莫烦pytorch学习

Pytorch 01: Tensor的了解

从代码角度学习理解Pytorch学习框架01：Tensor的了解#coding=utf-8importnumpyasnpimporttorch"""Pytorch中tensor了解"""defjust_try
cltdevelop·2022-12-06 22:33

Pytorch学习笔记

️Pytorch学习笔记文章目录:parking:Pytorch学习笔记1.可视化模块1.1.Tensorboard1.1.1.SummaryWriter()：用于创建一个Tensorboard项目1.1.2
生活在别处u·2022-12-06 19:51

pytorch学习笔记（4）：tensorboard可视化

参考文档：https://mp.weixin.qq.com/s/UYnBRU2b0InzM9H1xl4b4g在之前的第二篇笔记中，我们实现了一个CNN网络，在mnist上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如loss和accuracy的变化曲线。当然，我们可以像前面的文章一样，将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观
BUAA～冬之恋·2022-12-06 19:50

【Pytorch学习笔记】pytorch加载网络模型示例

前言本文主要介绍记录如何使用pytorch加载一个网络模型到神经网络的例子，仅供参考学习使用。一、程序如下1.引入库代码如下（示例）：#coding:utf-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF2.定义网络代码如下（示例）：classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,
秋天的波·2022-12-06 19:49

【Pytorch学习笔记】pytorch搭建一个简易网络并打印网络参数

前言使用pytorch搭建一个简单网络，并打印网络中的参数。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、分步程序1.引入库代码如下（示例）：#coding:utf-8importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF2.创建网络代码如下（示例）：classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self)
秋天的波·2022-12-06 19:48

【Pytorch学习笔记】可视化权重参数示例程序

一、分步实现示例程序1.引入库代码如下（示例）：#coding:utf-8importosimporttorchimporttorchvision.utilsasvutilsfromtensorboardXimportSummaryWriterimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF2.定义网络代码如下（示例）：classNet(nn.Modul
秋天的波·2022-12-06 19:17

【Pytorch学习笔记】可视化网络特征图featuremaps示例程序

文章目录前言一、分步实现程序1.引入库2.定义网络加载模型3.数据预处理4.载入数据5.遍历模型中的layer及名字6.依据选择的层，进行记录featuremaps二、完整程序如下总结前言我们在做深度学习项目时，有时需要可视化网络模型中某层的特征图。本章将介绍一个可以可视化网络特征图的示例程序，仅供学习参考！一、分步实现程序1.引入库代码如下（示例）：#coding:utf-8importosim
秋天的波·2022-12-06 19:17

pytorch个人学习笔记

pytorch学习笔记来自datawhale的深入浅出pytorch教程的笔记。
ersanwuqi·2022-12-06 18:28

【Pytorch学习笔记1】Pytorch的安装与基础知识

个人笔记，仅用于个人学习与总结感谢DataWhale开源组织提供的优秀的开源Pytorch学习文档：原文档链接文章目录1.Pytorch简介与安装1.1Pytorch简介1.2Pytorch、CUDA安装
獭祭·2022-12-06 18:27

Pytorch学习笔记

Pytorch学习笔记前言最近在学习Pytorch，希望通过写博客的方式，一方面记录下自己在学习过程中遇到的坑，方便自己以后查阅，另一方面也希望能够将自己的学习笔记分享出来，给遇到类似问题的人一些帮助。
HUST_AIA_smv·2022-12-06 18:25

pytorch如何计算导数_PyTorch学习笔记(三)：自动求导Autograd

现代神经网络依靠反向传播(BackPropogation)算法来对模型进行优化，其本质是大规模链式求导。因此，能够对通过编程来对网络参数进行求导是非常重要的。目前的深度学习框架神经网络如PyTorch和TensorFlow等都实现了自动求梯度的功能。计算图计算图(ComputationGraph)是现代深度学习框架的核心，其为高效自动求导算法——反向传播(BackPropogation)提供了理论
weixin_39995108·2022-12-06 15:00

Pytorch学习笔记（四）

目录模型训练model_pretrained.pymodel_save.pymodel_load.pymodel.pytrain_cpu.pytrain_gpu1.pytrain_gpu2.pytest.py模型训练本笔记包含对现有网络模型的使用和修改、保存与读取、完整的模型训练套路、利用GPU训练的两种方法以及完整的模型验证套路。model_pretrained.py:现有网络模型的使用和修改，
Hygge0+·2022-12-06 14:29

Pytorch学习笔记（五）

目录目标检测01相关概念02数据集开源数据集①VOC数据集，常用VOC2007和VOC2012②COCO数据集,常用COCO2017标注自己的数据集03Pytorch加载数据集用Pytorch读取COCO数据集用Pytorch读取自己标注的数据集目标检测01相关概念什么是目标检测？输入图片，检测出目标位置与类别什么是目标？在应用场景中抽象出目标。eg：人脸检测——人脸-目标文字检测——文字-目标主
Hygge0+·2022-12-06 14:14

莫烦强化学习视频笔记：第三节 3.2 Sarsa算法更新和思维决策（迷宫例子）

目录1.要点2.算法流程3.算法代码部分3.1迭代更新3.2思维决策代码3.2.1学习1.要点这次我们用同样的迷宫例子来实现RL中另一种和Qlearning类似的算法,叫做Sarsa(state-action-reward-state-action).我们从这一个简称可以了解到,Sarsa的整个循环都将是在一个路径上,也就是on-policy,下一个state,和下一个action将会变成他真正采
Sophia$·2022-12-06 12:04

Q-Learning解决一维寻宝问题

前言强烈推荐【莫烦python】的强化学习视频课程，对初学者入门较为友好，最主要是免费。
南音小榭·2022-12-06 12:04

【莫烦强化学习】视频笔记（三）2.SARSA学习实现走迷宫

第8节SARSA学习实现走迷宫之前一篇文章已经介绍过Q学习实现走迷宫的程序编写，对Q学习的整个过程也有了更加深刻的了解，文章链接：【莫烦强化学习】视频笔记（二）3.Q_Learning算法实现走迷宫这里只介绍与
你的宣妹·2022-12-06 12:03

pytorch学习笔记2.0

目录一.深度学习中神经网络的基本张量操作二.对一个灰度图像张量的张量flatten操作一.深度学习中神经网络的基本张量操作在这里，我们将用重塑操作(reshape)来启动它，在开始进行重塑操作之前，首先对神经网络和深度学习的张量做一个全面的概述：我们使用的主要操作通常分为四大类：Reshapingoperations/Element-wiseoperations/Reductionoperatio
渭滨第一起不来床·2022-12-06 12:00

Pytorch学习笔记——VGG模型

1.代码importtimeimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorchvisiondevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')defvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):blk=[]foriinrange(num_c
Bellamy_xxx·2022-12-06 11:55

总结2-深度学习网络搭建学习

github网页：ConvolutionalNeuralNetwork常用激活函数（激励函数）理解与总结------------------Pytorch学习--------------书籍，深度学习框架与
三世·2022-12-06 07:59

pytorch学习笔记——torch.tensor()、torch.Tenosor()与torch.empty()

目录官方文档：一、torch.tensor与torch.Tensor区别二、torch.Tensor与torch.empty三、总结官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.empty.html#torch.empty一、torch.tensor与torch.Tensor区别torch.tensor是一个函数，复制参数data的值，并
phily123·2022-12-06 01:17

Pytorch学习（二）使用 torchvision

Pytorch学习（二）使用torchvision训练图像分类器准备数据集torchvision一.导入torchvision的库二.使用datasets.CIFAR10()函数加载数据库三.DataLoader
weixin_42835514·2022-12-05 22:01

pytorch学习 axis理解 维度理解

importtorcha=torch.ones((2,5,4))a.shapea.sum(axis=1,).shape输出结果torch.Size([2,4])思考下，若是axis为0时，输出结果应该是torch.Size([5,4])axis为2，torch.Size([2,5])
data小孙·2022-12-05 19:59

Pytorch学习笔记（二）---- 神经网络搭建

记录如何用Pytorch搭建LeNet-5，大体步骤包括：网络的搭建->前向传播->定义Loss和Optimizer->训练#-*-coding:utf-8-*-#Allcodesandcommentsfrom>#Codeurl:https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book#lesson_2:NeuralnetworkofPT(Pytorch)#torc
weixin_30731287·2022-12-05 18:50

Pytorch学习笔记（一）

Pytorch学习记录（一）Pytorch基础知识0.Pytorch简介1.下载安装1.1CUDA版本查看1.2安装Pytorch2.Pytorch中的张量（Tensor）2.1创建张量2.1.1给定张量维数
11好好学习，天天向上·2022-12-05 18:50

pytorch学习002- -debug（load_state_dict() missing 1 required positional argument: ‘state_dict‘）

Debugsavept.py文件用来将gpu上训练的模型转换为cpu上推理可用的pt文件以下为部分代码：importtorchfrommodelimportNETprint(torch.__version__)#1.10.1+cpumodel=NETdevice=torch.device('cpu')state_dict=torch.load(PATH,map_location=device)mo
SigMap·2022-12-05 14:10

pytorch学习笔记

Pytorch学习笔记1.数据读取：主要涉及两个类：Dataset、DataloaderDataset主要是提供一种方式去获取数据及其label。
Waimo_·2022-12-04 23:36

pytorch学习笔记（7)（入门完结）

经过一段时间的学习，终于初步入门了pytorch，经过这么长时间的学习，收获了很多，我们一定要记住，天道酬勤，学习一定要坚持不懈，终身学习，养成学习的兴趣！加油，我们都能在生活中找到自己的目标！今天是学习笔记入门的最后一篇，主要写了将神经网络模型送入gpu进行运算的代码，同时也写了验证的代码，大家一起加油!importtorch.optimimporttorchvisionimporttime#准
不瘦回150不改·2022-12-04 23:04

【pytorch学习笔记】ModuleList（）

文章目录torch.nn.LinearModuleListtorch.nn.Linearpytorch中的nn.Linear()是用来设置网络全连接层的，在二维图像处理的任务中，全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量，形状通常为[batch_size,size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。用法与形参说明如下：in_features——输入二维张量大小，即输入的[batch_size,s
陌上骑驴Yiping_Chen·2022-12-04 23:02

pytorch学习笔记之pytorch入门

Tensors(张量)tensors张量：张量的概念类似于Numpy中的ndarray的数据结构，最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能。我们使用pytorch的时候，常规步骤是先将torch引用进来from__future__importprint_functionimporttorch创建一个没有初始化的矩阵x=torch.empty(5,3)创建一个随机初始化的矩阵#符合均匀分布
傲骨你也配·2022-12-04 23:32

Pytorch学习笔记(一) 基础

PyTorch深度学习：60分钟入门一、概述实现强大的GPU加速、支持动态神经网络两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络缺点：不支持快速傅里叶、沿维翻转张量和检查无穷与非数值张量；针对移动端、嵌入式部署以及高性能服务器端的部署其性能表现有待提升二、基础PyTorch官网关于Tensor及其操作张量创建x=torch.empty(5,3)#构造一个
Nismilesucc·2022-12-04 23:27

【pytorch学习笔记】（一）pytorch入门

参考教程：小土堆importtorchtorch.cuda.is_availabledir(torch)dir(torch.cuda)help(torch.cuda.is_available)
陌上骑驴Yiping_Chen·2022-12-04 23:57

【pytorch学习笔记】pytorch搭建AlexNet网络+FashionMnist数据集

目录AlexNet网络介绍pytorch搭建网络AlexNet网络介绍AlexNet由⼋层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和⼀个全连接输出层。其次，AlexNet使⽤ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。在AlexNet的第⼀层，卷积窗口的形状是11×11,，需要⼀个更⼤的卷积窗口来捕获⽬标。AlexNet将sigmoid激活函数改为更简单的ReLU激活函数。⼀⽅⾯，ReLU激活函数的计算
是安澜啊·2022-12-04 20:32

[pytorch学习笔记] 使用pytorch 搭建自己的网络

目录数据预处理加载训练集和测试集查看迭代器中的图片使用GPU训练搭建自己的网络定义损失函数定义优化方法SGD随机梯度下降开始训练可视化训练误差和测试误差模型的保存测试参考完整源码：https://github.com/yanganlan0310/build-a-simple-CNN-based-pytorch.git数据预处理使用torchvision中的transforms模块对数据进行预处理：
是安澜啊·2022-12-04 20:02

PyTorch学习笔记（10）--搭建简单的神经网络以及Sequential的使用

PyTorch学习笔记（10）–搭建简单的神经网络以及Sequential的使用    本博文是PyTorch的学习笔记，第10次内容记录，主要搭建一个简单的神经网络，并介绍Sequential的使用。
我这一次·2022-12-04 20:01

Pytorch学习笔记--SEResNet50搭建

目录1--ResNet50介绍1-1--StemBlock环节1-2--Stage环节1-3--ResNet50核心代码：2--SENet介绍3--SEResNet50介绍4--实例之使用SEResNet50实现数据集CIFAR10分类5--参考1--ResNet50介绍分析：上图为ResNet50的整体结构，除Input和Output环节外，还包含5个环节：StemBlock环节、Stage1-
憨豆的小泰迪·2022-12-04 20:30

pytorch学习笔记---搭建CNN识别MNIST

CNN网络搭建importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorch.utils.dataasDataimportmatplotlib.pyplotasplt#definehyperparametersBatch_size=100Epoch=1Lr=0.5#definetrainda
不不加辣椒·2022-12-04 20:53

pytorch学习笔记之自己搭建一个网络结构

Pytorch定义深度神经网络其实就是一个层堆叠的过程，在__init__中定义层结构，每一层可能包含卷积、池化等操作。也可以复用Pytorch底层封装好的已经成熟的网络结构对layer进行初始化。该类中还有一个forward函数，在实例化模型的时候，底层会自动调用该函数。该函数中可以定义学习率，为初始化定义的layer传入数据等。一般自定义的op,如果您想在PyTorch中自定义OP的话，您需要
小卜妞~·2022-12-04 20:23

Pytorch学习笔记（三）

目录nn_loss.pynn_loss_network.pynn_optimizer.pynn_loss.py#损失函数和反向传播#计算实际输出与目标之间的差距；为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）importtorchfromtorch.nnimportL1Loss,CrossEntropyLossfromtorch.nnimportMSELossinputs=torch.tensor([1
Hygge0+·2022-12-04 16:00

Pytorch学习笔记（二）

Tips：实践过程中多参考Pytorch官方文档torch.nnPytorch-CNNnn_module.pyimporttorchfromtorchimportnn#定义自己的神经网络模型，继承pytorch.nn.Module类classMyModule(nn.Module):#nn.Module类中有两个方法需要重写：initandforward#可以手动重写方法/Code-Generate
Hygge0+·2022-12-04 16:21

PyTorch学习笔记（14）--神经网络模型的保存与读取

PyTorch学习笔记（14）–神经网络模型的保存与读取    本博文是PyTorch的学习笔记，第14次内容记录，主要是讲解如何进行神经网络模型的保存和读取。
我这一次·2022-12-04 15:38

pytorch学习-7：RNN 循环神经网络 (分类)

pytorch学习-7：RNN循环神经网络（分类）1.加载MNIST手写数据1.1数据预处理2.RNN模型建立3.训练4.预测参考循环神经网络让神经网络有了记忆,对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果
Paul-Huang·2022-12-04 12:03

Pytorch学习笔记-04 权值初始化与损失函数

Pytorch学习笔记-04权值初始化与损失函数文章目录Pytorch学习笔记-04权值初始化与损失函数权值初始化Xavier初始化10种初始化方法损失函数nn.CrossEntropyLossnn.NLLLossnn.BCELossnn.BCEWithLogitsLoss
Yuetianw·2022-12-04 09:38

01.10 pytorch学习（神经网络-搭建小实战和Sequential的使用）

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用要实现的网络结构：代码：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequentialdataset=torchvision.da
三十里开外·2022-12-04 09:01

【基础篇】pytorch学习笔记（四）[nn.Conv1d、nn.Conv2d、nn.Conv3d]

梳理一下1d,2d,3d卷积的用法importtorch.nnasnn一、nn.Conv1d1.定义classin_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,padding_mode='zeros')2.参数解释参数名含义默认值in_channels(int)输入信号的通道数
ykszd71·2022-12-04 09:54

pytorch模型定义之：模型定义三种方式以及U-Net模块搭建笔记

Pytorch学习第三部分：pytorch的模型定义Let'sgo!
weixin_52836217·2022-12-04 04:20

pytorch学习笔记-迁移学习

pytorch实现迁移学习一、迁移学习使用已经训练好的神经网络，通过更改最后的全连接层，移植至新的分类任务中去。案例1：训练集包含了244张蜜蜂与蚂蚁的图片，由于训练集数量较少，我们很难实现一个理想的网络训练。而迁移学习使得这个目的成为可能。使用18层残差网络，去除最后的全连接层，使其适合当前的分类任务。net=models.resnet18(pretrained=True)#存储了fc层输入神经
肥嘟嘟~·2022-12-04 04:45

【PyTorch学习笔记_04】--- PyTorch（开始动手操作_案例1：手写字体识别）

手写字体识别的流程定义超参数(自己定义的参数)构建transforms,主要是对图像做变换下载，加载数据集MNIST构建网络模型（重要，自己定义）定义训练方法定义测试方法开始训练模型，输出预测结果数据集在资源下载里，有需自取#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2022/12/117:38#1.加载必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorc
灵寒谷·2022-12-04 04:39

Pytorch学习日志（7）——实战！多层全连接神经网络实现MINIST手写数字分类

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.autogradimportVariable'''简单的三层全连接网络classsimpleNet(nn.module):def__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim):super(simpleNet,self)
右边是我女神·2022-12-03 15:18

PyTorch学习笔记——图像处理（torchvision.ToTensor）

PyTorch学习笔记——图像处理torchvision.ToTensorPIL.Image/numpy.ndarray与Tensor的相互转换transforms.ToTensor()作用实例图像代码代码解释逆过程代码代码解释
CV-杨帆·2022-12-03 15:31

深度学习笔记（b站小土堆）

Pytorch学习笔记一、必备的数据集操作技巧1.数据集操作2.利用txt文件保存label二、Pytorch中tensorboard的使用1.add_scalar函数的用法2.add_image函数的用法三
骑木西西卡·2022-12-03 11:14
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