动手学深度学习学习整理第32页

【动手学深度学习】01-线性回归模型的实现

一、从零开始实现1.1读取数据集训练模型时要对数据集进行遍历，每次抽取一小批量样本，并使用它们来更新我们的模型。由于这个过程是训练机器学习算法的基础，所以有必要定义一个函数，该函数能打乱数据集中的样本并以小批量方式获取数据。defdata_iter(batch_size,features,labels):"""该函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入，生成大小为batch_size的小批量]

zhaoylai·2022-12-04 14:22

Pytorch:Torch数据类型学习整理与记录

文章目录前言一、Tensor数据类型简介Tensor数据类型是什么?Tensor数据类型有哪些指定调用的API生成相关数据类型dtype属性指定Tensor内置的简单数据类型二、Tensor数据类型的基本使用Tensor初始化基于list列表和nparrayTensor相关API基于指定Tensor类型进行初始化基于Randn生成正态分布的Tensor基于Rand生成均匀分布的Tensortorc

Julian Qian·2022-12-04 13:22

Anaconda虚拟环境安装

最近刚开始接触深度学习，小白一枚，经老师同学推荐，才知道有优秀的免费教材《动手学深度学习》的中文版，还可以跟着李沐大神的B站视频学习。刚刚开始第一步：环境安装以及配置。

先有后优07·2022-12-04 12:38

NNDL 实验九注意力机制

基于框架API实现文本语义匹配ref：NNDL实验8（上）-HBU_DAVID-博客园(cnblogs.com)NNDL实验8（下）-HBU_DAVID-博客园(cnblogs.com)10.注意力机制—动手学深度学习

HBU_David·2022-12-04 09:41

Softmax回归——动手学深度学习笔记

Softmax回归，虽然它的名称叫做回归，其实它是一个分类问题。回归VS分类回归估计一个连续值如：回归估计下个月的房价分类预测一个离散类别如：（1）MNIST：手写数字识别（10类）（2）ImageNet:自然物体分类（1000类）Kaggle上的分类问题（1）将人类蛋白质显微镜图片分成28类（2）将恶意软件分成9个类别（3）将恶意的Wikipedia评论分成7类从回归到多类分类回归：（1）单连续

我是小蔡呀～～～·2022-12-04 06:04

李沐等人开源中文书《动手学深度学习》预览版上线

近日，由AstonZhang、李沐等人所著图书《动手学深度学习》放出了在线预览版，以供读者自由阅读。这是一本面向在校学生、工程师和研究人员的交互式深度学习书籍。

weixin_34304013·2022-12-03 07:05

资源 | 李沐等人开源中文书《动手学深度学习》预览版上线

近日，由AstonZhang、李沐等人所著图书《动手学深度学习》放出了在线预览版，以供读者自由阅读。这是一本面向在校学生、工程师和研究人员的交互式深度学习书籍。

数据派THU·2022-12-03 07:35

C++复习day7：类继承与代码重用（依据C++premier plus）

基于《C++premierplus》第13、14章学习整理：第十三章类继承一、相关概述1.继承完成如下工作：在已有类基础上添加功能/为类添加数据/修改类方法的行为2.派生类声明方法形如：classRatedPlayer

月半five·2022-12-03 00:36

【动手学深度学习】权重衰减(深度学习中的正则化)

原理:通过限制参数值的选择范围来控制模型容量正则化:对学习算法的修改——旨在减少泛化误差而不是训练误差权重衰减也叫做L2正则化也就是说，如果想控制模型复杂度，比如不想让模型太复杂的话，可以通过增加拉姆达来满足需求实例演示权重衰减:从零开始实现导入模块%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l生成数据公式:

xyy ss·2022-12-02 23:54

动手学深度学习（十四）——权重衰退

文章目录1.如何缓解过拟合？2.如何衡量模型的复杂度？3.通过限制参数的选择范围来控制模型容量（复杂度）4.正则化如何让权重衰退？5.可视化地看看正则化是如何利用权重衰退来达到缓解过拟合的目的的6.为什么使用平方范数而非标准范数（欧几里得距离）？7.L1范数和L2范数在应用中的一些区别1.如何缓解过拟合？（1）可以通过收集更多的训练数据来缓解，但是这种方法成本高，而且不受人为控制，短时间内很难取得

留小星·2022-12-02 23:45

【动手学深度学习PyTorch版】23 深度学习硬件CPU 和 GPU

上一篇请移步【动手学深度学习PyTorch版】22续ResNet为什么能训练出1000层的模型_水w的博客-CSDN博客目录一、深度学习硬件CPU和GPU1.1深度学习硬件◼计算机构成◼程序执行的原理◼

水w·2022-12-02 13:32

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（目标检测、锚框）

文章目录一、目标检测任务二、目标检测和边界框（锚框）1.如何去进行目标检测？2.生成训练锚框+交并比比较锚框相似度3.怎么去赋予锚框标号?4.使用非极大值抑制（NMS）输出（每个类别保留一个框）5.一些小问题一、目标检测任务1.分类，即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(string)或实例ID来描述图片。这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大

Jul7_LYY·2022-12-02 11:36

深度学习Review【三】序列、RNN、LSTM（GRU）、DRNN

课程地址动手学深度学习笔记【三】一、序列模型马尔科夫假设潜变量二、RNN循环神经网络衡量语言模型梯度剪裁torch实现三、GRU门控循环单元思路torch实现四、LSTMtorch实现五、DeepRNN

舒克儿不开飞机·2022-12-02 07:33

Pytorch框架学习个人笔记1---overview

在前期的调研中，了解到《动手学深度学习》需要有一些基础不适合入门学习，我选择了先听【刘二大人】进行入门学习，由于之前有较好的数理基础和python

疯_feng·2022-12-02 05:42

基础理论|图论基础

接下来小编将把最近学习整理的笔记分享给大家，欢迎交流提问，共同探讨，共同进步。内容目录：针对图论基础，整理了图专业术语、表示学习、图表示学习、图矩阵表示几方面。图神

脑电与图网络研究僧·2022-12-01 16:36

李沐《动手学深度学习》第二版 pytorch笔记1 环境搭建

李沐《动手学深度学习》第二版pytorch笔记1搭建环境文章目录李沐《动手学深度学习》第二版pytorch笔记1搭建环境此时尚有耐心虚拟环境搭建创建虚拟环境查看已有的虚拟环境激活虚拟环境安装深度学习框架和

临风而眠·2022-12-01 12:41

在Kaggle上预测房价——【torch学习笔记】

在Kaggle上预测房价引用翻译：《动手学深度学习》在前面的章节中，介绍了构建深度网络的基本工具，并通过降维、权重衰减和退出来进行容量控制。

一个语文不好的NLPer·2022-12-01 10:03

序列模型（1）—— 难处理的序列数据

参考：《动手学深度学习》8.1节文章目录1.序列数据2.统计工具2.1自回归模型（Autoregressive）2.2马尔可夫模型2.3因果关系3.传统网络架构难以处理序列数据3.1生成训练序列3.2使用

云端FFF·2022-12-01 09:04

李沐_动手学深度学习第5章卷积神经网络_笔记

爱敲代码的小雨·2022-12-01 04:02

李沐动手学深度学习V2-目标检测数据集

一.目标检测数据集1.数据集介绍目标检测领域没有像MNIST和Fashion-MNIST那样的小数据集，为了快速测试目标检测模型，收集并标记了一个小型数据集。首先拍摄了一组香蕉的照片，并生成了1000张不同角度和大小的香蕉图像，然后在一些背景图片的随机位置上放一张香蕉的图像，最后在图片上为这些香蕉标记了边界框。2.下载数据集并定义数据集该数据集包括一个的CSV文件，内含目标类别标签和位于左上角和右

cv_lhp·2022-11-30 19:03

ModuleNotFoundError: No module named ‘d2lzh_pytorch‘

这是我在复现李沐大神的《动手学深度学习》里面的文本情感分类任务遇到的问题，看了很多博客说要下载包放到环境里面或者安装d2lzh的，屡试不行，最后研究代码整明白了。

目睹闰土刺猹的瓜·2022-11-30 19:27

动手学深度学习中问题：找不到d2l包，No module named ‘d2l’【pytorch李沐】

d2l是字母d，数字2，字母l的组合【不是数字1】解决办法：直接在Anaconda中的Prompt里面输入pipinstall-Ud2l或者在每次程序运行之前，都输入一个!pipinstall-Ud2l如果下载成功，重启jupyter就行如果报错：ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanEnvironmentError:[WinError5]拒绝访问。:‘D:\An

Bessie_Lee·2022-11-30 19:57

李沐动手学深度学习pytorch :问题：找不到d2l包，No module named ‘d2l’

下载d2l我是从GitHub上直接下载后放到百度云的，亲测有效。直接百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1zKCvb6_bj0Tz_tMhlYlFWA提取码：xm79将文件夹d2l【记住这个是小写L不是数字1】放到anaconda你自己创建的环境下：C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorchzc\Lib\site-packages重点：要放

取个名字真难呐·2022-11-30 19:26

【torch安装踩雷】torchtext、torch、anaconda安装问题解决

由于《动手学深度学习Pytorch》一书中需要torchtext包，围绕着这个包的安装，我踩了不少雷。但是在这解决问题们的过程中，获得了很多知识，收纳下来吧。

QinZheng7575·2022-11-30 19:24

pytorch中深度拷贝_pytorch 数据操作

作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。

超人越山峰·2022-11-30 17:00

动手学深度学习——数据操作之广播机制

在看这篇文章之前，首先你需要知道什么是张量。别被这个高逼格的名字唬住，其实张量就是我们常说的数组，在数学、物理领域的称呼，n维的数组就可以称为n阶张量。所以矩阵也可以叫二阶张量，向量则是一阶张量，就连标量也可以用零阶张量来称呼。知道了张量这个概念后，（你就可以出去小装一下了，开玩笑啦），我们简单聊聊为什么深度学习的文章当中很多都是用张量来称呼数组，这很大程度上受影响于pytorch等框架使用的对象

时生丶·2022-11-30 17:58

李沐动手学深度学习V2-机器翻译和数据集

一.机器翻译和数据集1.介绍机器翻译的数据集是由源语言和目标语言的文本序列对组成的，因此需要一种完全不同的方法来预处理机器翻译数据集，而不是复用语言模型的预处理程序。2.下载和预处理数据集首先，下载一个由Tatoeba项目的双语句子对组成的“英－法”数据集，数据集中的每一行都是制表符分隔的文本序列对，序列对由英文文本序列和翻译后的法语文本序列组成。注意每个文本序列可以是一个句子，也可以是包含多个句

cv_lhp·2022-11-30 11:13

动手学深度学习——目标检测

来源：13.4.锚框—动手学深度学习2.0.0-beta1documentation目录基本概念边界框转换函数画出边界框锚框生成锚框画出锚框交并比（IoU）使用训练数据标记锚框将真实边界框分配给锚框求锚框相对于边界框的偏移量为锚框标记类别和偏移量预测使用锚框和偏移量生成预测边界框使用非极大值抑制处理预测边界框举例测试目标检测算法

iwill323·2022-11-30 03:12

从零开始实现递归神经网络——【torch学习笔记】

从零开始实现递归神经网络——【torch学习笔记】引用翻译：《动手学深度学习》从头开始实现一个语言模型。它是基于H.G.威尔斯的"时间机器"所训练的字符级递归神经网络。

一个语文不好的NLPer·2022-11-29 17:25

MapReduce-Partition分区（From 尚硅谷）

个人学习整理，所有资料来自尚硅谷B站学习连接：添加链接描述MapReduce-Partition分区1.1Partition分区问题引出：要求将统计结果按照条件输出到不同文件中（分区）。

lavineeeen·2022-11-29 16:59

李沐动手学深度学习V2-BERT预训练和代码实现

一.BERT预训练1.数据集加载利用李沐动手学深度学习V2-bert和代码实现中实现的BERT模型和李沐动手学深度学习V2-bert预训练数据集和代码实现中从WikiText-2数据集生成的预训练样本，

cv_lhp·2022-11-29 13:31

李沐动手学深度学习V2-bert预训练数据集和代码实现

一.bert预训练数据集1.介绍为了预训练前一篇李沐动手学深度学习V2-bert和代码实现实现的BERT模型，我们需要使用数据集用于训练这两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。

cv_lhp·2022-11-29 13:00

【深度学习基础】自动微分 Automatic Differentiation

Automaticdifferentiationinmachinelearning:asurveydeepthoughts—详细推导自动微分Forward与Reverse模式跟李沐学AI—07自动求导【动手学深度学习

No pains, no GANs!·2022-11-29 08:22

【动手学深度学习】梯度消失和梯度爆炸（含源代码）

一、问题的引入二、梯度消失曾经sigmoid函数11+exp(−x)\frac{1}{1+exp(-x)}1+exp(−x)1很流行，因为它类似于阈值函数。由于早期的人工神经网络受到生物神经网络的启发，神经元要么完全激活要么完全不激活（就像生物神经元）的想法很有吸引力。然而，它却是导致梯度消失问题的一个常见的原因，让我们仔细看看sigmoid函数为什么会导致梯度消失。importtorchfrom

旅途中的宽~·2022-11-28 22:24

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.6softmax回归的从零开始实现

在本节中，我们直接实现了基于数学定义softmax运算的softmax函数。这可能会导致什么问题？提⽰：尝试计算exp(50)的⼤小。python的数字类型转换虽然是可以做到int自动转long，但long的范围受限于内存大小。这可能会导致计算溢出（有噪声，网络参数初始化没弄好等）本节中的函数cross_entropy是根据交叉熵损失函数的定义实现的。它可能有什么问题？提⽰：考虑对数的定义域。对数

Innocent^_^·2022-11-28 21:44

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.5图像分类数据集

减少batch_size（如减少到1）是否会影响读取性能？解：batch的意义是用一定数量大小的样本求loss做优化，如果减少到1，求解次数多了，读取性能自然会下降。但要注意大的batch_size会降低模型的泛化性能。具体可以参考学习率和batchsize如何影响模型的性能？数据迭代器的性能⾮常重要。你认为当前的实现⾜够快吗？探索各种选择来改进它。这个不是很懂。但如果事实上遇到了需要加快迭代器速

Innocent^_^·2022-11-28 21:13

动手学深度学习：3.7 softmax回归的简洁实现

3.7softmax回归的简洁实现我们在3.3节（线性回归的简洁实现）中已经了解了使用Pytorch实现模型的便利。下面，让我们再次使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")i

AI_Younger_Man·2022-11-28 21:12

动手学深度学习pytorch版练习解答-3.7softmax的简洁实现

尝试调整超参数，例如批量⼤小、迭代周期数和学习率，并查看结果。#此处仅演示一个批量大小改变，其他的自己调参数，注意下面说的即可#调整批量大小至256，得记得重新弄一个网络new_batch_size_256=256new_train_iter_256,new_test_iter_256=d2l.load_data_fashion_mnist(new_batch_size_256)new_net_b

Innocent^_^·2022-11-28 21:01

深度学习+pytorch实战Kaggle比赛（一）——房价预测

参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/kaggle-house-price.htmlhttps

子非鱼icon·2022-11-28 17:01

第一次实战Kaggle比赛：预测房价

整理自《动手学深度学习》，有一些补充一、用到的库函数1.1pd.concat()用于连接pandas数据表。本文中的用处是，连接测试集和数据集，做k交叉数据集。

九羽-·2022-11-28 17:00

Pytorch kaggle 房价预测实战

Pytorchkaggle房价预测实战0.环境介绍环境使用Kaggle里免费建立的Notebook教程使用李沐老师的动手学深度学习网站和视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按Shift+Tab查看函数详解

哇咔咔负负得正·2022-11-28 17:56

【沐神课程 - 动手学深度学习】实战一详解之 Kaggle比赛：预测房价

参考与前言课程链接：跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_bilibili课程主页：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_multilayer-perceptrons/kaggle-house-price.html相关代码参考：https://www.kaggle.com/alexandreazhang/using-dl-to-predict-housing-prices/note

Kin__Zhang·2022-11-28 17:55

Kaggle实战：Pytorch实现房价预测

直到偶然接触了《动手学深度学习》这本书，我感觉收获颇丰。这本书其中一章节是讲实战Kaggle比赛：预测房价，其中涵盖非常丰富的知识，为此我将整个实现过程记录如下，不足之处还请大家批评指

积雨辋川·2022-11-28 17:19

《动手学深度学习Pytorch版》之DenseNet代码理解

《动手学深度学习Pytorch版》之DenseNet代码理解一、模块介绍1、卷积块conv_block2、稠密块DenseBlock3、过渡块transition_block二、DENSNET模型1、DenseNet

irober·2022-11-28 15:28

DQN学习整理

前言：如果你需要学习概念学习细节，那么这篇文章不适合你阅读。我写这篇博客只为了记录自己学习的过程以及反思，写给自己看的。最近因为比赛接触到DQN，学习过程中遇到很多问题，主要是通过查资料与重复理解的方法进行攻克。到现在我也只能说自己对这方面有所了解，但还是不够精通，同时也意识到自己在代码能力方面还是有很大的提升空间。从最开始连pycharm都没有用过，python语言也不太了解的情况下，入手尝试去

等登灯灯·2022-11-28 15:34

《动手学深度学习》课后习题2

《动手学深度学习》学习网址：《动手学》：过拟合、欠拟合及其解决方案1.关于验证数据集的描述错误的是：答案：测试数据集可以用来调整模型参数。

极客阿宝·2022-11-28 15:00

深度学习优化算法：AdaGrad算法

原文链接：动手学深度学习pytorch版：7.5AdaGrad算法github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch原论文：[1]Duchi

ywm_up·2022-11-28 13:42

【云原生系列】第一讲：什么是云计算

常规定义：2.2(NIST）定义：3云计算要素3.1资源池3.2云计算平台3.3部署模式3.3.1公有云3.3.2私有云3.3.3混合云3.3.4社区云3.3.5服务类型序言最近看了云计算很多内容，决定学习整理下

颜淡慕潇·2022-11-28 12:46

李沐大神的动手学深度学习的创建和使用EC2实例

使用AWS最便宜的GPU实例-动手学深度学习v2https://www.bilibili.com/video/BV1MA411L78X?

柿子L·2022-11-28 04:02

李沐大神动手学深度学习——学习笔记（不定期连载）

最近在看李沐大佬的动手学深度学习，讲的非常基础，从很基础的开始讲，很易懂，这里记一些在之前没碰到过的在他代码里出现过的写法，and一些问题，当做学习记录，不定期连载更新。

pip install USART·2022-11-28 04:31

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