深度学习与pytorch

深度学习与Pytorch实战（二） 预测房价--线性回归

PyTorch实例：线性回归我们将实现一个线性回归模型，并用梯度下降算法求解该模型，从而给出预测曲线。准备数据首先我们编造一组数据，假如我们每隔一个月获取一次房价数据，代表0，1，2，3，4……月份，那么我们可以用PyTorch的linespace来构建1~100之间的均匀数字作为时间变量。importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#0~99月x=torch.T
volcanical·2024-01-10 10:33

Pytorch深度学习入门（1）-如何使用Pytorch跑一个神经网络

目录0.Intro1.深度学习与Pytorch1.1深度学习1.2Pytorch2.预训练模型2.1运行环境2.2加载预训练模型2.3使用网络进行图片分类3.总结写在后面的话0.Intro本文是Pytorch
火花同学·2023-08-10 01:06

深度学习与PyTorch笔记1

深度学习与PyTorch笔记1动态图计算的进行和代码的运行是同时的。静态图先构建函数，之后便不能更改，只能喂数据。好处：一次成型，一旦建好之后使用起来非常方便，不需要自己中间修改。
niuniu990·2023-06-13 05:45

深度学习与Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&Batch Norm

深度学习与Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&BatchNorm目录1.卷积层1.1torch.nn.Conv2d()类式接口1.2F.conv2d()函数式接口2.池化层Pooling（下采样）
qq_41978139·2023-04-03 20:18

PyTorch元模型：创建模型，导入数据并训练的基本构件

本篇目的在学习深度学习与PyTorch的过程中，大大小小的开源项目里的代码不尽相同，有的较为复杂，有的偏向简单；本文描述了构建一个深度学习项目的最基本组成部分，包括net.py，dataset.py，train.py
weixin_Saturn·2023-02-01 20:07

第一章 深度学习与PyTorch库简介

本书第一章主要介绍了深度学习的背景和PyTorch的基本库。没有涉及很多代码，这里简要总结本章内容，并查看PyTorch版本以及配置。本章小结1.深度学习模型自动学习关联示例的输入和期望的输出。2.PyTorch库允许你高效地构建和训练神经网络模型。3.PyTorch在注重灵活性和速度的同时最大限度地减少了认知开销，它还默认为急切模式。4.TorchScript允许我们预编译模型，并且不仅可以在p
Cary.·2023-01-17 07:35

Pytorch-《Deep learning with pytorch》1.2.1训练imagenetmini

最近在学习《Deeplearningwithpytorch》，跟着b站的一个up主敲代码，本篇内容对应这个视频大佬带你啃透【深度学习与pytorch】官方权威书籍P4。
在楼梯口吃芒果的是我·2023-01-12 08:31

深度学习与Pytorch入门实战（五）分类器

笔记摘抄1.分类问题1.1二分类\(f:x\rightarrowp(y=1|x)\)\(p(y=1|x)\)：解释成给定x，求y=1的概率，如果概率>0.5，预测为1；否则，预测为0\(p_{\theta}(y|x)\)：给定x，输出预测值的概率\(p_{r}(y|x)\)：给定x，真实分布1.2多分类\(f:x\rightarrowp(y|x)\)\([p(y=0|x),p(y=1|x),...
Douzi1024·2023-01-10 15:43

【PyTorch学习笔记】8.对抗生成网络

(好课推荐)深度学习与PyTorch入门实战——主讲人龙良曲52.GAN简介生成式对抗网络(Generat
贪钱算法还我头发·2023-01-08 11:54

深度学习与PyTorch笔记10

tensor的统计属性常见的统计属性：norm(范数)，mean(均值)，sum(求和)，prod(累乘)，max(最大值)，min(最小值)，argmin(最小值位置)，argmax(最大值位置)，kthvalue(求第k个小的值的位置)，topk(求前k个大的值)normnorm-p.norm(1)一范数，所有元素绝对值求和.norm(2)二范数，所有元素绝对值的平方和，再开根.norm(n,
niuniu990·2022-12-31 10:33

【week1】深度学习与pytorch基础

week01深度学习与pytorch基础练习深度学习笔记深度学习深度学习概述pytorch的基础练习螺旋数据分类构建线性模型分类构建两层神经网络分类深度学习笔记人工智能的三个层面：计算智能：能存能算计算机具有快速计算和记忆存储的能力感知智能
Coco珂·2022-12-19 10:54

干货！141页的《深度学习PyTorch》开源书籍

介绍一本发布在Pytorch官网上的深度学习开源书，《DeepLearningwithPyTorch》，上面共有五个章节，包括了深度学习与PyTorch库、张量、如何用张量表示真实世界的数据、学习机制、
Python数据之道·2022-12-16 13:16

【PyTorch】学习笔记(02):开发环境准备

【PyTorch】深度学习与Pytorch实战笔记学习笔记02:开发环境准备【PyTorch】深度学习与Pytorch实战笔记1.环境2.检测环境3.配置Pycharm1.环境Python+AnacondaCUDAPycharm2
Drmon.·2022-12-12 16:52

注意力机制 神经网络_GNN|三种注意力机制在图神经网络中的应用和总结

作者|ArchWalker编辑|深度学习与PyTorch转载|https://archwalker.github.io/blog/2019/06/01/GNN-Triplets-GAT.html声明|文章经作者授权转载引言在前两篇推文
weixin_39717865·2022-12-11 03:16

PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程

本章对有Pytorch开发经验的读者来说可以直接跳过；对初次接触Pytorch的读者来说，通过本章学习认识Pytorch框架，搭建好Pytorch的开发环境，通过一系列的基础代码练习与演示建立起对深度学习与
英特尔边缘计算社区·2022-11-29 02:00

【DL with Pytorch】第 1 章 ：深度学习与PyTorch简介

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录
Sonhhxg_柒·2022-11-28 21:30

深度学习与PyTorch(一）

文章目录深度学习运算基本单元Tensor与ndarrayCPU与GPU运算实现K-means蒙特卡罗算法自动求导反向传播数据加载DatasetDataLoader深度学习深度学习原本是一种实现机器学习的手段，用于解决机器学习中的分类，回归等问题。运算基本单元Tensor与ndarray#coding=utf-8importtorchimportnumpyasnpa=np.ones((2,2))pr
飞天小福蝶·2022-11-20 14:35

【PyTorch学习笔记】7.自编码器

(好课推荐)深度学习与PyTorch入门实战——主讲人龙良曲47.Auto-Encoder介绍SupervisedL
贪钱算法还我头发·2022-11-15 11:17

全新深度学习与PyTorch入门实战教程

深度学习与PyTorch入门实战教程┣━━1.深度学习框架介绍┃┗━━1.lesson1-PyTorch介绍.mp4┣━━2.开发环境准备┃┗━━2.lesson2-开发环境准备.mp4┣━━3.初见深度学习
m0_59289129·2022-11-04 11:27

深度学习 pytorch学习

背景准备用4周时间，根据深度学习与PyTorch入门实战视频教程，刷完配套的源代码。熟悉pytorch的使用。具体内容如下：每天抄写2-3个lesson的代码，完成任务之后微信群打卡。
黑桃5200·2022-11-04 11:25

第一周学习：深度学习与pytorch基础代码实战

目录part1：理论视频学习一.人工智能和深度学习概述1.人工智能定义及其三个层面2.机器学习2.1机器学习定义2.2机器学习过程2.2.1模型分类二.深度学习概述1.人工智能、机器学习、深度学习之间的关系2.深度学习的不能3.浅层神经网络3.1激活函数3.2万有逼近定理与神经网络3.3更宽or更深3.4反向传播误差3.5梯度消失part2：代码练习一.pytorch基础练习1.定义数据2.定义操
刘zekai·2022-09-06 07:46

深度学习与PyTorch入门实战

深度学习与PyTorch入门实战笔记1数据和初始化importtorcha=torch.randn(2,3)#随机初始化，正态分布print(a)#tensor([[-1.0912,-0.3995,-0.3796
Saber_e·2022-07-03 07:33

【重磅干货】Python、机器学习、深度学习算法实战和应用必备书籍

1.DeepLearningWithPyTorch（PyTorch官方指定教程）《DeepLearningwithPyTorch》，上面共有五个章节，包括了深度学习与PyTorch库、张量、如何用张量表示真实世界的数据
深度学习技术前沿·2022-06-25 07:58

【PyTorch学习笔记】6.循环神经网络

(好课推荐)深度学习与PyTorch入门实战——主讲人
贪钱算法还我头发·2022-04-11 09:24

卧槽！一大波深度学习“宝藏书”来啦！免费下载...

1.DeepLearningWithPyTorch（PyTorch官方指定教程）《DeepLearningwithPyTorch》，上面共有五个章节，包括了深度学习与PyTorch库、张量、如何用张量表示真实世界的数据
视学算法·2022-04-08 08:53

网易云课程：深度学习与PyTorch入门实战

网易云课程：深度学习与PyTorch入门实战01深度学习初见1.1深度学习框架简介1.2pytorch功能演示2开发环境安装3回归问题3.1简单的回归问题（梯度下降算法）3.3回归问题实战3.4分类问题引入
鱼与钰遇雨·2022-03-23 19:37

【Pytorch学习笔记】5.卷积神经网络

(好课推荐)深度学习与PyTorch入门实战——主讲人龙良曲32.卷积神经网络基础知识还是得看ngimporttorchimporttorch.nnasnnimp
贪钱算法还我头发·2022-03-23 08:40

深度学习与Pytorch入门笔记

一、基本操作pythonPytorch中文文档https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-optim/一、Anaconda基本操作1、用conda创建Python虚拟环境（在condaprompt环境下完成）condacreate-nenvironment_namepython=X.X2、激活虚拟环境（在
星时雨星·2021-05-14 16:21

深度学习与Pytorch入门实战（六）定义MLP&GPU加速&测试【数字识别实例】

笔记摘抄Pytorch定义网络结构识别手写数字，可以对网络中的参数w和b进行手动定义的(参考上一节)也可以直接用nn.Linear定义层的方式来定义更加方便的方式是直接继承nn.Module来定义自己的网络结构。1.nn.Linear方式importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF#模拟一张28*28的图片摊平x=torch.r
Douzi1024·2020-08-19 01:35

深度学习与PyTorch笔记21

Visdom可视化TensorboardX使用pipinstalltensorboardX命令来安装。tensorboardX在pytorch中怎么使用：它有一个SummaryWriter，新建一个SummaryWriter实例，把要监听的数据起一个名字，(‘data/scalar’（名字）,dummy_s1[0]（数据）,n_iter（x坐标，代表的是哪一个epoch）)。tensorboard
niuniu990·2020-08-19 00:53

深度学习与PyTorch笔记9

tensor基本运算add/minus/multiply/divide加torch.add减torch.sub乘torch.mul除torch.divimporttorcha=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)print(a)print(b)print(a+b)print(torch.add(a,b))print(torch.all(torch.eq(a-b,torch.
niuniu990·2020-08-19 00:53

深度学习与PyTorch笔记23

小技巧动量momentum惯性定义无动量梯度更新的公式：wk+1=wk−α∇f(wk)w^{k+1}=w^{k}-\alpha\nablaf(w^{k})wk+1=wk−α∇f(wk)有动量梯度更新公式：wk+1=wk−αzk+1w^{k+1}=w^{k}-\alphaz^{k+1}wk+1=wk−αzk+1zk+1=βzk−∇f(wk)z^{k+1}=\betaz^{k}-\nablaf(w^{
niuniu990·2020-08-19 00:22

深度学习与PyTorch笔记22

过拟合&欠拟合数据模态在讲解过拟合和欠拟合之前，先说一下数据的真实的模态，也叫数据的真实分布或者Pr(x)P_r(x)Pr(x)。线性模型：非线性模型：已经提前知道数据的分布但是不知道具体的参数，比如房价与面积的倍数。我们不但对Pr(x)P_r(x)Pr(x)的类型不知，观察时还有误差。y=w∗x+b+ϵy=w*x+b+\epsilony=w∗x+b+ϵ,ϵ∼N(0.01,1)\epsilon\s
niuniu990·2020-08-19 00:22

深度学习与PyTorch笔记19

全连接层用nn.linear(ch-in,ch-out)写一个3层全连接层：x#[b,784]layer1=nn.linear(784,200)layer2=nn.linear(200,200)layer3=nn.linear(200,10)x=layer1(x)#[b,200]x=layer2(x)#[b,200]x=layer3(x)#[b,10]加激活函数(rgb的像素重建一定要用sigmo
niuniu990·2020-08-19 00:22

深度学习与Pytorch入门实战（十二）实现ResNet-18并在Cifar-10数据集上进行验证

ResNet图解nn.Module详解1.Pytorch上搭建ResNet-181.1ResNetblock子模块importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResBlk(nn.Module):"""ResNetblock子模块"""def__init__(self,ch_in,ch_out,stride=1):#
Douzi1024·2020-08-19 00:59

深度学习与PyTorch笔记12

随机梯度下降什么是梯度导数（derivate）：反映y随x变化的趋势。标量ddd偏微分（partialderivate）：一个函数对其自变量的变化的描述程度。标量∂\partial∂。导数的特殊情况。z=y2−x2z=y^{2}-x^{2}z=y2−x2∂z∂x=−2x∂z∂y=2y\frac{\partialz}{\partialx}=-2x\qquad\frac{\partialz}{\par
niuniu990·2020-08-19 00:59

深度学习与PyTorch笔记8

Broadcast自动扩展作用：expand维度扩展withoutcopyingdata不需要复制数据。步骤：1、insert1dimahead，最前面自动扩展一个维度，shape为1。2、expanddimwithsize1tosamesize，将维度为1的扩展成与原数据相同的大小featuremaps:[4,32,14,14]bias:[32,1,1]–[1,32,1,1]–[4,32,14,
niuniu990·2020-08-16 00:03

视频教程-深度学习与PyTorch入门实战教程-深度学习

深度学习与PyTorch入门实战教程新加坡国立大学研究员龙良曲¥399.00立即订阅订阅后：请点击此处观看视频课程视频教程-深度学习与PyTorch入门实战教程-深度学习学习有效期：永久观看学习时长：1319
学院导师-龙良曲·2020-08-13 21:41

深度学习与PyTorch笔记20

激活函数sigmoid压缩0到1，特别适合probability和RGB的像素重建。容易存在梯度离散。tanhsigmoid函数的缩放平移，压缩-1到1，中间的梯度范围更大。也会存在梯度离散现象，但是在RNN中用的较多。relu在一定程度上解决了sigmoid函数的梯度离散现象。大于0时梯度为1，计算方便。有时也会出现梯度离散，这时需要弥补小于0的部分，x<0,y=αxx<0,y=\a
niuniu990·2020-08-13 16:17

深度学习与PyTorch笔记18

交叉熵（crossentropyloss）Entropy熵，不确定性，entropy，uncertainty，measureofsurprise，higherentropy=lessinfo，定义：Entropy=−∑ip(i)logP(i)Entropy=-\sum_{i}p(i)logP(i)Entropy=−i∑p(i)logP(i)熵越大越稳定，越小越不稳定。CrossEntropyH(p
niuniu990·2020-08-13 16:17

深度学习与PyTorch笔记16

2D函数优化实例Himmelblaufunction（专门检测优化器效果的函数）f(x,y)=(x2+y−11)2+(x+y2−7)2f(x,y)=(x^{2}+y-11)^{2}+(x+y^{2}-7)^{2}f(x,y)=(x2+y−11)2+(x+y2−7)2四个局部最小值的解都为0，局部最小即位全局最小。f(3.0,2.0)=0.0f(3.0,2.0)=0.0f(3.0,2.0)=0.0f
niuniu990·2020-08-13 16:17

最新深度学习与PyTorch入门实战教程

深度学习与PyTorch入门实战教程（价值399元）┣━━1.深度学习框架介绍┃┗━━1.lesson1-PyTorch介绍.mp4┣━━2.开发环境准备┃┗━━2.lesson2-开发环境准备.mp4
m0_46238326·2020-08-13 15:01

深度学习与Pytorch入门实战（十三）RNN

笔记摘抄1.词嵌入nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq=False,sparse=False,_weight=None)其为一个简单的存储固定大小的词典的嵌入向量的查找表意思是说，给一个编号，嵌入层就能返回这个编号对应的嵌入向
Douzi1024·2020-08-13 12:26

深度学习与PyTorch入门实战（一）简介

1简介1.1pyTorch介绍2016.10正式发布0.1版本，THNN后端0.3到0.4发生一个比较大的改变，所以代码需要响应改变才能运行2018.12发布1.0，以CAFFE2后端，弥补在工业部署上的不足2019.5发布1.1深度学习同类型的框架google：开发theano----》tensorflow。keras，被google收购，相当于一个高层接口，可以调用底层计算库（tensorfl
Librarvl·2020-08-13 12:59

深度学习与PyTorch入门实战

目录：┣━━1.深度学习框架介绍[48.7M]┃┗━━1.lesson1-PyTorch介绍.mp4[48.7M]┣━━2.开发环境准备[54.5M]┃┗━━2.lesson2-开发环境准备.mp4[54.5M]┣━━3.初见深度学习[208.6M]┃┣━━3.lesson3-初探LinearRegression案例-1.mp4[71.9M]┃┣━━4.lesson3-初探LinearRegres
T13187074755·2020-08-13 10:01

深度学习与PyTorch入门实战教程

深度学习与PyTorch入门实战教程（价值399元）┣━━1.深度学习框架介绍┃┗━━1.lesson1-PyTorch介绍.mp4┣━━2.开发环境准备┃┗━━2.lesson2-开发环境准备.mp4
weixin_46240856·2020-08-13 10:53

深度学习与Pytorch入门实战（十五）LSTM

LSTM详解LSTM实现笔记摘抄1.nn.LSTM1.1lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers)lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers)参数：input_size：输入特征的维度，一般rnn中输入的是词向量，那么input_size就等于一个词向量的维度，即feature_len;hidde
Douzi1024·2020-08-02 22:39

深度学习与Pytorch入门实战（十六）情感分类实战（基于IMDB数据集）

笔记摘抄提前安装torchtext和scapy，运行下面语句（压缩包地址链接：https://pan.baidu.com/s/1_syic9B-SXKQvkvHlEf78w提取码：ahh3）：pipinstalltorchtextpipinstallscapypipinstall你的地址\en_core_web_md-2.2.5.tar.gz在torchtext中使用spacy时，由于field的
Douzi1024·2020-08-02 22:07

利用PyQt5为目标检测Faster-rcnn-Pytorch添加GUI界面（一）

Pytorch的学习在开始实现之前，我先对pytorch代码进行了学习，在网易云课堂上找到了《深度学习与PyTorch入门实战》的教学视频，对深度学习和pytorch都有一定的了解PyQt5的GUI界面的学习关于这方面的学习
金乘·2020-07-12 20:55

如何才能使用内存小或者显存小的设备训练神经网络

每一轮就清空一次，加载新的数据集每轮保存一次模型，每轮都加载预训练模型或者在每次输入数据前使用torch.cuda.empty_cache()这句话及时的清理显存深度学习与PyTorch实战forepochinrange
东方佑·2020-06-28 02:29
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