[ML2021] Pytorch Tutorial 2
Summary
TLDR视频脚本主要介绍了如何使用PyTorch框架进行机器学习。首先,脚本提到了可以在机器学习网站上点击协作(Collab)来运行代码,验证结果。接着,介绍了PyTorch文档网站,指导用户如何根据函数类型(神经网络、优化算法或数据集)查找相关文档。以torch.max函数为例,详细说明了如何查阅文档,理解参数类型(位置参数和关键字参数),以及参数的默认值。然后,通过三个不同的例子展示了torch.max函数的用法:返回张量的最大值、选择特定维度上的最大值并返回索引、以及比较两个张量并返回元素级别的最大值。此外,还讨论了在训练模型时可能遇到的常见错误,如模型和输入在不同设备上、维度不匹配、CUDA内存不足、张量类型不匹配等问题,并提供了相应的解决方案。最后,脚本提到了在Collab中可以运行关于数据加载器的代码段,以进一步探索PyTorch的功能。
Takeaways
- 📚 在机器学习网站上,可以通过点击协作(Collab)来运行PyTorch教程中的代码,以验证结果。
- 🔍 如果在使用PyTorch函数时遇到问题,可以访问PyTorch文档网站,根据功能类型访问不同的子域名。
- 📝 torch.max函数的使用方法可以在PyTorch文档中找到,注意输入类型和输出类型。
- 👀 torch.max函数有多个变体,每个变体有不同的参数和关键字参数,以及默认值。
- 📈 第一个torch.max变体返回张量的最大值,第二个变体选择特定维度的最大值及其索引,第三个变体比较两个张量并返回逐元素的最大值。
- ❌ 在使用torch.max函数时,要注意参数的位置和类型,关键字参数需要指定名称。
- 💻 训练模型时可能会遇到的常见错误包括模型和输入不在同一个地方(CPU/GPU不匹配)、维度不匹配、CUDA内存不足以及张量类型不匹配。
- 🚀 将数据发送到GPU可以解决CPU/GPU不匹配的问题。
- 🔄 使用转置(transpose)、压缩(squeeze)和取消压缩(unsqueeze)等操作可以解决维度不匹配的问题。
- 🔩 减少批量大小或使用数据加载器(data loader)可以解决CUDA内存不足的问题。
- ⚙️ 当使用交叉熵损失函数时,确保标签是长整型(tensor类型为long),以避免类型不匹配的错误。
- 📈 在Collab的底部部分,还有关于数据加载器的代码示例,可以自行运行以加深理解。
Q & A
在机器学习网站上如何运行PyTorch教程中的代码?
-在机器学习网站上,你可以点击'collab',在'pi torch tutorial 2 column'中,然后你可以运行代码以验证结果。
如果遇到有关PyTorch函数使用的问题,应该访问哪个网站?
-如果遇到问题,可以访问PyTorch的官方文档网站。具体来说,如果函数与神经网络相关,访问torch.org;如果与优化算法相关,访问torch.optim;如果与数据集或数据加载器相关,访问torch.utils.data。
如何理解PyTorch文档中函数参数的类型和用法?
-在PyTorch文档中,首先查看函数的输入(input)和输出(output),输入的类型会在'parameters'部分指定。此外,文档会展示函数的不同变体,包括它们各自的参数和关键字参数。参数和关键字参数的区别在于,关键字参数需要指定名称。通过查找星号(*)可以确定参数是位置参数还是关键字参数,星号前的是位置参数,星号后的则是关键字参数。
torch.max函数有什么作用,它有哪些不同的变体?
-torch.max函数用于找出张量中的最值。它有三种变体:第一种简单返回张量的最大值;第二种从指定的维度选择最大值,并返回该值及对应的索引;第三种比较两个张量的对应元素,并返回一个新的张量,其中的元素是两个张量对应元素的最大值。
如果在运行PyTorch代码时遇到了'out'参数的使用错误,应该怎么做?
-如果遇到'out'参数的使用错误,需要将其作为关键字参数使用,因为它不是位置参数。在调用函数时,必须指定参数名称,而不能仅输入值。
在PyTorch中,如果需要指定操作的维度,应该如何修改代码?
-如果需要指定操作的维度,应确保在调用函数时明确指出'dimension'参数。如果未指定,可能会导致运行错误。
在训练模型时,如果模型和输入数据不在同一个设备上,比如一个在CPU上,另一个在GPU上,会有什么错误提示?
-如果模型和输入数据不在同一个设备上,错误信息会提示比如'tensorflow'或类似的库在CPU上运行,但期望它们在GPU上。解决这个问题,需要将张量发送到GPU上。
如果输入数据和模型的维度不匹配,应该如何解决?
-如果输入数据和模型的维度不匹配,可以使用转置(transpose)、压缩(squeeze)和扩展(unsqueeze)等操作来调整张量的维度,使其与模型的期望输入维度一致。
当GPU内存不足时,通常会出现什么错误,应该如何处理?
-当GPU内存不足时,会出现'cuda out of memory'错误。解决这个问题可以通过减少批量大小(batch size)或者使用数据加载器(data loader)分批次处理数据。
如果在使用交叉熵损失函数时,标签数据类型不匹配,会有什么错误提示?
-如果标签数据类型不匹配,比如将标签设为整数但实际上是浮点数类型,会出现错误提示,因为标签必须是长整型(long type)。需要将标签转换为长整型张量。
在PyTorch中,如何使用数据加载器(data loader)?
-在PyTorch中,可以使用torch.utils.data.DataLoader类来创建数据加载器。数据加载器可以帮助高效地批量加载数据,并可以与迭代器一起使用,以便于在训练模型时逐批次地访问数据。
在提供的脚本中,有哪些常见的错误和解决方法?
-脚本中提到的常见错误包括:设备不匹配错误(模型在CPU而数据期望在GPU)、维度不匹配错误(需要调整张量维度)、CUDA内存不足错误(减少批量大小或使用数据加载器)和张量类型不匹配错误(确保标签是长整型)。每个错误都有相应的解决方法,如调整设备、修改张量维度、调整批量大小或更改数据类型。
Outlines
😀 探索PyTorch文档和torch.max函数的使用
本段落主要介绍了如何通过PyTorch的官方网站来访问和使用torch.max函数。首先,提到了通过机器学习网站的collab功能可以运行代码以验证结果。接着,详细说明了PyTorch文档的访问方式,包括针对神经网络、优化算法和数据集或数据加载器的特定文档链接。以torch.max为例,解释了如何在文档中查找输入参数、输出类型以及不同变体的使用。特别指出了参数和关键字参数的区别,并通过星号(*)的位置来判断。最后,概述了torch.max函数的三种不同用途:返回张量的最大值、从特定维度选择最大值及其索引、以及比较两个张量并返回元素级别的最大值。
😉 PyTorch代码示例和常见错误处理
第二段落首先提供了与前述torch.max函数相关的代码示例,并指出了代码中存在的两个错误:一是将关键字参数out错误地用作位置参数,二是在使用函数时未指定维度。然后,讨论了在模型训练过程中可能遇到的一些常见错误,包括模型和输入位于不同的设备(CPU或GPU)、张量维度不匹配、CUDA内存不足以及张量类型不匹配。对于这些问题,提供了相应的解决方案,如将张量发送到GPU、调整张量维度、减少批量大小以及将标签转换为长整型(long type)。此外,还提到了数据加载器的使用,以及如何在collab中运行相关代码。
Mindmap
Keywords
💡机器学习
💡PyTorch
💡文档
💡torch.max
💡参数和关键字参数
💡默认值
💡错误处理
💡GPU
💡数据加载器
💡维度对齐
💡张量类型
Highlights
通过机器学习网站可以点击Collab来运行代码验证结果
PyTorch文档位于特定网站,遇到函数使用问题可以访问该网站
torch.max函数的输入输出类型在文档中有明确说明
torch.max函数的不同变体及其参数和关键字参数的区别
参数和关键字参数的区别在于是否需要指定名称
torch.max函数的三种不同用法及其对应的代码示例
文档中参数前的星号标记表示参数是位置参数还是关键字参数
torch.max函数的三种用法分别返回最大值、最大值及其索引、比较两个张量元素的最大值
在执行torch.max函数时,需要注意输入的正确性,如维度和关键字参数的使用
模型训练时可能遇到的常见错误包括设备不匹配、维度不匹配、CUDA内存不足和张量类型不匹配
解决设备不匹配错误的方法是将张量发送到GPU
解决维度不匹配错误的方法是通过转置、压缩和扩展操作来对齐维度
解决CUDA内存不足错误的方法是减少批量大小
解决张量类型不匹配错误的方法是根据需要将数据类型转换为正确的类型
在Collab的底部部分,还有关于数据加载器的说明和代码示例
文档中还提供了torch.max函数的详细用法和参数说明
文档中的参数和关键字参数的区分对于正确使用函数至关重要
文档中的默认参数值意味着在某些情况下可以省略某些输入
Transcripts
and
you can also access
there's also a collab associated with it
so
if you are on the machine learning
website you can click on the collab
in in the pi torch tutorial 2 column
and then you can you can run the code
to verify the results okay
so the pi torch documentation is at
this website and if you encounter any
problems regarding the usage of
functions you can go to this website if
if the function is related to neural
network you go to torch dot and then
and if your function is related to
optimization algorithms you go to
torch.optin
and if your function is related
to data set or data loaders you go to
torch.udos.data
and let's take torch.max as an example
so if i were to
search in the documentation and i want
to know how to use this
function so first thing i the first
thing i
i would look is the top row and
it says that it has an input named input
and it outputs and tensor
a tensor and the in
input the type of the input is specified
below
as you can see under parameters it says
that input is also a tensor so
you need to make sure that your data is
in a correct form
and if i if you scroll further down
on the torch dot max web page then you
will see that
torch.max has different variations for
example this variation
will take in not only input but also
dimensions
and keep dimension and it also has an
optional an out vector to a tensor to
specify
and you can see that under the
under the documentation the parameters
are split into
parameters and keyword arguments these
two
are different by in that
the for keyword arguments when you feed
in
keyword arguments to the function you
have to specify the name as well you
cannot just
just input the value of
the keyword arguments and for parameters
you don't need to do so you can simply
line the position up with the
with the name on on the
on the function and to know whether
a parameter is a parameters or
is a keyword argument you can search for
the
the star mark and if the
parameters appears before the star mark
is it is end
it is a positional argument if the
parameter appears after the star mark it
will be a keyword argument
also there are some arguments with
default values so
if it is a argument with a default value
you don't need to
have an input to make the function work
so for example in this case keep
dimension
is a argument with default value so this
function can
you only need to input two
two parameters to this function for it
to work
and so there are a total of three kinds
of torch
dot in the pytorch documentation
and each of it serves a different
purpose
so in the following slides we will
demonstrate
what each one means
the first one is the most simple simple
one and sim simply
takes in at a tensor and returns the
maximum value of
the the tensor and
the return value although is it is a
number it is also in the tensor form
and the second one will select the max
from
a certain dimension and return that
value along with the index corresponding
to
that value so in this case the
the output is different from the
previous one so
you need to change your code to fit the
output as well
and for the third one the this torch.max
compares two tensors and selects
maximum of each individual elements and
returns a
tensor of the same size
and so these are the corresponding code
to the
three functions and this code is also in
collapse so if you would like to
execute it feel free to do so and
for the second function
most of most of these are correct but
there are two there are two inputs that
are wrong and the first one is wrong
because out is a keyword argument so you
cannot
use it as a positional argument and the
second one is wrong
is because you did not specify the
dimension and
the last part is about common errors you
might
encounter when training the model
the first is that the model might be in
a different place
as your input so in this case the
error message would be tensorflow or
something is on cpu but expecting them
to be on gpu
and so all you have to do is send the
tensor to gpu and
they uh
model can can be computed correctly
so the the code above is the wrong
version and the code below is
the correct version and the second one
is mismatched
dimensions so for example if
an x equals a random
tensor of size four and four by five
and y is five by four and then if you
try to add these two
together you get this error message and
you should use transpose squeeze and
unsqueeze
etc to align the dimensions and then
this
error message will disappear and this
error mostly comes from um
well might might come from
when you use a pre-trained model and the
specified batch size and data is at
different dimensions then you need to
align your data with the ones specified
on the pre-trained model
and and also common error is cuda out of
memory error this happens when you feed
too many data into gpu at once so the
memory is not sufficient and for
to solve this problem you reduce your
batch size
so in this code above a
random data is generated and the data is
equivalent to 512
photos of 244x244
and if you feed this data to the model
at once the memory is not sufficient
so if you change to iterating the data
the problem will be solved and you can
also use data loader as well
and sometimes you will get mismatched
tensor type as your error this mostly
happens when you use
cross entropy loss and
in this code if you set the labels to
like one two three four it looks like it
is an integer but
actually this type torch.tensor will
result in a float
and labels cannot be float so
it will occur this error message and so
you need to change it to
the long type of tensor to make this
work
and that's it so in the collab at
at the very bottom there's also a
section about data loaders you can also
run that section by yourself
yes
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