分类问题之前举例中学习时间与学习成绩的问题，是回归问题，也就是输入和输出数值之间的关系x(hours)y(points)1224364?但是如果经y的值标记为是否合格，此问题将变成一个二分类问题：x(hours)y(passorfail)1fail(0)2fail(0)3pass(1)4?实际上是计算在4工时下是否合格的概率，即对概率的计算与比较，而非类别之间的数值比较。逻辑回归：二分类问题是非0

本文使用pytorch自带的网络模型，并略作修改，使它能够适应其它的数据集。文章目录下载修改模型模型的保存与读取下载这里以vgg16为例子。pretrained=True表示下载已经训练好的模型，即包含相关参数，progress=True表示显示进度条。importtorchvisionfromtorchimportnn#vgg16_false=torchvision.models.vgg16(p

文章目录前言摘要：1.加载模型2.修改加载模型3.加载预训练模型4.保存模型回顾总结前言torchvision是官方经常需要的包，包括：torchvision.datasets：预定义的训练集（比如MNIST、CIFAR10等）;torchvision.models：包含预定义好的经典网络结构（比如AlexNet、VGG、ResNet等）,torchvision.transforms：数据增强的方

PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改    本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。

PyTorch学习笔记（12）–神经网络优化器    本博文是PyTorch的学习笔记，第12次内容记录，主要是在上一篇文章中提到的损失函数的基础上，研究神经网络优化器的使用方法。

（0）摘要#课程链接PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili#笔记内容（1）P25_现有网络模型的使用及修改（2）P26_网络模型的保存与读取（1）现有网络模型的使用及修改#（1）现有模型的的使用。1）pytorch的torchvision文档中，给我们提供了较为有用的预训练模型。现在更新在左侧栏的Modelsandpre-trainedweigh

在训练深度学习模型之前，样本集的制作非常重要。在pytorch中，提供了一些接口和类，方便我们定义自己的数据集合，下面完整的试验自定义样本集的整个流程。实验过程1.收集图像样本以简单的猫狗二分类为例，可以在网上下载一些猫狗图片。创建以下目录：data-------------根目录data/test-------测试集data/train------训练集data/val--------验证集在t

线性回归能够用一个直线较为精准的描述数据之间的关系。当新的数据出现的时候，就能够预测出一个简单的值。1pytorch实现线性回归fromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoader"""PytorchDataset/TensorDataset和Dataloaderhttps://www.

通过使用numpy库编写简单的GradientDescent数据位于附件之中importtorchfromtorchimportautogradimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt'''torch关于求导的简单运用'''#x=torch.tensor(1.)#a=torch.tensor(1.,requires_grad=True)#b=torch

代码来自深度之眼课程。用Pytorch搭建神经网络方式实现线性回归模型，线性变换+激活函数=全连接。@author:tingsongyuimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(10)lr=0.05#学习率#创建训练数据x=torch.rand(20,1)*10#xdata(tensor),shape=(20,1)y=2*x+

本文是对APainlessQ-learningTutorial(一个Q-learning算法的简明教程)中的强化学习教程做的Python代码实现代码框架参考【莫烦Python】强化学习ReinforcementLearning

莫烦python的部分强化学习代码。网上其他一些查阅到的资料及文献。本人自己的理解与总结归纳。下面进入正题：一、什么是强化学习？强化

pytorch实现线性回归模型使用pytorch框架实现线性回归一共分为四步一、Preparedataset（准备数据集）二、DesignmodelusingClass（使用类设计模型）三、ConstructLossandOptimizer（构造损失函数和优化器）四、TrainingCycle（训练循环）一、Preparedataset（准备数据集）这里本文使用了一个最简单的线性模型我们假设x的值

1.深度学习准备过程DataSet(数据集)、Model(选择模型)、Training(模型训练)、infering(进行推理预测)2.数据集分类训练集测试集验证集(开发集)：测试集的标准答案一般是不知道的，因此训练之后的模型对具体问题的适配程度并不可知。如果利用训练集来进行验证，会出现“自己考自己”这样的情况，容易过拟合。为了提升泛化能力，将训练集分成训练集和验证集（ValidationSet）

[tf]|[CNN]|[例子3]tensorflow学习笔记（5）参考：莫烦Python:morvanzhou.github.io文章目录[tf]|[CNN]|[例子3]tensorflow学习笔记（5

文章目录基本骨架卷积操作卷积层Conv2d介绍什么是输入通道？代码案例池化层MaxPool2d介绍代码案例实际应用非线性激活ReLUSigmoid代码案例线性层参考基本骨架只需要继承Module类，再实现相应的方法即可。这里实现了一个极简的神经网络，即对输入值加一再输出。fromtorchimportnnimporttorch#一个简单的神经网络classTest(nn.Module):def__

PyTorch学习笔记（7）–神经网络：池化层    本博文是PyTorch的学习笔记，第7次内容记录，主要介绍神经网络池化层的基本使用。

卷积神经网络构建一般卷积层，relu层，池化层写成一个模块importtorch.nnasnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).__init__()self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,#输入通道数1（灰度图）out_channels=16,#输出通道数kernel

importtorchvisionfromtensorboardXimportSummaryWriterfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorchtest_set=torchvision.datasets.CIFAR10("./datasets2",t

一、池化层池化运算：对信号进行“收集”并“总结”，类似于水池收集水资源，因而得名池化层。收集：由多变少，图像的尺寸由大变小总结：最大值/平均值下面是最大值池化和平均值池化的示意图：最大值池化就是将滑动窗口中的最大值作为最终的结果；平均值池化是将滑动窗口的平均值作为最终结果。下面看一下pytorch中提供最大值和平均值池化的函数1、nn.Maxpool2dnn.MaxPool2d(kernel_si

代码from莫烦老师.完整代码主要部分：给出程序所需超参数；主要是与算法相关的参数神经网络类；DQN中所使用的的神经网络DQN类；DQN算法的实现主循环，训练过程#-*-coding:utf-8-*-#

tensorflow快速搭建DQN环境1建立网络基本需要使用的参数网络结构2网络的使用3训练网络总结使用tensorflow快速搭建DQN环境本文章主要是用来快速搭建DQN环境的，个人感觉写的还是比较清晰的，借鉴了莫烦

一、为什么要使用Datasets类Datasets是pytorch的一个类，pytorch自带多种数据集，如：MINIST等数据集就是在pytorch的Datasets的库中的。Pytorch中有工具函数torch.utils.Data.DataLoader，通过这个函数我们在准备加载数据集使用mini-batch的时候可以使用多线程并行处理，这样可以加快我们准备数据集的速度。Datasets就是

多线程和多进程0.参考：莫烦Python(https://youtu.be/VJBSkVhHX3g)1.多线程importthreadingastddefjob(a,b):print("aaaaa")t1

最近遇到个新的问题，要对序列标注任务使用交叉熵获得损失，由于没有在网上查找到相关资料，所以就自己整理了一份如何调库的方法。对于文本分类等任务而言，其模型输出的数据格式为(batch_size,num_classes)(batch\_size,num\_classes)(batch_size,num_classes)，这类方法采用Pytorch的交叉熵很简单，代码如下：importtorchimpo

tensorboard和transform的使用一、tensorboard二、transform的使用本文为学习笔记，感谢PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】一、tensorboardtensorboard是一种可视化工具，可以但不仅限于图片显示和函数显示。一般是fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter，但是如果tens

本篇自学笔记来自于b站《PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】》，Up主讲的非常通俗易懂，文章下方有视频连接，如有需要可移步up主讲解视频，如有侵权，实非故意，深表歉意，请与我联系，删除相关内容！首先是tensorboard的安装可以在pytorch下方选择Terminal然后执行下述语句，即可安装成功pipinstalltensorboard然后是引入该packageaf

目录1.Tensorboard介绍2.安装tensorboard3.torch.utils.tensorboard涉及的几个函数1.add_scalar()画曲线图2.add_image()加图片4.遇到的问题cannotimportSummaryWriter1.Tensorboard介绍TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网

文章目录前言一、读入数据进行数据预处理二、搭建网络前言  本文承接pytorch学习笔记（三），以波士顿房价预测为例演示利用pytorch搭建一个简单的传统神经网络一、读入数据进行数据预处理  数据集为

pytorch基础一基本数据类型数据类型类型检验维度（dimension）0维1维2维3维4维创建Tensornp转换torch.empty()torch.tensor()/torch.Tensor()torch.set_default_tensor_type()torch.full([a,b],c)torch.randn()/torch.normal()arange/rangetorch.lin

莫烦强化学习笔记整理（一）RL简介1、什么是强化学习（1）简介（2）RL、监督学习、无监督学习、半监督学习的对比2、RL分类方法汇总（1）Modelfree和Modelbased（2）基于概率和基于价值

虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价高昂。应对过拟合问题的常用方法：权重衰减（weightdecay）。方法权重衰减等价于L2L_2L2范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。首先描述L2L_2L2范数正则化，再解释它为何又称权重衰减。L2L_2L2范数正则化在模型原损失函数基础上添

文章目录1.为什么要使用卷积神经网络2.卷积神经网络的结构组成2.1卷积层1.卷积计算过程2.卷积计算过程中的参数4.多通道卷积计算过程2.2其它层1.池化层（pooling）2.dropout层3.全连接层（FC）3.经典的网络模型介绍3.1LeNet-53.2AlexNet3.3VGG3.4GoogLeNet(Inception)3.5ResNet4.网络选择卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶

  CIFAR10是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。本文将利用PyTorch建立一个卷积神经网络模型对CIFAR10中的数据集进行分类和识别。基于卷积神经网络的CIFAR10识别0.数据集介绍1.导入功能包2.下载数据集3.制作训练集和测试集4.查看图片5.建立卷积神经网络6.建立卷积神经网络7.开始训练8.保存

使用自定义transforms对图片每个像素位置随机添加黑白噪声并展示结果，具体看下面的代码，只需修改图片路径即可运行。#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpimporttorchimportrandomimportmathimporttorchvision.transformsastransformsfromPILimportImagefrommat

参考：http://biranda.top/Pytorch学习笔记003——线性模型/#问题引入扩展1.数据集划分：训练集、验证集、测试集2.出现过拟合的原因训练集的数量集小于模型的复杂度训练集和测试集特征分布不一致噪音数据干扰过大权值学习迭代次数足够多拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征

参考：http://biranda.top/Pytorch学习笔记004——梯度下降算法/#随机梯度下降补充：五折交叉验证如下右图，在不同的训练集和测试集划分方法下，testMSE的变动是很大的，而且对应的最优

【莫烦Python】机器要说话NLP自然语言处理教程W2VTransformerBERTSeq2SeqGPT笔记教程与代码地址P1NLP行业大佬采访P2NLP简介P31.1课程目标P42.1搜索引擎简介

pytorch学习笔记（十三）————过拟合&欠拟合目录理想化情况真实情况模型学习能力欠拟合与过拟合总结目录理想化情况1.场景一：线性模型——房价预测横坐标是房屋面积，纵坐标是房屋价格。

文章目录52.GAN简介53.画家的成长历程54.纳什均衡54.1纳什均衡-D54.2纳什均衡-G55.JS散度的弊端56.EM距离57.WGAN与WGAN-GP58.实战58.1GAN58.2WGAN根据龙良曲Pytorch学习视频整理，视频链接：【计算机-AI】PyTorch学这个就够了！(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

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目录介绍张量初始化1.张量可以直接从数据中创建。数据类型是自动推断的。2.张量通过numpy中的数组进行初始化。3.通过别的张量进行初始化4.使用随机数或常数初始化：Tensor属性张量运算连接张量算术运算单元素张量in-place操作与NumPy桥接TensortoNumPyarrayNumPyarraytoTensor参考介绍Tensor是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。在PyTor

基本数据结构：张量张量（Tensor）Tensor与Variable如何创建张量？张量操作与线性回归张量的操作张量的数学运算线性回归模型举例张量（Tensor）一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展如图：Tensor与VariableVariable在Pytorch0.4.0之后就并入到了Tensor中。torch.autograd.Variable中的数据类型，主要用于封装Tensor，进

张量生成之后，还需要对其进行一系列的操作。才能实现我们想要的效果，因此在笔记中记录如下情况：目录张量显示输出第一行向量输出某一行向量输出第一列向量输出最后一列向量输出向量中元素张量整合整合为一个行向量整合为多个列向量张量代数运算张量显示如果想要输出张量中某一个元素、某一个向量，那么就需要有对应的代码来实现。具体的输出方式是这样的：输出第一行向量如果要输出第一行向量，其基本代码是：print(x[0

张量元数据：大小、偏移量和步长为了在存储区中建立索引，张量依赖于一些明确定义它们的信息：大小、偏移量和步长。如下示图显示了它们如何相互作用。我们可以通过提供相应的索引来得到张量中的第2个点：①偏移量points=torch.tensor([[4.0,1.0],[5.0,3.0],[2.0,1.0]])second_point=points[1]print(second_point.storage_

AI显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到AI的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨AI如何落地了。我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI都会在里边起到重要的作用。随着AI的不断持续火热，越来越多的人才涌入进来，但我发现一个行业现象：人才短缺，工程师过剩。目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大，尤其是计算机视觉。前两年校

  本文主要讲解了分类问题中的二分类问题和多分类问题之间的区别，以及每种问题下的交叉熵损失的定义方法。由于多分类问题的输出为属于每个类别的概率，要求概率和为1。因此，我们还介绍了如何利用Softmax函数，处理神经网络的输出，使其满足损失函数的格式要求。Softmax与交叉熵函数一、二分类问题和多分类问题1.二分类问题2.多分类问题3.Softmax二、损失函数1.葡萄酒的种类预测2.交叉熵损失函

简单的tensorflow模型搭建刚开始学习tensorflow框架，跟着莫烦的视频做一些实验，但是他用的是tensorflow1,好多语句需要改，我整理了一下，大家一起交流进步吧代码importtensorflowastfimportnumpyasnp