动手学深度学习学习整理

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.5 读写文件

5.5.1加载和保存importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFx=torch.arange(4)torch.save(x,'x-file')#使用save保存x2=torch.load('x-file')#使用load读回内存x2tensor([0,1,2,3])y=torch.zeros(4)torch.save([x,
AncilunKiang·2023-09-17 09:41

d2l绘图不显示的问题

1、出现的问题：我们在学习李沐大神的《动手学深度学习》这本书的时候，复现书中的源代码，导入d2l这个绘图工具包的时候，图片不显示。
咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:13

Pytorch学习整理笔记（二）

文章目录损失函数与反向传播优化器VGG模型使用与修改模型保存与读取损失函数与反向传播常见的损失函数：nn.L1Loss简单的做差值，nn.MSELoss平方差，nn.CrossEntropyLoss交叉熵见下图importtorchfromtorch.nnimportL1Loss,MSELoss,CrossEntropyLossinputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=t
高 朗·2023-09-17 00:43

学习整理

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide#%E5%9F%BA%E7%A1%80https://github.com/CyC2018/CS-Notes问题一：jdk提供的各种锁session解答：https://www.cnblogs.com/jyroy/p/11365935.html理解：无锁偏向锁轻量级锁重量级锁》syn公平非公平》renteentlock可
张帆demo·2023-09-16 19:29

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.1 层和块

层：接收一组输入生成相应输出由一组可调整参数描述块：可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个模型本身讨论“比单个层大”但是“比整个模型小”的组件“块”更有价值从编程的角度看，块由类表示块必须具有反向传播函数#以前章多层感知机的代码为例importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasF#functional中有一些没有参数的函数ne
AncilunKiang·2023-09-16 07:56

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.2 参数管理

importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size=(2,4))net(X)tensor([[-0.3771],[-0.3822]],grad_fn=)5.2.1参数访问由Sequential类定义的模型可以通过索引访问其任意层，就像一个列表一
AncilunKiang·2023-09-16 07:56

[学习笔记]CS224W(图机器学习) 2022/2023年冬学习笔记

同济子豪兄中文精讲cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记集合序言到图神经网络GCN为止的内容参考了斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络、知识图谱【同济子豪兄】，后面的内容根据课程网址的ppt课件学习整理
N刻后告诉你·2023-09-15 08:51

Pytorch学习整理笔记（一）

文章目录数据处理DatasetTensorboard使用Transformstorchvision数据集使用DataLoader使用nn.Module的使用神经网络数据处理Dataset主要是对Dataset的使用：继承Dataset实现init方法，主要是进行一些全局变量的定义，在对其初始化时需要赋值。实现getitem方法，获取每个数据实现len方法，获取数据sizefromtorch.uti
高 朗·2023-09-15 03:24

51 序列模型【动手学深度学习v2】（笔记）

一、序列模型1、什么是序列数据?数据是有时序结构的，比如电影的评价随时间变化变化2、还有更多的序列数据3、在b发生的情况下，a也发生的概率4、反序：用未来的事情推测过去的事情，但有时在物理上是不可行的，因为时间上总是顺序发展的，但是RNN可以做到5、自回归模型，就是上个状态模型的输出当做下个状态模型的输入，进行迭代6、A:马尔科夫假设，当前数据只跟前面某几个数据点相关7、B:潜变量模型潜变量ht8
hlllllllhhhhh·2023-09-14 21:00

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.9 环境和分布偏移

4.9.1分布偏移的类型整节理论，详见书本。4.9.2分布偏移示例整节理论，详见书本。4.9.3分布偏移纠正整节理论，详见书本。4.9.4学习问题的分类法整节理论，详见书本。4.9.5机器学习中的公平、责任和透明度整节理论，详见书本。练习（1）当我们改变搜索引擎的行为时会发生什么？用户可能会做什么？广告商呢？搜索结果发生变化。用户可能会由于搜索结果的改变搜索方式，广告商会改变投放位置。（2）实现一
AncilunKiang·2023-09-14 18:10

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.10 实战Kaggle比赛：预测比赛

4.10.1下载和缓存数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequests#@saveDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=os.path.join('..','dat
AncilunKiang·2023-09-14 18:39

js实现websocket服务端和客户端

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-13 22:16

C++实现WebSocket通信（服务端和客户端）

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-13 22:12

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.8 数值稳定性和模型初始化

4.8.1梯度消失和梯度爆炸整节理论，详见书本。梯度消失%matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2lx=torch.arange(-8.0,8.0,0.1,requires_grad=True)y=torch.sigmoid(x)y.backward(torch.ones_like(x))d2l.plot(x.detach().numpy(
AncilunKiang·2023-09-13 21:58

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.7 前向传播、反向传播和计算图

4.7.1前向传播整节理论，详见书本。4.7.2前向传播计算图整节理论，详见书本。4.7.3反向传播整节理论，详见书本。4.7.4训练神经网络整节理论，详见书本。练习（1）假设一些标量函数XXX的输入XXX是n×mn\timesmn×m矩阵。fff相对于XXX的梯度的维数是多少？还是n×mn\timesmn×m，多少个变量就是多少个导数嘛。（2）向本节中描述的模型的隐藏层添加偏置项（不需要再正则化
AncilunKiang·2023-09-13 21:56

【动手学深度学习】--机器翻译与数据集

文章目录机器翻译与数据集1.下载和预处理数据集2.词元化3.词表4.加载数据集5.训练模型机器翻译与数据集学习视频：机器翻译数据集【动手学深度学习v2】官方笔记：机器翻译与数据集机器翻译（machinetranslation
小d<>·2023-09-13 17:58

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.1 多层感知机

%matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2l4.1.1隐藏层整节理论，详见书本。以下展示常见的激活函数。ReLU函数ReLU(x)=max⁡(x,0)\mathrm{ReLU}(x)=\max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)修正线性单元（rectifiedlinearunit，ReLU），通过将相应的激活值设为0，仅保留正元素丢弃
AncilunKiang·2023-09-13 07:55

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.2 多层感知机的从零开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#经典数据集与batchsizebatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)4.2.1初始化模型为什么不直接使用Tensor而是用nn.Parameter函数将其转换为parameter呢？nn
AncilunKiang·2023-09-13 07:55

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.4 模型选择、欠拟合和过拟合

4.4.1训练误差和泛化误差整节理论，详见书本。4.4.2模型选择整节理论，详见书本。4.4.3欠拟合还是过拟合整节理论，详见书本。4.4.4多项回归importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l使用以下三阶多项式生成训练数据和测试数据的标签：y=5+1.2x−3.4x22!+5.6x33!+
AncilunKiang·2023-09-13 06:15

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.5 权重衰减

4.5.1范数与权重衰减整节理论，详见书本。4.5.2高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成一些数据，为了使过拟合效果更明显，将维数增加到200并使用一个只包含20个样本的小训练集。n_train,n_test,num_inputs,batch_size=20,100,200,5tr
AncilunKiang·2023-09-13 06:15

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.3 多层感知机的简洁实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),#与3.7节相比多了一层nn.Linear(256,10))definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:#使用正态分布中的随机值初始化权重
AncilunKiang·2023-09-13 06:14

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.6 暂退法

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l4.6.1重新审视过拟合整节理论，详见书本。4.6.2扰动的稳健性整节理论，详见书本。4.6.3实践中的暂退法整节理论，详见书本。4.6.4从零开始实现defdropout_layer(X,dropout):assert0dropout).float()#从均匀分布U[0,1]中抽取与神经网络同维
AncilunKiang·2023-09-13 06:34

汐阅写文 | 你不知道的整理咨询，我把清单列给你

（我和我的整理老师们）如果说一开始我学习整理是因为热爱和兴趣，是为了整理好自己的生活。那么现在从咨询师开始，就是为了让这份热爱尽早发光去照亮更多的人。
汐阅·2023-09-12 18:36

C++程序入门（helloworld.cpp编写）

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-12 08:46

十 动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之NiN + GoogLeNet

文章目录网络中的网络（NiN）InceptionGoogLeNet总结：网络中的网络（NiN）NiN块使用卷积层加两个1x1卷积层后者对每个像素增加了非线性性NiN使用全局平均池化层来替代VGG和AlexNet中的全连接层不容易过拟合，更少的参数个数InceptionInception块由四条并行路径组成。前三条路径使用窗口大小为1x1、3x3和5x5的卷积层，从不同空间大小中提取信息。中间的两条
王二小、·2023-09-12 07:31

Transformer-1. 注意力机制基础

主要是搬运来的：动手学深度学习NLP-王树森1.心理学人类的注意力是有限的、有价值和稀缺的资源。而环境中的干扰注意力的信息却并不少。
cartes1us·2023-09-12 01:23

动手学深度学习之注意力机制

复习：2021/11/10.前言  相比于李老师讲的，更习惯使用XW或者xW的写法。这样和API(nn.Linear)更具有对应关系。1.安装库pipinstalld2l2.注意力公式公式一Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})VAttention(Q,K,V)=softma
强强学习·2023-09-11 15:13

live-server安装

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。文章目录介绍安装验证介绍live-server作为webserver来部署Html和JavaScript，并运行在浏览器中。
寒山李白·2023-09-11 11:57

C++环境配置（MinGW下载）

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-11 11:21

九 动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之AlexNet

文章目录AlexNetVGGAlexNetAlexNet新引入dropout、ReLU、maxpooling和数据增强。VGGVGG神经网络连接图7.2.1的几个VGG块（在vgg_block函数中定义）。其中有超参数变量conv_arch。该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输出通道数。全连接模块则与AlexNet中的相同。原始VGG网络有5个卷积块，其中前两个块各有一个卷积层，后三个块各包含
王二小、·2023-09-11 09:40

django自定义标签学习整理(simple_tag、inclusion_tag、 assignment_tag)

WechatIMG150.jpeg前言介绍Django默认提供了很多有用的内置标签和过滤器，标签或者过滤器的作用是随处可用，它就好像是一个Django内部命令可以在页面的不同位置使用对于博客系统来说，最常见的"最近发布的N条记录"、"访问量最多的TopN文章"等都可以使用标签功能是实现。Django的标签是分类三类简单标签simple_tag应用标签inclusion_tag赋值标签assignm
全栈运维·2023-09-11 04:53

【动手学深度学习】Task07

目标检测基础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，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truthboundingbox）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspectratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchorbox）。生成多个
逍遥客小老虎·2023-09-10 13:05

【动手学深度学习笔记】--门控循环单元GRU

门控隐状态1.1重置门和更新门1.2候选隐状态1.3隐状态2.从零开始实现2.1读取数据2.2初始化模型参数2.3定义模型2.4训练与预测3.简洁实现门控循环单元GRU学习视频：门控循环单元（GRU）【动手学深度学习
小d<>·2023-09-10 06:07

【动手学深度学习】--循环神经网络

读取数据集2.2独热编码2.3初始化模型参数2.4循环神经网络模型2.5预测2.6梯度裁剪2.7训练3.RNN简洁实现3.1读取数据集3.2定义模型3.3训练与预测循环神经网络学习视频：循环神经网络RNN【动手学深度学习
小d<>·2023-09-10 06:04

【动手学深度学习】--长短期记忆网络LSTM

忘记门、输出门1.2候选记忆元1.3记忆元1.4隐状态2.从零实现2.1加载数据集2.2初始化模型参数2.3定义模型2.4训练与预测3.简洁实现长短期记忆网络LSTM学习视频：长短期记忆网络（LSTM）【动手学深度学习
小d<>·2023-09-10 06:31

《动手学深度学习》-57长短期记忆网络LSTM

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长短期记忆网络（LSTM）长期以来，隐变量模型存在长期信息保存和短期输入缺失的问题。
Jiawen9·2023-09-10 04:50

八 动手学深度学习v2 ——卷积神经网络之卷积+填充步幅+池化

图像卷积总结二维卷积层的核心计算是二维互相关运算。最简单的形式是，对二维输入数据和卷积核执行互相关操作，然后添加一个偏置。核矩阵和偏移是可学习的参数核矩阵大小是超参数填充和步幅padding和stride填充：在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。由于我们通常使用小卷积核，因此对于任何单个卷积，我们可能只会丢失几个像素。但随着我们应用许多连续卷积层，累积丢失的像素数就多了。解决这个问题的简单方法
王二小、·2023-09-09 13:57

鼠标右键使用VSCode打开文件或文件夹配置

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-09 03:30

【动手学深度学习】--语言模型

文章目录语言模型1.学习语言模型2.马尔可夫模型与N元语法3.自然语言统计4.读取长序列数据4.1随机采样4.2顺序分区语言模型学习视频：语言模型【动手学深度学习v2】官方笔记：语言模型和数据集在【文本预处理
小d<>·2023-09-09 02:34

【动手学深度学习】--序列模型

文章目录序列模型1.序列数据2.统计工具3.自回归模型3.1马尔科夫假设3.2潜变量模型4.训练5.预测序列模型学习视频：序列模型【动手学深度学习v2】官方笔记：序列模型1.序列数据想象一下有人正在看网飞
小d<>·2023-09-09 02:04

【动手学深度学习】--文本预处理

文章目录文本预处理1.读取数据集2.词元化3.词表4.整合所有功能文本预处理学习视频：文本预处理【动手学深度学习v2】官方笔记：文本预处理对于序列数据处理问题，在【序列模型】中评估了所需的统计工具和预测时面临的挑战
小d<>·2023-09-09 02:32

multibox_prior函数锚框生成部分个人理解

在最近自学李沐沐神的《动手学深度学习》中，一直在研究这个方法里的代码，属实是差点把我整崩溃了，在网上找了许多参考还是看的很崩溃，在近一周的折磨中找到了一个理解的方法，那就是设置自定义初始值去逐句分析，怕自己忘记
阿十六·2023-09-08 11:12

box_iou交并比及assign_anchor_to_bbox个人理解

接上篇文章，李沐沐神的《动手学深度学习》中的show_bboxes还是比较好理解的，于是来看这两个方法以下内容建议对照源代码理解defbox_iou首先我们来设置boxes1和boxes2的初始值boxes1
阿十六·2023-09-08 11:08

pytorch学习——循环神经网络RNN讲解及其实现

参考书籍：8.6.循环神经网络的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation参考视频：54循环神经网络RNN【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili一.介绍循环神经网络RNN（
一只小百里·2023-09-08 00:56

动手学深度学习（2）-3.5 图像分类数据集

文章目录引言正文图像分类数据集主要包介绍主要流程具体代码练习总结引言这里主要是看一下如何加载数据集，并且生成批次训练的数据。最大的收获是，知道了如何在训练阶段提高模型训练的性能增加batch_size增加num_worker数据预加载正文图像分类数据集主要包介绍这个模块主要是将如何加载数据集，并且生成一个迭代器，每一次访问都会俺批次生成数据。具体应用到以下几个功能：torchvision.data
客院载论·2023-09-07 20:21

VSCode中使用Git提交代码

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-07 18:24

基于springboot实现websocket实时通讯启动项目报错

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-07 18:24

node.js下载安装使用

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-07 18:24

Java实现WebSocket客户端和服务端（简单版）

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。
寒山李白·2023-09-07 18:52

90天践行 D1周周检视（3.16-3.22）

1，一周以来，慢慢开始养成早起打卡的习惯图片发自App2，重要的事放收件箱OmniFocus，做掉删掉，接下来要继续学习整理归类事件3，本周下半周陪老爸游台湾，要事就是照顾好老爸，尽量陪他玩得开心，舒畅图片发自
菲儿的简书·2023-09-07 15:07
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他