在机器学习中，数据集的使用是相当重要的。在pytorch中数据集的导入主要有两种方式，分别是dataset和dataloader。接下来我们通过pytorch怎么使用dataset和dataloader为介绍，做一个pytorch数据读取总结。

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在我们使用pytorch的时候会涉及到相对熵的使用，而有用过TensorFlow的小伙伴可能会发觉到pytorch的相对熵在使用上好像有一点奇怪，今天小编就来讲讲pytorch怎么计算相对熵，以及他为什么会有这些使用问题吧！

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很多机器学习的教程都有提到，在使用pytorch进行训练和测试的时候一定要给实例化的model指定eval，那么pytorch测试时为什么要设置model.eval()呢？model.eval()的功能是什么？接下来的这篇文章告诉你。

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很多小伙伴可能会对pytorch怎么计算kl散度有些疑问，因为使用pytorch的函数算出来的结果与目标值有一定差距，那么为什么会这样呢？小编带来了pytorch官方文档，我们来看看官方文档是怎么说的吧！

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在PyTorch中，torch.Tensor类是存储和变换数据的重要工具，相比于Numpy，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本篇将介绍和总结如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。

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很多小伙伴可能会有pytorch训练神经网络爆内存的情况，接下来小编就自身经历来讲一讲pytorch训练神经网络爆内存要怎么解决吧。

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很多小伙伴在使用两个网络并行计算的时候会出现一些小问题，原因是一个网络的输出值要给另一个网络反馈，而反馈的输出值再有网络权重的梯度，这时候我们就需要给tensor去权重了，那么pytorch怎么获取无梯度tensor呢？接下来小编就来介绍一下小编是怎么做的。

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在学习机器学习的时候很多小伙伴都会了解到模型的训练和测试，也会了解到两个关于模型训练和测试会涉及到的函数——train和eval，那么model.train和model.eval有什么区别呢？接下来小编就带你来好好了解一下。

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不知道有没有小伙伴遇到过这样的情况：有时候使用Pytorch训练完模型，在测试数据上面得到的结果并不尽如人意。到底是什么原因导致pytorch训练结果不准确的呢？阅读这篇文章，你或许会找到答案。

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pytorch在训练的时候，如果网络模型model层中含有BN层，使用eval()时有时表现的结果相对于train(True)差别非常巨大，那么pytorch怎么使用model.eval()才能是结果偏差恢复正常呢？接下来小编就带你了解一下。

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在学习机器学习的时候我们会学习到F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()两个函数。这两个长得很像的函数在功能上有很多相似但又有一些区别，那么,F.avg_pool1d()和F.avg_pool2d()有什么区别呢？接下来的这篇文章告诉你。

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很多可能对pytorch的inplace字段有一些疑惑，这个字段到底是干啥用的？其实，这涉及到pytorch的运算机制，使用这个字段的话pytorch数据就地处理，这样子就不会占用过多的内存，也就达到了节省运算内存的作用，那么pytorch的inplace字段怎么用呢？接下来小编就带你来了解一下！

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在pytorch的dataloader中有一个属性为shuffle，当他为True的时候会展现出什么样的效果呢？接下来我们通过代码运行，来介绍一下PyTorch dataloader的shuffle=True有什么用吧。

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我们在使用pytorch的时候有时候会需要用到随机排序的功能，那么pytorch怎么打乱数据呢？其实我们可以使用一个叫shuffle的方法来打乱数据，接下来这篇文章我们就来讨论一下pytorch怎么用shuffle打乱数据吧。

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我们在使用pytorch训练的时候一般会把数据集放到dataloader里。但在训练前我们也需要看一下训练数据长啥样（检验数据集是否有问题），这就需要训练数据集可视化了。在训练数据集中的图像一般都是带batch的tensor类型的图像，那么pytorch中带batch的tensor类型图像如何显示呢？看完这篇文章你将得到答案。

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对于python最近最火的方向很多小伙伴都会脱口而出——机器学习，而深度学习作为机器学习的一部分python也适用于此。python深度学习里面最出名的库/框架应该算pytorch了，接下来这篇文章小编带你了解一下pytorch怎么用吧。

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在pytorch中图片的张量结构与plt可以显示的图片格式要求是不一样的，所以plt是不能直接显示tensor格式的图片的，那么pytorch怎么用plt显示tensor图片呢？这就需要设计到数据转换了，基本思路就是将tensor转换为numpy类型的数据结构，而numpy类型的格式刚好可以被plt支持。接下来就来看具体怎么操作吧！

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我们在进行pytorch调试的时候可能会遇到一些错误，当遇到这些错误的时候我们需要去打印tensor信息，但是因为我们不知道问题出在哪，所以我们可能需要打印很多很多的tensor信息，手写这么多tensor信息的print语句是相当累人（且低效）的，今天小编带来一个pytorch调试工具——tensorsnooper，这样就能实现pytorch自动打印每行代码的tensor信息了。

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我们在使用pytorch的时候会涉及到打印tensor的值，在pytorch怎么打印tensor的数值这方面只要会使用pytorch一般都会使用了，但是有些情况下我们还需要打印device的信息，那么pytorch怎么打印device信息呢？接下来的这篇文章告诉你！

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pytorch中的dropout方法可以用来删除一些不必要的特征值，但是每次Dropout的时候Dropout掉的参数可能都不一样，那么pytorch 中nn.Dropout如何优化呢？接下来这篇文章告诉你。

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