有进程都执行保存逻辑。本文会详细介绍PyTorch分布式训练的基本进程标识机制...

栏目：Python 时间：06-19 PyTorch 分布式训练 模型保存 主进程 rank

本文详细介绍使用PyTorch框架构建多层感知机实现两数加法的完整流程。首先讲解MLP的基本结构和工作原理，说明两数加法任务的数据集构建方法，包括输入特征和标签的生成逻辑。接着逐步演示模型定义、损失函数选择、优化器配置以及训练过程的代码实现，分析训练过程中损失值的变...

栏目：Python 时间：06-18 PyTorch MLP 两数加法 神经网络训练 模型推理

在图像分割等计算机视觉任务中，数据增强是提升模型泛化能力的重要手段。但图像和对应的掩码需要保持空间对齐，如果二者应用不同的随机变换会导致标注失效。很多开发者在使用PyTorch做数据增强时，都会遇到图像和掩码变换不同步的问题。本文将详细介绍在PyTorch框架下，实现图像...

栏目：Python 时间：06-16 PyTorch 数据增强 图像掩码 随机变换 深度学习

在PyTorch进行模型批训练时，经常会遇到数据集总样本数不能被设置的批大小整除的情况，这会引发批次数据维度不一致、训练逻辑报错等问题。很多开发者不清楚该选择丢弃最后不完整批次还是保留处理，也不了解不同处理方式对训练效果的影响。本文将详细介绍PyTorch中处理该问题的...

栏目：Python 时间：06-12 PyTorch 批训练 DataLoader drop_last 自定义采样

在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，很多场景下需要获取中间层的张量梯度值，用于分析模型梯度流动、调试训练问题或者实现自定义梯度逻辑。不过PyTorch默认的自动求导机制不会保留中间张量的梯度，很多开发者不知道该如何正确获取。本文将详细介绍PyTorch中获取中间张量梯...

栏目：Python 时间：06-12 PyTorch 中间张量 梯度值 autograd 反向传播

在深度学习开发过程中，TensorFlow和PyTorch是常用的框架，很多开发者在搭建这两个框架的运行环境时会遇到各类问题。常见的问题包括版本不兼容、依赖缺失、GPU支持配置失败、安装后无法导入模块等。这些问题会导致框架无法正常使用，影响开发进度。本文将梳理TensorFlow与PyTo...

栏目：Python 时间：06-10 TensorFlow PyTorch 环境搭建 深度学习

Python如何在torch_tensorrt中设置动态批次大小在使用PyTorch和TensorRT进行模型推理优化时，torch_tensorrt是一个非常有用的工具。动态批次大小是指模型能够处理不同批次大小的输入数据，这在许多实际应用中非常有用，比如处理可变长度的序列数据或者根据系统资源动态调整推...

栏目：Python 时间：05-04 torch_tensorrt 动态批次大小 模型优化 PyTorch TensorRT