《动手学深度学习》自学之路第10页

Windows下安装PaddlePaddle

PaddlePaddle记录背景下载、安装PaddlePaddle验证是否安装成功异常处理报错：DeprecationWarning:pkg_resourcesisdeprecatedasanAPI记录背景为了验证《动手学深度学习

weixin_38280557·2023-08-31 15:31

1 软件安装及环境配置——《动手学深度学习（Pytorch版）》

最近在学习李沐老师的《动手学深度学习（Pytorch版）》，试着整理下所学笔记。

柒七日·2023-08-31 05:24

跟着李沐学AI（动手学深度学习 PyTorch版）学习笔记——02深度学习介绍

1.课程安排大概共34天的课-（计划7月底看完，争取做到最少两天一更）2.动手学深度学习课本教材3.课程谈论坛4.pytorch论坛一、目标二、内容三、学习目标：四、简单了解深度学习深度学习：图片分类物体的检测和分割

依洛(^_^)简·2023-08-31 05:53

自然语言处理(六)：词的相似性和类比任务

文章内容来自李沐大神的《动手学深度学习》并加以我的理解，感兴趣可以去https://zh-v2.d2l.

青云遮夜雨·2023-08-31 03:19

【深度学习】PyTorch基础入门（爆肝2万字）

【深度学习】PyTorch基础入门预备：本文章内容使用李沐老师著作的《动手学深度学习PyTorch版》作为教材。

柒筱暮·2023-08-30 18:16

一. 线性回归，softmax分类，多层感知机

疫情期间，借助《动手学深度学习》，学习pytorch的代码，顺便记录一些基础知识1.线性回归--基本要素1.1模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年

copain_sir·2023-08-30 04:44

出现raise NotImplementedError报错

在学习《动手学深度学习》时，实现下面代码时，报出raiseNotImplementedError错误。

抓个马尾女孩·2023-08-29 14:19

单发多框检测（SSD）【动手学深度学习】

单发多框检测模型主要由一个基础网络块和若干多尺度特征块串联而成。基本网络用于从输入图像中提取特征，可以使用深度卷积神经网络，原论文中选用了在分类层之前阶段的VGG，现在也常用ResNet替代。我们可以设计基础网络，使它输出的高和宽较大，这样基于该特征图生成的锚框数量较多，可以用于检测尺寸较小的目标。接下来每个多尺度特征块将上一层特征图的高和宽缩小（如减半），并使特征图中每个单元在输入图像上的感受野

东城青年·2023-08-29 13:25

自然语言处理(三)：基于跳元模型的word2vec实现

这节我们以跳元模型为例，讲解word2vec的实现文章内容来自李沐大神的《动手学深度学习》并加以我的理解，感兴趣可以去https://zh-v2.d2l.ai/查看完整书籍文章目录跳元模型数据集数据集的获取

青云遮夜雨·2023-08-29 10:10

pycharm笔记-动手学深度学习（李沐）数据预处理课后习题

1.删除缺失值最多#创建数据集importosos.makedirs(os.path.join('.','Data'),exist_ok=True)data_file=os.path.join('.','Data','house.csv')#写入数据withopen(data_file,'w')asf：f.write('NumRooms,Alley,Price\n')#列名f.write('NA

幸运的的飞起·2023-08-29 00:06

李沐-动手学习深度学习（预备知识）

预备知识2.1.数据操作—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)首先介绍n维数组，也就是张量（tensor），所有的深度学习框架，它的张量类（比如TensorFlow中的Tensor

麻辣香郭诶·2023-08-29 00:05

李沐《动手学深度学习》课程笔记：05 线性代数

目录05线性代数1.线性代数2.线性代数实现3.按特定轴求和05线性代数1.线性代数2.线性代数实现importtorch#标量由只有一个元素的张量表示x=torch.tensor(3.0)y=torch.tensor(2.0)print(x+y)print(x*y)print(x/y)print(x**y)#可以将向量视为标量组成的列表x=torch.arange(4)print(x)#通过张量

非文的NLP修炼笔记·2023-08-29 00:05

Tensor-动手学深度学习-李沐_笔记

介绍Tensor，又称"张量"，其实就是n维度数组。不同维度的Tensor示意图如下：关于Tensor.reshapereshape函数可以处理总元素个数相同的任何新形状，【3，2，5】->【3，10】->【5，6】这个流程如下图所示：关于Tensor.sum(0,keepdim=True)有时需要对Tensor按照某一维度进行求和，那么实际上就是将所求和的维度从向量降维成标量举个栗子import

起名好难（# #）·2023-08-29 00:03

我的中医自学之路 ——针刺

一次上网找学习资料，网页无意间弹出一个倪海厦老师的中医课程出售窗口。那时对他是有些印象的——一个很牛的中医，于是点进去了解了一下大概。心想与其没头没脑乱学，还不如跟倪老师录像学吧。大概有一年左右时间，在工作之余看完了倪师的针灸教程，跟着还自己制作了经络穴位图。图片发自App对中医的一些基础知识也有了概念，同时也买了针具在自己身上练习。凡是能自己扎到穴位都试过，一些有风险的穴位也试过（如睛明等），应

人型抹布zf·2023-08-28 22:56

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.6卷积神经网络-深度卷积神经网络（AlexNet）

5.6深度卷积神经网络（AlexNet）在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。一方面，神经网络计算复杂。虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件，但并没有像之后GPU那样大量普及。因此，训练一个多通道、多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。

蒸饺与白茶·2023-08-27 07:23

《Dive into Deep Learning》

anddiscussionsImplementedwithPyTorch,NumPy/MXNet,JAX,andTensorFlowAdoptedat500universitiesfrom70countries《动手学深度学习

猛码Memmat·2023-08-26 09:20

【动手学深度学习】文本预处理

文本预处理读取数据集将文本作为字符串加载到内存中。将字符串拆分为词元（如单词和字符）。建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。文本下载连接：https://www.gutenberg.org/ebooks/35我们将每一行都读取到列表中importcollectionsimportrefromd2limporttorchasd2l#@saved2l.DAT

MoonpieXia·2023-08-25 12:04

【动手学深度学习】--21.锚框

锚框学习视频：锚框【动手学深度学习v2】官方笔记：锚框1.锚框目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边界从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truthboundingbox

小d<>·2023-08-25 11:56

【动手学深度学习】--20.目标检测和边界框

文章目录目标检测和边界框1.目标检测2.边界框目标检测和边界框学习视频：物体检测和数据集【动手学深度学习v2】官方笔记：目标检测和边界框在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别

小d<>·2023-08-25 07:47

动手学深度学习—深度卷积神经网络AlexNet（代码详解）

AlexNet1.学习表征1.1缺少的成分：数据1.2缺少的成分：硬件2.AlexNet2.1模型设计2.2激活函数2.3容量控制和预处理3.读取数据集4.训练AlexNetImageNetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks原文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3065386中文翻译：http

緈福的街口·2023-08-25 02:39

《35天自学力养成计划·速成工具营——重新构建你的底层能力》课程学习总结，写作输出系列1

《35天自学力养成计划·速成工具营——重新构建你的底层能力》课程学习总结感悟，写作输出系列——01第一部分认知提升篇第一课认识自己（充分认识自己，看的见的目标，高效设计属于你的自学之路）题目：有效的自学从认识自己开始

妙文思语·2023-08-24 22:39

《动手学深度学习》-28批量归一化

沐神版《动手学深度学习》学习笔记，记录学习过程，详细的内容请大家购买书籍查阅。

Jiawen9·2023-08-24 17:48

《动手学深度学习》-21卷积层里的多输入多输出通道

沐神版《动手学深度学习》学习笔记，记录学习过程，详细的内容请大家购买书籍查阅。

Jiawen9·2023-08-24 17:47

《动手学深度学习》-20卷积层里的填充和步幅

沐神版《动手学深度学习》学习笔记，记录学习过程，详细的内容请大家购买书籍查阅。b站视频链接开源教程链接卷积层里的填充和步幅应用5x5大小的卷积核，输入32x32，输出会变为28x28。

Jiawen9·2023-08-24 17:47

小白到运维工程师自学之路第七十九集（基于Jenkins自动打包并部署Tomcat环境）2

紧接上文4、新建Maven项目cleanpackage-Dmaven.test.skip=true用于构建项目并跳过执行测试拉到最后选择构建后操作SSHserverwebExeccommandscp192.168.77.18:/root/.jenkins/workspace/probe/psi-probe-web/target/probe.war/usr/local/tomcat/webapps/

Silver彡Wolf·2023-08-24 10:58

小白到运维工程师自学之路第七十九集（基于Jenkins自动打包并部署Tomcat环境）1

一、传统的流程1、传统网站部署的流程在运维过程中，网站部署是运维的工作之一。传统的网站部署的流程大致分为:需求分析-->原型设计-->开发代码-->提交代码-->内网部署-->内网测试-->确认上线-->备份数据-->外网更新-->外网测试-->发布完成。如果在内网测试时发现代码有异常，返回代码开发人员名字,调整代码；如果在外网测试时发现外网部署的代码有异常，可以及时进行网站回滚。2、传统代码上线

Silver彡Wolf·2023-08-24 10:28

【动手学深度学习】--19.微调

文章目录微调1.步骤2.热狗识别2.1获取数据集2.2定义和初始化模型2.3微调模型微调学习视频：微调【动手学深度学习v2】官方笔记：微调假如我们想识别图片中不同类型的椅子，然后向用户推荐购买链接。

小d<>·2023-08-23 12:40

【动手学深度学习】--18.图像增广

文章目录图像增广1.常用的图像增广方法1.1翻转和裁剪1.2改变颜色1.3结合多种图像增广方法2.使用图像增广进行训练3.训练图像增广官方笔记：图像增广学习视频：数据增广【动手学深度学习v2】图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后

小d<>·2023-08-23 12:08

小白到运维工程师自学之路第七十七集（基于Prometheus监控Kubernetes集群）

一、Prometheus简介Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)；Prometheus使用Go语言开发，是GoogleBorgMon监控系统的开源版本；2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(CloudNativeComputingFoundation),将Prometheus纳入其下第二大开源项目；Prometheu

Silver彡Wolf·2023-08-22 06:55

小白到运维工程师自学之路第七十六集（kubernetes之EFK构建日志分析平台）

一、概述1、Elasticsearch产品介绍Elasticsearch是一个Restful风格的、开源的分布式搜索引擎，具备搜索和数据分析功能，它的底层是开源库ApacheLucene。Elasticsearch具有如下特点。一个分布式的实时文档存储，每个字段可以被索引与搜索；一个分布式实时分析搜索引擎；能支撑上百个服务节点的扩展，并支持PB级别的结构化或者非结构化数据。2、Fluentd工作原

Silver彡Wolf·2023-08-22 06:54

小白到运维工程师自学之路第七十八集（安装Jenkins）

一、环境概述随着软件开发需求及复杂度的不断提高，团队开发成员之间如何更好地协同工作以确保软件开发的质量已经慢慢成为开发过程中不可回避的问题。Jenkins自动化部署可以解决集成、测试、部署等重复性的工作，工具集成的效率明显高于人工操作；并且持续集成可以更早的获取代码变更的信息，从而更早的进入测试阶段，更早的发现问题，这样解决问题的成本就会显著下降；持续集成缩短了从开发、集成、测试、部署各个环节的时

Silver彡Wolf·2023-08-22 06:22

和李沐大神一起动手学深度学习笔记2——Softmax 回归

Softmax回归Softmax回归是一个多类分类模型，使用Softmax操作子可以得到每个类的预测置信度(概率)，使用交叉熵来衡量预测和标号的区别。分类vs回归image.png从回归到多类分类---均方损失,如下所示。image-20210827093003754.png 举例说明一位有效编码，大意为只有其中一个位的值为1，比如我有猫、狗和猪三类，标号则是长度为3的向量，那么可以分别表示为0

a_Janm·2023-08-22 02:27

一名前端工程师的自学之路！Js篇（01-16更新）

节点克隆cloneNode()用法：对象.cloneNode([true]);true表示可有可无如果含有参数true，表示深度克隆，即克隆该对象本身，又克隆该对象的内容如果没有参数true，只克隆该对象本身dom中的属性操作方法1、获取属性值对象.getAttribute("属性名")获取属性值，可以获取标签的固有属性值，也可以获取自定义属性值（该方法不能操作单选框或复选框的checked值）2

自律更自由·2023-08-18 14:41

动手学深度学习-pytorch版本（一）：引言 & 预备知识

参考引用动手学深度学习利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装0.环境安装利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装

Robot_Yue·2023-08-18 12:04

动手学深度学习-pytorch版本（二）：线性神经网络

参考引用动手学深度学习1.线性神经网络神经网络的整个训练过程，包括:定义简单的神经网络架构、数据处理、指定损失函数和如何训练模型。

Robot_Yue·2023-08-18 12:30

小白到运维工程师自学之路第七十五集（Kubernetes 企业级高可用部署）1

一、概述单master节点的可靠性不高，并不适合实际的生产环境。Kubernetes高可用集群是保证Master节点中APIServer服务的高可用。APIServer提供了Kubernetes各类资源对象增删改查的唯一访问入口，是整个Kubernetes系统的数据总线和数据中心。采用负载均衡（LoadBalance）连接多个Master节点可以提供稳定容器云业务。二、项目架构设计1、项目主机信息

Silver彡Wolf·2023-08-17 06:03

小白到运维工程师自学之路第七十五集（Kubernetes 企业级高可用部署）2

8、添加master节点在k8s-master2和k8s-master3节点创建文件夹mkdir-p/etc/kubernetes/pki/etcd在k8s-master1节点执行从k8s-master1复制密钥和相关文件到k8s-master2和k8s-master3scp/etc/kubernetes/[email protected]:/etc/kubernetessc

Silver彡Wolf·2023-08-17 06:03

小白到运维工程师自学之路第七十四集（kubernetes基于calico部署应用nginx）

一、详细介绍calicoCalico是一种基于BGP的、纯三层的、容器间互通的网络方案。与OpenStack、Kubenetes、AWS、GCE等云平台都能够良好的集成。在虚拟化平台中，如OpenStack、Docker等都需要实现workloads之间互连，但同时也需要对容器做隔离控制，就像在Internet中的服务仅开放80端口、公有云的多租户一样，提供隔离和管控机制。而在多数的虚拟化平台实现

Silver彡Wolf·2023-08-17 06:33

小白到运维工程师自学之路第七十三集（kubernetes应用部署）

一、安装部署1、以DeploymentYAML方式创建Nginx服务这个yaml文件在网上可以下载catnginx-deployment.yamlapiVersion:apps/v1#apiVersion是当前配置格式的版本kind:Deployment#kind是要创建的资源类型，这里是Deploymnetmetadata:#metadata是该资源的元数据，name是必须的元数据项name:n

Silver彡Wolf·2023-08-17 06:31

深度学习从入门到实际项目资料汇总

图片来源于AiLake，如若侵权，请联系博主删除文章目录1.介绍2.深度学习相关学习资料2.1[《动手学深度学习》](http://zh.d2l.ai/index.html)2.2[导航文库](https

智驾·2023-08-17 02:57

动手学深度学习—卷积神经网络LeNet（代码详解）

1.LeNetLeNet由两个部分组成：卷积编码器：由两个卷积层组成；全连接层密集块：由三个全连接层组成。每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层；每个卷积层使用5×5卷积核和一个sigmoid激活函数；这些层将输入映射到多个二维特征输出，通常同时增加通道的数量；每个4×4池操作（步幅2）通过空间下采样将维数减少4倍。importtorchfromtorchimp

緈福的街口·2023-08-16 13:48

李沐动手学深度学习：softmax回归的从零开始实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatach_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batach_size)num_input=784#图片的尺寸：28*28num_output=10#10个类别W=torch.normal(0,0.01,

一个小猴子｀·2023-08-16 12:02

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.15深度学习基础-数值稳定性和模型初始化

3.15数值稳定性和模型初始化理解了正向传播与反向传播以后，我们来讨论一下深度学习模型的数值稳定性问题以及模型参数的初始化方法。深度模型有关数值稳定性的典型问题是衰减（vanishing）和爆炸（explosion）。3.15.1衰减和爆炸image.png随着内容的不断深入，我们会在后面的章节进一步介绍深度学习的数值稳定性问题以及解决方法。3.15.2随机初始化模型参数在神经网络中，通常需要随机

蒸饺与白茶·2023-08-15 10:46

日更567天，7月14日小鹭的自学之路

小鹭拿到电脑的第一天，就在那长吁短叹：妈妈，看这些都要钱啊！那就找个不要钱的网站看。我以为他在看一些游戏的视频，就随口答应。他又在电脑面前摆弄了一阵子：还是不行啊，妈妈，你来看看。我走过去一看：妈呀，是虎课网上，成人学习的电脑编程C+++全面学习。你能看得懂？嗯嗯嗯。你要学这个？嗯嗯嗯。呀，不少钱呢。终身学习199，年卡无限学习99，年卡每日学习49。那就49这一种吧。反正，你每天看电脑的时间也有

萌萌心理咨询师·2023-08-14 21:15

六动手学深度学习v2 ——权重衰退+dropout

1.权重衰退最常见的用来处理过拟合的方法使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为软性限制总结：正则化是处理过拟合的常用方法：在训练集的损失函数中加入惩罚项，以降低学习到的模型的复杂度。保持模型简单的一个特别的选择是使用L2惩罚的权重衰减。这会导致学习算法更新步骤中的权重衰减。权重衰减功能在深度学习框架的优化器中提供。在同一训练代码实现中，不同的参数集可以有不同的更新行为。2.dropoutdrop

王二小、·2023-08-14 18:32

四动手学深度学习v2 —— 感知机多层感知机

感知机多层感知机多层感知机的从零开始实现多层感知机的简洁实现感知机：https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/pdfs/part-0_12.pdf多层感知机：https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/pdfs/part-0_13.pdf

王二小、·2023-08-14 18:01

五动手学深度学习v2 —— 模型选择+欠拟合和过拟合

模型选择欠拟合和过拟合4.4.2.2.K折交叉验证当训练数据稀缺时，我们甚至可能无法提供足够的数据来构成一个合适的验证集。这个问题的一个流行的解决方案是采用K折交叉验证。这里，原始训练数据被分成K个不重叠的子集。然后执行K次模型训练和验证，每次在K−1个子集上进行训练，并在剩余的一个子集（在该轮中没有用于训练的子集）上进行验证。最后，通过对K次实验的结果取平均来估计训练和验证误差。4.4.3.欠拟

王二小、·2023-08-14 18:01

七动手学深度学习v2 ——数值稳定性+模型初始化和激活函数

1.数值稳定性2.如何让训练更加稳定目标：让梯度值在合理的范围内方法：将乘法变成加法ResNetLSTM归一化梯度归一化梯度裁剪合理的权重初始和激活函数

王二小、·2023-08-14 18:30

多尺度目标检测【动手学深度学习】

在上篇博客《锚框【目标检测】》中，我们以输入图像的每个像素为中心，生成多个锚框。基本而言，这些锚框代表了图像不同区域的样本。然而如果以每个像素都生成的锚框，最后可能会得到太多需要计算的锚框。想象一个561×728的输入图像，如果以每个像素为中心生成五个形状不同的锚框，就需要在图像上标记和预测超过200万个锚框（561×728×5）。多尺度锚框减少图像上的锚框数量并不困难，比如可以在输入图像中均匀采

东城青年·2023-08-12 12:08

人邮异步社区·2023-08-11 21:22

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