•深度学习实践

《PyTorch 深度学习实践》--第5讲 实现线性回归模型

使用PyTorch实现线性回归模型1.线性回归模型实现#导入需要的包importtorchfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotasplt#step1准备数据#x_data,y_data分别是一个3行1列的矩阵，即分别有3个数据，每个数据只有1个维度x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#[3,1]y_data=t
浅忆笙歌暖·2022-11-19 04:30

《深度学习实践》--第6讲 实现逻辑斯蒂回归

实现逻辑斯蒂回归《深度学习实践》第6讲1.本节笔记关于本节笔记的详细介绍，请参考：Pytorch学习笔记007——分类问题逻辑回归的介绍，请参考：001_wz_sf_逻辑回归（LogisticRegression
浅忆笙歌暖·2022-11-19 04:30

《PyTorch 深度学习实践》第4讲--反向传播算法

《PyTorch深度学习实践》第4讲–反向传播算法@《PyTorch深度学习实践》第4讲–反向传播算法1.张量预备知识Tensor中重要的两个成员，data用于保存权重本身的值ω\omegaω,grad
浅忆笙歌暖·2022-11-19 04:30

PyTorch深度学习实践——线性模型

线性模型：或随机选取权重w后评估该模型的效果，通过穷举法选出最佳的w评估模型：损失函数：计算损失函数的平均值，最终使平均损失最小平均平方误差（MSE）：例题：，使用线性模型做出预测。代码如下：#穷举法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#绘图包x_data=[1.0,2.0,3.0]#数据集保存，x和y需分开，x为输入，y为输出y_data=[2.
CheneyTAT·2022-11-16 13:29

Linear Model（Exhaustive method 穷举法）

目录1.Assignment2.FunctionSet3.LossFunction4.Exhaustivemethod5.Code学习内容来自：b站的刘二大人----《PyTorch深度学习实践》1.Assignment
Henry_zs·2022-11-16 13:27

Part2 深度学习实践 --- 2 线性神经网络

2线性神经网络本博客与代码已同步到github当中，欢迎各位读者为此项目提供宝贵的issue注意：本页面的一些超链接跳转会有一些错乱，建议打开对应小节进行内容查看。2.1线性回归在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测有关。那么就有一部分会涉及到回归问题（另外一部分会是分类问题，其目标是预测数据属于一组类别中的哪一个）。例如：预测价格、课程参加人数预测。我们将会在2.2当中介绍多分类问题。线性回归
爱笑的Gary哥·2022-11-15 17:11

Paddle实践：手写数字识别

文章目录前言1.Paddle手写数字识别过程2.Paddle手写数字识别训练与推理过程实现总结参考前言趁着国庆尾巴，复习了Paddle框架进行深度学习实践：手写数字识别，这里分享下模型实现。
DU_YULIN·2022-11-15 11:11

Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解？

_双木的木的博客-CSDN博客_dim=1什么意思在进行多分类时，时常看到Softmax分类函数，理论基础可看文章PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器。
zouxiaolv·2022-11-13 11:24

Pytorch深度学习（二）：反馈神经网络（BPNN）

Pytorch深度学习（二）：反馈神经网络（BPNN）参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集本文浅学反馈神经网络（BackPropagationNeuralNetwork
Yuriy_Xiong·2022-11-12 17:06

pytorch从零开始搭建神经网络

目录基本流程一、数据处理二、模型搭建三、定义代价函数&优化器四、训练附录nn.Sequentialnn.Modulemodel.train()和model.eval()损失图神经网络基本流程《PyTorch深度学习实践
sinat_38007523·2022-11-12 17:00

Pytorch实战 | P5 运动鞋图片识别(深度学习实践pytorch)

一、我的环境●语言环境：Python3.8●编译器：pycharm●深度学习环境：Pytorch●数据来源：链接:https://pan.baidu.com/s/1gA3TXAWpil9l39wJMjwuRA提取码:zj37二、主要代码实现1、main.py#-*-coding:utf-8-*-importtorch.utils.datafromtorchvisionimportdatasets,
陈大麦 .·2022-11-12 15:45

12.PyTorch深度学习实践——循环神经网络（基础）

循环神经网（RNN）络被大量运用于NLP领域，但是实际上，只要是时序信号比如轴承振动信号等交由RNN处理都有不错的效果。本节就来熟悉RNN的使用。如上图所示，RNN由同一循环单元重复运算构成，它的参数会随着每次运算改变。单个循环单元解释如下：从这里可以看到，循环单元本质就是一个线性层，它通过将输入x线性变换成和隐层h维度相同而进行运算，所以通过输入x维度和隐层h维度即可确认循环单元，可得公式如下：
今晚月亮有点圆·2022-11-09 03:05

pytorch深度学习实践-循环神经网络高级0115

B站刘二大人：循环神经网络（高级篇）目录1、名字分类数据2、bi-directional双向循环神经网络3、pack_padded_sequence作用4、代码实现名字分类1、名字分类数据数据准备：补零：国家对照：2、bi-directional双向循环神经网络反向传播计算一次。3、pack_padded_sequence作用堆叠未排序不可行：先根据长度来排序：4、代码实现名字分类代码如下：imp
cq-lc·2022-11-06 07:15

pytorch深度学习实践-卷积神经网络高级0111

B站刘二大人：卷积神经网络（高级篇）目录1、超参数2、1x1卷积核3、初始模块代码实现4、Residual残差网络解决梯度消失1、超参数在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反，其他参数的值通过训练得出。超参数：定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来
cq-lc·2022-11-03 09:36

pytorch深度学习实践-卷积神经网络基础0108

B站刘二大人：卷积神经网络目录1、卷积的含义2、padding操作3、sride步长4、maxpooling5、简单卷积神经网络处理数字识别6、效果的提升1、卷积的含义选取一小块并将其改变形状。单通道：多通道：一个3*3卷积核，得到一个（5-3+1）*（5-3+1）单通道。N个卷积核得到N个通道。2、padding操作补零：3、sride步长步长为2，相隔一次进行相乘：4、maxpooling最大
cq-lc·2022-11-03 09:35

刘二大人《PyTorch深度学习实践》卷积神经网络基本篇

课程请见《PyTorch深度学习实践》值得注意的是一个小细节，nn.ReLU的使用，初始()是实例化一个类，再次()才是call了ReLu的forward函数。
梅是槑奥!·2022-11-03 09:05

刘二大人《PyTorch深度学习实践》卷积神经网络提升篇

课程请见《PyTorch深度学习实践》#PyTorch#PyTorchimporttorchfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportoptimfromtorchimportnn
梅是槑奥!·2022-11-03 09:05

《PyTorch深度学习实践》-B站 刘二大人-day5

处理多维特征的输入B站刘二大人的PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入视频中截图说明：1、乘的权重(w)都一样，加的偏置(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。
爱编程的西瓜·2022-11-03 09:34

刘二大人PyTorch-卷积神经网络(CNN)—基础篇

B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》视频链接一.全连接神经网络注释:网络完全由线性层串行组成的网络1.对于常规的卷积操作,通常将单通道的图像先经过一个卷积层,提高通道数量,使得增加可提取的信息,
TheFanXY·2022-11-03 09:34

Pytorch深度学习实践-刘二大人-08加载数据集

1.区分epochBatch_size,IterationsEpoch指的是完整的数据集训练完多少轮。每一次epoch,所有的数据均被训练（超参）Batch-size指的是每次用用来更新权重的部分数据Iteration指的是需要多少个batch-size就能把所有的数据均训练完。=total_batchIteration=total/Batch-size2.加载数据集主要用到Dataset和Dat
慢慢来8·2022-11-03 09:31

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（基础篇）

目录1.简单卷积实现（主要看下shape）1.1代码展示1.2结果展示2.关于padding参数2.1代码实现2.2结果展示3.关于stride参数(降低输出的宽和高)3.1代码展示（就是修改了padding换成stride）3.2结果展示4.使用卷积网络实现Minist数据集4.1代码展示4.2结果展示（5轮，性能提高一个点）1.简单卷积实现（主要看下shape）1.1代码展示importtor
Catherine_bling·2022-11-03 09:57

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（基础篇作业）

1.所实现的模型结构2.代码展示importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#追踪日志w
Catherine_bling·2022-11-03 09:57

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-处理多维输入特征

1.代码实现(带动量，momentum=0.9)importtorchimportnumpyasnpfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimporttime#追踪writer=SummaryWriter("../LEDR")#加载数据xy=np.loadtxt('E:\learn_pytorch\LE\diabetes\diabetes.cs
Catherine_bling·2022-11-03 09:27

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-多分类问题（Minist）

1.首先解决加载数据集缓慢以及不成功问题去Minist官网下载四个数据集，放到你的项目文件中，最好放在MINIST/raw文件夹中，切忌不要随便解压，这里我的路径为E:\learn_pytorch\LE\MNIST\raw然后去你的pytorch环境中的lib库中找到site-packages中的torchvision包，修改minist.py的文件下载路径，我这里是Anaconda的虚拟环境直接
Catherine_bling·2022-11-03 09:27

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-线性模型

1.关于查看损失与w关系的代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)*(y_pred-y)w_list=[]mse_list=[]
Catherine_bling·2022-11-03 09:26

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-Logistic回归实现

1.代码实现（lr=0.01）importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#使用tensorboard进行记录writer=SummaryWriter(log_dir='../LEDR')#准备数据集x_data=torch.Tensor([[
Catherine_bling·2022-11-03 09:26

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-卷积网络（Advance）

1.1x1的卷积核的作用在width和height不变的基础上改变通道的数量减少计算量2.GoogLeNet中InceptionModule的实现2.1Inception块的代码实现importtorchimporttorch.nn.functionalasFclassInceptinA(torch.nn.Module):def__init__(self,channels):super(Incep
Catherine_bling·2022-11-03 09:25

初识深度学习-吴恩达

1.欢迎神经网络和深度学习深度学习实践正则化诊断偏差算法结构化机器学习工程CNN卷积神经网络RNN循环神经网络模型LSTMNPL自然语言处理2.什么是神经网络房屋价格预测案例你只需要负责输入数据即可3layerstructureCNNRNN
王摇摆·2022-11-01 23:34

Pytorch实战 | P4 猴痘病图片识别(深度学习实践pytorch)

一、我的环境●语言环境：Python3.8●编译器：pycharm●深度学习环境：Pytorch●数据来源：链接:https://pan.baidu.com/s/1w96D-BvrmlNtBMOX3OimdQ提取码:b3d2二、主要代码实现1、main.py#-*-coding:utf-8-*-importtorch.utils.datafromhandleimport*importtorch.n
陈大麦 .·2022-10-29 09:33

PyTorch 入门与实践（七）循环神经网络（RNN）

来自B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P12的学习笔记RNNCell循环神经网络的隐藏层都是线性层（Linear），由于它主要用于预测有前后关系的序列输入，所以它像斐波那契数列一样，后一次循环要输入前一次的输出
Skr.B·2022-10-28 05:56

【PyTorch深度学习实践 | 刘二大人】B站视频教程笔记

资料【参考：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili】【参考分类专栏：PyTorch深度学习实践_错错莫的博客-CSDN博客】全【参考分类专栏：PyTorch_kodoshinichi
myaijarvis·2022-10-28 05:25

Pytorch十二讲 RNN基础（部分笔记）

第12讲循环神经网络基础篇（部分笔记）B站刘二大人传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集仅把RNN代码复制了过来#########################################
Cccc_s_·2022-10-28 05:25

NLP预训练模型小型化与部署的那些事儿--飞桨PaddlePaddle

文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
javastart·2022-10-26 09:29

Pytorch深度学习实践-刘二大人-06pytorch实现逻辑回归模型

逻辑回归要求：完整代码为：importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplimportnumpyasnpx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[0],[0],[1]])classLogisticRegressionModel(tor
慢慢来8·2022-10-13 15:34

刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P8 加载数据集

刘二大人PyTorch深度学习实践笔记P8加载数据集P8加载数据集1、mini-batch产生的原因2、DataLoader工作过程3、代码实现4、练习5、作业I解决注册Kaggle无人机验证问题II使用
小白*进阶ing·2022-10-12 07:57

【PyTorch】深度学习实践之 加载数据集Dataset and Dataloader

本文目录1.DatasetandDataLoader(加载数据的两个工具类)2.Mini-batch优点3.Epoch，Batch-Size，Iterations4.DataLoader使用5.定义数据集与加载两种方法构造数据集：应用实例:加载已有的数据集6.num_workersinWindows课堂练习完整代码：结果：练习：kaggle泰坦尼克数据集实现代码：学习资料系列文章索引1.Datas
zoetu·2022-10-12 07:27

基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，本次为帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，旨在帮您掌握深度学习的基础知识，与经典机
qianyongwangzhiqian·2022-10-10 20:02

005-第39周（9.27-10.3）

《西瓜书》【数学】【total:50h;3h/2day】【笔记本】晚上ML作业+论文+《PyTorch深度学习实践》/《利用python进行数据分析》（交叉进行）3.网课《
晶化机·2022-09-28 18:21

PyTorch 深度学习实践 第5讲

PyTorch深度学习实践第5讲B站刘二大人，传送门用PyTorch实现线性回归PyTorchFashion(风格)1、准备数据集preparedataset计算预测值y_pred的模型2、模型设计designmodelusingClass
皮肤科大白·2022-09-28 07:17

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第226期】Thu, 24 Jun 2021

AI视野·今日CS.CV计算机视觉论文速览Thu,24Jun2021Totally56papers上期速览✈更多精彩请移步主页Interesting:动手学习深度学习,最新版，风靡世界的深度学习实践教材
hitrjj·2022-09-27 07:20

深度学习实践与地统计学入门【一】

文章目录摘要深度学习环境搭建预备知识一、张量二、运算三、广播机制四、索引和切片五、节省内存六、转换为其他Python对象克里金插值气象大数据处理总结与展望摘要Anaconda因其集成了很多关于Python科学计算的第三方库目前被广泛使用，在已经下载安装好Anaconda并创建激活了Python3.7版本的PyTorch环境，并安装了ipykernel的前提下，使用Jupyter对代码进行编译。代码
-Emmie·2022-09-26 07:21

深度学习04——反向传播（用于参数更新）

完整代码2.2二次模型y=w1x²+w2x+b，损失函数loss=(ŷ-y)²2.2.1定义参数w1,w2,b都需要计算梯度2.2.2定义训练模型并构建计算图2.2.3训练数据好文推荐：PyTorch深度学习实践第
Top Secret·2022-09-23 12:18

PyTorch 深度学习实践 第5讲

第5讲用PyTorch实现线性回归源代码B站刘二大人，传送门用PyTorch实现线性回归PyTorchFashion(风格)1、preparedataset2、designmodelusingClass#目的是为了前向传播forward，即计算yhat(预测值)3、Constructlossandoptimizer(usingPyTorchAPI)其中，计算loss是为了进行反向传播，optimi
错错莫·2022-09-23 12:16

PyTorch 深度学习实践 第2讲

第2讲linear_model源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——线性模型代码说明：1、函数forward()中，有一个变量w。这个变量最终的值是从for循环中传入的。
错错莫·2022-09-23 12:16

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之BasicCNN & Advanced CNN -代码理解与实现(9/9)

BasicCNN和AdvancedCNN，我做图像，所以后面的RNN我可能暂时不会花时间去了解了；写在前面：本节把基础个高级CNN放在一起记录了，注意查看对应关系；详细的代码理解参看下面的链接：【Pytorch深度学习实践
nemo_0410·2022-09-21 07:49

PyTorch深度学习实践 系列学习笔记小结

本系列从梯度下降开始到卷积神经网络结束。写这个小结作为该系列课程快速回忆核心要点的一个笔记，帮助自己（习惯性输出后脑袋变空，遗忘严重orz）以后再复习，也希望能帮助到正在学习这个课程或同样复习的小伙伴。温故而知新哇！通过再次复习回忆该课程的笔记，越发佩服刘二大人的思路，太条理清晰啦！学习的内容真的是一个循序渐进的过程。我是一个初出茅庐的小白，即将踏上未知的科研道路。以后希望能从事算法岗，目前我的学
咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-09-21 07:18

刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P10 卷积神经网络（基础篇）

刘二大人PyTorch深度学习实践笔记P10卷积神经网络（基础篇）1、基本概念2、卷积I卷积运算过程IIpaddingIIIstride=2步长为2，有效降低图像的WHIV下采样maxpoolinglayer
小白*进阶ing·2022-09-21 07:43

刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P9 多分类问题

刘二大人PyTorch深度学习实践笔记P9多分类问题P9多分类问题1、softmax函数2、作业：CrossEntropyLossvsNULLossINLLLoss损失函数IICrossEntropyLoss
小白*进阶ing·2022-09-21 07:13

PyTorch深度学习实践笔记#6 | 卷积神经网络(高级篇)

PyTorch深度学习实践笔记#6|卷积神经网络(高级篇)嗨，我是error。我来记录PyTorch深度学习实践的笔记了，这会是一个系列，后面会慢慢更新。
error13·2022-09-21 07:36

PyTorch深度学习实践笔记#5 | 卷积神经网络(基础篇)

我来记录PyTorch深度学习实践的笔记了，这会是一个系列，后面会慢慢更新。个人之前都是使用tensorflow进行深度学习实践，这是第一次学习Pytorch，若笔记有误欢迎提出纠正！
error13·2022-09-21 07:35
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他