第三周-带有一个隐藏层的平面数据分类建立一个神经网络，带有一个隐藏层。用到的知识：构建具有单隐藏层的2类分类神经网络。使用具有非线性激活功能激活函数，例如tanh。计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。matplotlib：是一个用于在Python中绘制图表的库。testCas

文章目录背景目标现状背景传统的编译器技术如LLVM和GCC并不适合现有深度学习编程语言的发展迭代，无法完全支持现代芯片架构。如今，专用机器学习加速器的标准技术是MLIR。

一、minist数据集深度学习编程特有的helloworld程序：采用minist数据集完成意向特定深度学习项目1、minist数据集介绍MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，它包含了许多不同人手写的数字图片

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com

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概述及资源分享大二结束后的暑假，学习吴恩达深度学习（[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibili）的课程，在做编程作业的时候总是遇到一些报错，尤其是导入所需要的库的时候会报一些Nomodel。。。的问题，作为深度学习的小白一枚，上网搜索方法来解决错误，有时候方法不一定都顶用，所以想把管用的方法记录一下。有时候，这些报错还和你电脑里中piplist（在命令提示

这个故事是：C++的梯度下降，查看其他故事：0—现代C++深度学习编程基础1—在C++中编码2D卷积2—使用L

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”云原生“获取基础架构实践深度学习编程常用工具我们先来看4个常用的编程工具：SublimeText、Vim、Jupyter。

sigmoid函数defsigmoid(x):return1.0/(1+np.exp((-x)))定义最小平方和损失函数loss=torch.nn.MSELoss()线性回归编程如果不加噪音就成了正常的线性函数了，所以要加噪音。torch.normal(0,0.01,y.shape)torch.normal(0,0.01,y.shape)是一个用于生成服从正态分布的张量的函数。其中，0代表均值，0

深度学习框架(DeepLearningframeworks)如果你已经差不多从零开始学习了使用Python和NumPy实现深度学习算法，很高兴你这样做了。但你会发现，除非应用更复杂的模型，例如卷积神经网络，或者循环神经网络，或者当你开始应用很大的模型，否则它就越来越不实用了，至少对大多数人而言，从零开始全部靠自己实现并不现实。幸运的是，现在有很多好的深度学习软件框架，可以帮助你实现这些模型。类比一

实现的步骤基于长短期神经网络LSTM的大豆期货价格预测MATALB代码效果图结果分析展望参考论文背影期货预测是一种比较难预测的数学问题，有很多模型进行研究，但是都有局限性，准确率不高，本文用LSTM进行大豆期货价格预测，实现深度学习编程

LSTM的多输入多输出回归分析MATALB代码效果图结果分析展望参考论文背影期货预测是一种比较难预测的数学问题，有很多模型进行研究，但是都有局限性，准确率不高，本文用LSTM进行大豆期货价格预测，实现深度学习编程

1、深度学习编程初学者程序员对编程概念要有一定的了解，积累一定的

深度学习笔记（一）记录训练过程前言一、tensorboardX中SummaryWriter记录训练过程二、总结前言本帖子主要记录深度学习编程过程中的一些笔记，欢迎指导批评。

小伙伴们，还在为机器学习、深度学习编程苦恼吗，Python学习库来帮你!!!下面是几个网站链接，方便大家学习!

知识图谱TensorFlow运行机制TensorFlow是基于计算图的深度学习编程模型Tensor表示张量，其实质上是某种类型的多维数组Flow表示基于数据流图的计算，实质上是张量在不同节点间的转化过程

代码中难点readline()方法：从字面意思可以看出，该方法每次读出一行内容，所以，读取时占用内存小，比较适合大文件，该方法返回一个字符串对象。相对于把text文件中刑如2028_7.jpg7的数据一行行读入存到contents中其余的写在程序中代码importtensorflowastffromPILimportImageimportnumpyasnpimportostrain_path='.

ViT网络paddle代码加入位置信息在ViT中引入一个额外的token用来学习全局信息从而进行分类MutilHeadAttention#基于paddle#2021/12/13#注：该代码是paddlepaddle官方开的ViT课程中老师编写的，我只是把它搬运过来以防丢失，方便随#时查找importpaddleimportpaddle.nnasnnimportnumpyasnpfromPILimp

测试win10系统下的GPU版本pytorch五、将pytorch导入pycharm，并测试是否导入成功六、常见安装问题和版本问题如果是编程小白，建议先看这两个博文大致了解一下之后用到的安装命令：1.深度学习编程环境概念

博主在使用tensorflow进行深度学习编程的时候经常会遇到一些常见的问题，特此在这里将自己遇到的问题与解决方法进行汇总。

1.numpy的array操作#1.导入numpy库importnumpyasnp#2.建立一个一维数组a初始化为[4,5,6],#(1)输出a的类型（type）#(2)输出a的各维度的大小（shape）#(3)输出a的第一个元素（值为4）a=np.array([4,5,6])print(type(a))print(a.shape)print(a[0])#3.建立一个二维数组b,初始化为[[4,5

Keras官方文档深度学习编程框架中的

这个小文件夹有三个部分组成，分别有model,predict和train首先从train开始学习importtorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnfrommodelimportLeNetimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsdefmain():transform=tr

针对人脸识别中，运行到database就出错了。主要原因还是CPU支持的是NHWC，而吴恩达老师格式是NCHW。再则是因为K.set_image_data_format('channels_last')，这段代码改变了输入数据的形式。各段代码更新如下：主函数：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,ZeroPaddi

课程名称：深度强化学习极简入门与Pytorch实战课程内容：强化学习基础理论，Python和深度学习编程基础、深度强化学习理论与编程实战课程地址：https://edu.csdn.net/course/

参考文章：Keras入门与残差网络的搭建结果就是笑脸检测并不准确，手势识别也不准确。1.Keras入门——笑脸识别main.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pyplotimportimshowfromkeras.layersimportInput,Dense,Activation,ZeroPadding2D,B

参考文章：搭建卷积神经网络以及应用神经网络的底层搭建实现一个拥有卷积层CONV和池化层POOL的网络，包含前向和反向传播CONV模块包括：使用0扩充边界：没有缩小高度和宽度；保留边界的更多信息卷积窗口前向卷积反向卷积POOL模块包括：前向池化创建掩码值分配反向池化main.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['figu

参考文章：序列模型——搭建循环神经网络及其应用这周的编程作业好难啊，明明原理都懂的一实践就完蛋，模棱两可的码了好久。问题：在执行LSTM网络即兴演奏爵士乐代码时出现了AssertError，我将preprocess.py文件第110行的assertlen(chords)==len(measures)注释掉了，加了一行delmeasures[len(measures)-1]，并将preprocess

机器学习与深度学习编程部分前言一、PyTorch与TensorFlow是什么？二、神经网络的构造。

撰文｜姚迟、许啸宇、左益豪、程国良GlobalTensor是指多机多设备执行的Tensor，它是实现全局视角（GlobalView）编程的接口。当前的并行程序，大都采用单程序多数据（SPMD）的方式来编程。并行执行同样的程序，但是处理的是不同数据，以此实现数据的并行处理。以PyTorchDistributedDataParallel（DDP）为例，每个进程执行同样的神经网络计算逻辑，但是每个进程加

撰文｜姚迟、许啸宇、左益豪、程国良GlobalTensor是指多机多设备执行的Tensor，它是实现全局视角（GlobalView）编程的接口。当前的并行程序，大都采用单程序多数据（SPMD）的方式来编程。并行执行同样的程序，但是处理的是不同数据，以此实现数据的并行处理。以PyTorchDistributedDataParallel（DDP）为例，每个进程执行同样的神经网络计算逻辑，但是每个进程加

最近在研究基于Python的深度学习编程。找了一些PyTorch环境搭建的资料，基本都是采用依赖CUDA以提高算力的方案。该方案要装NVIDIA的驱动，CUDA，cuDNN，Anaconda等组件。

利用TensorflowAPItf.keras搭建网络八股(六步法)六步法：导入相关的模块，也就是import加载训练集和测试集，也就是加载train（x_train数据、y_train标签）、test（x_test数据、y_test标签）数据前向传播（搭建神经网络结构，逐层描述每层网络），也就是model=tf.keras.models.Sequential配置训练时所用的方法（也就是优化器，损

python实现识别猫神经网络用pycharm进行编程实现的，具体细节可参考：https://blog.csdn.net/qq_34290470/article/details/99849514百度云pycharm项目源码：https://pan.baidu.com/s/12q_Er1vJpeo-O8h_KQYgCQ完整python代码：importnumpyasnpimportmatplotli

最初的深度学习编程工具主要由研究人员义务开发，免费发布供大家使用，如Caffe，在2014年，由美国加州大学伯克利分校贾扬清开发。随着深度学习技术的逐渐普及，开发

本博文系列主要包含JetsonNano2G版本的图形化安装和headless安装，环境搭建，自带库介绍，NGC和云原生介绍，opencv编程，数据科学编程，深度学习编程，深度学习应用项目，边缘计算实例项目等

参考文章：车辆识别这章的编程作业bug解决了很长时间，我将问题进行了汇总：【吴恩达深度学习编程作业问题汇总】4.3目标检测——车辆识别自动驾驶——车辆识别main.py"""自动驾驶--使用YOLO算法进行汽车对象识别

问题描述最近在学习吴恩达深度学习系列课程，做到编程作业4.3车辆识别时因为TensorFlow和Keras版本不兼容而出现各种问题，查找了一些资料后好多人都提出降低TF版本，不放弃我最后的倔强，最终还是把所有问题逐一解决了：）查看Python、TensorFlow、Keras版本：我的Python版本3.7.0，TensorFlow版本2.3.1，Keras版本2.4.3。importsysimp

参考文章：TensorFlow入门main.py"""TensorFlow入门：初始化变量建立一个会话训练的算法实现一个神经网络"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportopsimportDeep_Learning.test2_3.tf

深度学习编程有几个经典的框架，首屈一指的当属Caffe，然后还有Matlab环境下的MatConvNet工具箱。有关这两个深度学习框架的资料网络上有很多，这里不再过多介绍。

deeplearning.ai系列的课后作业本人借鉴了优秀的博客并且几乎全部手写代码有问题的可以在github/[email protected]联系我MachineLearning机器学习编程作业DeepLearning深度学习编程作业

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#单词级的one-hot编码importnumpyasnp#利用split方法对样本进行分词，在实际应用中还需要从样本中去掉标点和特殊符号samples=['Thecatsatonthemat.','Thedogatemyhomework.']#构建数据中所有标记的索引token_index={}forsampleinsamples:forwordinsample.split():ifwordno

作为一个刚踏入machinelearning领域的小白，在学习的时候遇到很重要的问题是看了理论知识之后，没有练习，导致理解不深入。比如神经网络，没有实现之前，看过教程，看过论文，但对其技术细节却不了解。实践是检验真理的唯一标准，动手实现机器学习算法，就对机器学习的整个思路有了一个清晰的了解。在接下来这几篇博客中，总结一下自己做过的UFLDL的一些练习，如有错误，恳请赐教。神经网络首先回忆一下神经网

以下列表为吴恩达的深度学习课程所对应的编程作业列表，都直接指向了github的连接地址；这些作业也是我在网上购买，可能与官方的内容有所出入；同时由于有的训练集和测试集以及预训练好的参数过大，不便上传，所以直接clone项目是无法运行的。如果是只看代码，完全可以满足使用的要求；需要完成版的可以留下邮箱，我单独发送给你。第一部分-第二周1.assignment2_1.ipynb-->PythonBas

线性不可分的分类实验结论无论用svm，k-nn,logistic效果都不是很理想，实验的过程就省略了。下面我们看用浅层神经网络训练线性不可分数据效果.importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnimportsklearn.datasetsimportsklearn.linear_model%matplotlibinlinedefs

特别是近几年，凭借突出的并行运算能力和高性能的内存使用效率，GPU已经被广泛应用于高级实验室仿真和深度学习编程等诸多的需要高强度运算的非图形处理领域。