莫烦pytorch学习

pytorch学习笔记——Dataset与Dataloader以及迭代器与迭代对象

流程：importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorch.utils.dataimportDataLoader#构造datasettrain=Mydataset(xy_train)test=Mydataset(xy_test)#训练时，一般打乱数据；但测试时不打乱;batch_si
phily123·2022-05-07 07:50

PyTorch学习笔记3——SOFTMAX回归模型

上一节的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。但是在另一类情景中，模型输出可以是一个离散值，比如图像类别，这方面我们可以使用softmax回归在内的分类模型。Softmax回归的输出单元由一个变成了多个，且引入softmax运算，使得输出更适合离散值预测与训练，通过学习softmax来介绍神经网络的分类模型。3.1分类问题考虑一个简单的图像分类，其输入图像高和宽都是2像素，色彩为灰度（这样的像素由
Moon_Boy_Li·2022-05-07 07:49

pytorch学习笔记（二）——加载数据Dataset以及Dataloader的使用

1.pytorch加载数据涉及两个类Dataset功能：获取每一个数据及其label告诉我们总共有多少数据Dataloader：为后面的网络提供不同的数据形式。可以从dataset中取数据，把数据加载到神经网络中，理解成数据加载器2.Dataset的使用#注意本例用的数据集形式是把label放在文件夹名字上。#但是还有其他类型的数据集比如说地址等类型的数据需要对于每一个数据存放一个txt存标签fr
NA娜儿·2022-05-07 07:02

Pytorch学习笔记（三）——Dataset和DataLoader

目录前言一、Dataset1.1源码解读1.2框架1.3例子二、Dataloader2.1参数解读2.2实践前言本文需要的预备知识：Python中的迭代器与生成器。很多时候，预处理数据集的代码可能会非常混乱且变的难以维护。理想情况下，我们希望我们的数据集代码与模型的训练代码分离，以实现更好的可读性和模块化。Pytorch中的torch.utils.data提供了两个抽象类：Dataset和Data
raelum·2022-05-07 07:57

线性回归的PyTorch实现

Index目录索引写在前面PyTorch的__call__()和__init__()方法线性回归的PyTorch代码实现参考文章写在前面今天将继续进行PyTorch学习系列的更新，本文将用线性回归的例子
哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2022-04-30 07:55

Pytorch学习--导数，激活函数，反向传播

文章目录激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhRectifiedLinearUnitLeakyReLUSELUsoftplusLOSS及其梯度MeanSquaredErrorsoftmax()函数CrossEntropyLose多输出感知机求导样例测试案例激活函数及其梯度Sigmoid/Logisticf(x)=1/(1+e−x)f(x)=1/(1+e^{-x})f(x)=1/(
bit_codertoo·2022-04-29 07:49

pytorch学习（二）——笔记

目录1.数据类型2.创建Tensor2.1importformnumpy2.2importfromlist2.3uninitialized2.4setdefaulttype2.5randn2.6linspace/logspace3.维度变换3.1Viewreshape保证numel()一致即可3.2unsqueeze3.3举个例子3.4repeat3.5permute4.Broadcast自动扩展
鹿衔草啊·2022-04-26 07:51

Pytorch学习（六）—— 卷积神经网络ResNet

VGG网络主要用来作为主干网络，从而提取特征。如SSD目标检测算法，其基础网络就是由VGGNet来构造的。使用1*1的卷积核1*1的卷积核给神经网络添加了一个非线性操作，从而减少或保持输入层中的信道数量保持不变。下面这个卷积操作，就将一个6∗6∗326*6*326∗6∗32的输入变成了一个6∗66*66∗6的输入1∗1∗321*1*321∗1∗32这个过滤器中的这32个数字可以理解为：第二层的一个
五月的天气·2022-04-25 11:20

Pytorch学习之旅(0)——张量的简介及创建

一、张量的简介张量(tensor)，就是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。torch.Tensor包含的数据：data：被包装的Tensor.dtype：数据类型，如torch.FloatTensor、torch.cuda.FloatTensor.shape：形状.device：所在设备，GPU/CPU,是加速的关键.require_grad：指示是否需要梯度.grad：data的梯度
Primary_Code·2022-04-24 07:00

GPU版本的PyTorch安装与环境配置

前言：笔者最近打算安装pytorch学习一下，由于各种原因花了一天时间捣腾，最终发现亲测有效的一种方法，安装pytorch需要注意各个部分版本之间的兼容性。
「已注销」·2022-04-24 07:50

【强化学习】 Nature DQN算法与莫烦代码重现（tensorflow)

DQN,(DeepQ-Learning)是将深度学习与强化学习相结合。在Q-learning中，我们是根据不断更新Q-table中的值来进行训练。但是在数据量比较大的情况下，Q-table是无法容纳所有的数据量，因此提出了DQN。DQN的核心就是把Q-table的更新转化为函数问题，通过拟合一个function来代替Q-table产生Q值。一、DQN算法原理强化学习算法可以分为三大类：valueb
努力写代码的小梁·2022-04-19 07:11

pytorch 深度学习实践 第11讲 卷积神经网络高级篇 CNN

第11讲卷积神经网络高级篇AdvancedCNNpytorch学习视频——B站视频链接：《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili以下是视频内容笔记以及源码，笔记纯属个人理解，如有错误欢迎路过的大佬指出
会游泳的小雁·2022-04-15 07:20

Pytorch学习笔记（3）——PyTorch神经网络工具箱+手写数字实战

第三章PyTorch神经网络工具箱利用PyTorch的数据结构及自动求导机制可以大大提高我们的开发效率。本章将介绍PyTorch的另一利器：神经网络工具箱。利用这个工具箱，设计一个神经网络就像搭积木一样，可以极大简化我们构建模型的任务。3.1神经网络核心组件神经网络看起来很复杂，节点很多，层数多，参数更多。但核心部分或组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1）层：
智慧的旋风·2022-04-15 07:47

Pytorch学习笔记(4)——从0实现CNN情感分析

感觉之前RNN的代码写的太丑陋了，所以该文章主要参考了Dive-into-DL-PyTorch和中文文本分类pytorch实现的代码。目录1项目框架2预处理2.1将所有词映射为词向量2.2将句子中的词语映射为id3CNN模型4参考1项目框架整个项目的框架抽象来看是如下的：简而言之就是输入的是整一句话，宽度为词向量维度（这里是300维），高度为句子最大长度。经过嵌入层嵌入后，通过卷积与最大池化层，最
野指针小李·2022-04-15 07:37

Pytorch学习笔记-05 可视化工具 TensorBoard

Pytorch学习笔记-05可视化工具TensorBoard文章目录Pytorch学习笔记-05可视化工具TensorBoardSummaryWriteradd_scalaradd_scalarsadd_histogramadd_imagetorchvision.utils.make_gride.g
Yuetianw·2022-04-14 07:28

PyTorch学习笔记（1）nn.Sequential、nn.Conv2d、nn.BatchNorm2d、nn.ReLU和nn.MaxPool2d

文章目录一、nn.Sequential二、nn.Conv2d三、nn.BatchNorm2d四、nn.ReLU五、nn.MaxPool2d一、nn.Sequentialtorch.nn.Sequential是一个Sequential容器，模块将按照构造函数中传递的顺序添加到模块中。使用方式：一个有序的容器，神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行，以神经网络模块为元素的有序字典
张小波·2022-04-12 07:15

Pytorch学习笔记

Pytorch学习笔记，参考蓝桥云．Pytorch学习笔记01----张量生成Pytorch学习笔记02----梯度的求解Pytorch学习笔记03----反向传播算法Pytorch学习笔记04----
AI Chen·2022-04-11 12:46

【PyTorch学习笔记】6.循环神经网络

RNNLayer使用42.1nn.RNN42.2nn.RNNCell43.时间序列预测44.RNN训练难题45.LSTMLayer使用45.1nn.LSTM45.2nn.LSTMCell46.情感分类实战根据龙良曲Pytorch
贪钱算法还我头发·2022-04-11 09:24

【Pytorch学习笔记】3.温习matplotlib——实用的 matplotlib.pyplot 预览图片类数据集的方法（以FashionMNIST为例）

文章目录matplotlib绘图原理和步骤matplotlib.pyplot绘图原理快速绘图imshow()快速显示Fashion-MNIST数据集图片pyplot.subplots()批量显示FashionMNIST图片subplots()语法格式：按一行10个显示FashionMNIST数据集中的图片我们在使用图像分类数据集时，在载入数据集后，一定会先取一批数据预览一下。最常用的方法之一是ma
takedachia·2022-04-10 00:54

【Pytorch学习笔记】2.动手生成计算图——将Tensor间的计算流程和梯度传递可视化，使用torchviz生成计算图

文章目录Tensor计算的可视化（线性回归为例）如何使用可视化库torchviz安装graphviz软件安装torchviz库使用torchviz.make_dot()在学习Tensor时，将张量y用张量x表示，它们背后会有一个函数表达关系，y的grad_fn会被赋予一个对应的函数。先定义的x是一个叶子节点，将所有Tensor节点的计算连接起来就可以用一个有向无环图(DAG)来表示，称为计算图（C
takedachia·2022-04-10 00:54

【Pytorch学习笔记】1.Python的yield和next是什么？为什么常用来读取数据（DataLoader）？

初学Pytorch，先讲讲我在代码中遇到的在Python本身用的不太多的知识点，比如yield和next。文章目录定义数据读取的函数时常用yield什么是yielditerable(可迭代对象)、iterator(迭代器)、generator(生成器)Pytorch的DataLoader()是一个iterable使用yield的函数定义是一个generator(生成器)定义数据读取的函数时常用yi
takedachia·2022-04-10 00:52

pytorch学习笔记——手动实现loss函数

这里写目录标题1.手动实现BCELoss损失函数2.手动实现CrossEntropyLoss损失函数1.手动实现BCELoss损失函数BCELoss损失函数，又称“二元交叉熵损失函数（binarycrossentropyloss）”计算公式：loss(x,class)=−logp(xclass).loss(x,class)=-{log{p(x_{class})}}.loss(x,class)=−l
冲上云霄！·2022-04-10 00:19

【Pytorch学习笔记】4.细讲Pytorch的gather函数是什么——从Softmax回归中交叉熵损失函数定义的角度讲述

本文接着慢慢磨pytorch基础。本来是想记录一下心得，结果码着码着又讲成了story。文章目录gather函数：原始数据矩阵根据索引矩阵取到对应值矩阵可以先看看的例子官方文档解释从交叉熵损失函数定义的角度理解gather函数的使用torch.gather()gather函数：原始数据矩阵根据索引矩阵取到对应值矩阵我们在学习Softmax回归从零实现的时候，需要定义一个交叉熵损失函数。我们会使用t
takedachia·2022-04-10 00:41

pytorch学习三、softmax回归

来自于https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/官方文档https://pytorch.org/docs/stable/tensors.htmlsoftmax回归Fashion-MNIST[2]获取数据集importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimport
梦无羡·2022-04-10 00:10

强化学习（1）：Q-Learning 算法

本文主要讲解有关Q-Learning算法的内容，主要包括on-policy和off-policy的概念、Q-Learning算法的基本思想和算法流程，最后还会讲解一个莫烦大神的例子。
棉花糖灬·2022-04-09 07:34

强化学习实践笔记（1）——Q-learning、SARSA和SARSA(lambda)

（算法原理部分是大致看完sutton书中对应小节之后的一些总结，实现的部分均按照莫烦强化学习中前几节课的算法代码部分重新敲了一遍，真的是特别好的学习材料！）
RavenRaaven·2022-04-09 07:46

Python Pytorch学习之图像检索实践

目录背景图像表现搜索随着电子商务和在线网站的出现，图像检索在我们的日常生活中的应用一直在增加。亚马逊、阿里巴巴、Myntra等公司一直在大量利用图像检索技术。当然，只有当通常的信息检索技术失败时，图像检索才会开始工作。背景图像检索的基本本质是根据查询图像的特征从集合或数据库中查找图像。大多数情况下，这种特征是图像之间简单的视觉相似性。在一个复杂的问题中，这种特征可能是两幅图像在风格上的相似性，甚至
·2022-04-08 16:05

2 TensorFlow入门笔记之建造神经网络并将结果可视化

————————————————————————————————————写在开头：此文参照莫烦python教程（墙裂推荐！！！）
yunyunyx·2022-04-06 07:09

【笔记】莫烦PYTHON | Tensorflow教程——建造我们第一个神经网络（第三章）

#3.1例子3添加层defadd_layer()为神经网络添加一个神经层importtensorflowastf#添加一个神经层defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):   Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#in_size代表行/输
程序猿的探索之路·2022-04-06 07:00

莫烦Tensorflow学习笔记（10-12）——构建简单的神经网络及其可视化

本笔记基于莫烦python的Tensorflow教程个人认为莫烦大神的视频教程不适合零基础的小白，如果是小白可以先观看李宏毅或者吴恩达的视频或者直接看书。
努力写代码的小梁·2022-04-06 07:07

PyTorch学习笔记（八）：PyTorch生态简介

PyTorch生态简介往期学习资料推荐：1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客本系列目录：PyTorch学习笔记（一）：PyTorch
GoAI·2022-04-03 07:23

动手学深度学习pytorch学习笔记

2.3自动求梯度不允许Tensor对Tensor求导，只允许标量Scalar对张量Tensor求导，求导结果是和自变量同型的Tensor。torch.autograd.backward(y,w),或者说y.backward(w)的含义是：先计算l=torch.sum(y*w)，然后求l对（能够影响到y的）所有变量x的导数。这里，y和w是同型Tensor。也就是说，可以理解成先按照w对y的各个分量加
UHL1107·2022-03-24 07:07

1.Pandas 基本介绍和两个数据结构

本文内容是根据莫烦Python网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了,同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图,可在此专栏查看,想观看视频可直接去他的网站,源文件已经上传到主页中的资源一栏中
孤柒「一起学计算机」·2022-03-23 21:32

【Pytorch学习笔记】5.卷积神经网络

文章目录32.卷积神经网络33.池化层&上/下采样34.批量正则化35.经典卷积网络36.残差网络37.nn.Module38.数据增强39.实战根据龙良曲Pytorch学习视频整理，视频链接：【计算机
贪钱算法还我头发·2022-03-23 08:40

莫烦 Python 激励函数

什么是激励函数(ActivationFunction)作者:莫烦编辑:莫烦2016-11-03学习资料:Theano激励函数教程Tensorflow激励函数教程PyTorch激励函数教程今天我们会来聊聊现代神经网络中必不可少的一个组成部分
zhuimengshaonian66·2022-03-21 07:30

pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之tensor高阶操作

pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之高阶操作目录wheregather目录where新生成的tensor取决与输入x，y和条件condition。
南风渐起·2022-03-21 07:20

pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之属性统计

pytorch学习笔记（六）——pytorch进阶教程之属性统计目录范数----norm常用操作取前k大/前k小/第k小的概率值及其索引比较操作目录范数----norm范数(norm)是数学中的一种基本概念
南风渐起·2022-03-21 07:19

PyTorch学习笔记2：nn.Module、优化器、模型的保存和加载、TensorBoard

文章目录一、nn.Module1.1nn.Module的调用1.2线性回归的实现二、损失函数三、优化器3.1.1SGD优化器3.1.2Adagrad优化器3.2分层学习率3.3学习率调度器torch.optim.lr_scheduler四、数据加载torch.utils.data4.2两种数据集类型4.3数据加载顺序和Sampler4.4批处理和collate_fn五、模型的保存和加载5.1模块、
神洛华·2022-03-21 07:09

PyTorch学习笔记（五）：模型定义、修改、保存

往期学习资料推荐：1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客本系列目录：PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装PyTorch
GoAI·2022-03-21 07:04

PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装

往期学习资料推荐：1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客本系列目录：PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装PyTorch
GoAI·2022-03-21 07:04

PyTorch学习笔记（四）：PyTorch基础实战

PyTorch实战：以FashionMNIST时装分类为例：往期学习资料推荐：1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客本系列目录：PyTorch
GoAI·2022-03-21 07:34

PyTorch学习笔记（三）：PyTorch主要组成模块

往期学习资料推荐：1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客本系列目录：PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装PyTorch
GoAI·2022-03-21 07:33

Pytorch深度学习实战笔记

实战配套视频：《PyTorch深度学习实践》完结合集实战笔记：Learning_AI的博客_学习CV的研一小白_PyTorch学习笔记,刘二大人：pytorch深度学习实践（代码详细笔记，适合零基础）pytorch
GoAI·2022-03-21 07:33

PyTorch学习笔记（二）：简介与基础知识

往期学习资料推荐：1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客本系列目录：PyTorch学习笔记（一）：PyTorch环境安装PyTorch
GoAI·2022-03-21 07:33

Pytorch入门教程

Pytorch学习总结:Pytorch学习笔记总结_大数据与人工智能技术分享-CSDN博客Pytorch实战总结：pytorch实战教学（一篇管够）B站深度学习Pytorch实战总结PyTorchB站刘二大人学习笔记
GoAI·2022-03-21 07:32

pytorch学习笔记：task06

Task06PyTorch进阶训练技巧一、自定义损失函数1、函数方式2、类方式二、动态调整学习率1、流程2、使用已有模型结构三、模型微调四、半精度训练1、原因2、半精度3、半精度训练的设置一、自定义损失函数1、函数方式如MSE的定义如下：defmy_loss(output,target):loss=torch.mean((output-target)**2)returnloss2、类方式以类方式定
qq_32795481·2022-03-21 07:31

pytorch学习笔记：task05

Task05pytorch模型定义的方式一pytorch模型定义的方式1、三种定义方式2、pytorch定义方式——Sequential（1）Sequential定义方式（2）优缺点3、pytorch定义方式——ModuleList（1）ModuleList定义方式4、pytorch定义方式——ModuleDict（1）ModuleDict定义方式5、三种方式比较二利用模型块快速搭建复杂网络1、U
qq_32795481·2022-03-21 07:01

pytorch学习笔记（十）：卷积神经网络CNN（进阶篇）

文章目录1、GoogleNet2、重复部分封装1.Concatenate2.1*1卷积核1.信息聚合2.简化计算3、程序书写4、残差网络的引入——解决梯度消失的问题1.梯度消失2.残差网络ResidualNet3.程序表达1、GoogleNet如图是经典网络GoogleNet的网络结构图，如果将每层均用上篇内容的表示方法，则代码过于冗长。观察到网络结构中有很多重复部分，因此可以使用Class对重复
zstar-_·2022-03-21 07:58

PyTorch学习笔记（六）：PyTorch进阶训练技巧

PyTorch实战：PyTorch进阶训练技巧往期学习资料推荐：1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-CSDN博客2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-CSDN博客本系列目录：PyTorch
GoAI·2022-03-21 07:12

Pytorch学习10——Autoencoder自编码

全部代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DfrommatplotlibimportcmimportnumpyasnpEPOCH=10#迭代次数BATCH_SI
小葵花幼儿园园长·2022-03-20 07:13
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