Linux运维学习实践第36页

《PyTorch深度学习实践》刘二大人线性模型作业

作业描述如下：实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#y=x*2.5-1构造训练数据x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[1.5,4.0,6.5]W,B=np.arange(0.0,4.1,0.1),np.ar

GTFQAQ·2022-11-30 22:46

PyTorch深度学习实践概论笔记8-加载数据集

在第七讲PyTorch深度学习实践概论笔记7-处理多维特征的输入中讲解了如何处理多维特征的输入。

双木的木·2022-11-30 19:32

《PyTorch深度学习实践》学习笔记(1)

《PyTorch深度学习实践》学习笔记（1）一线性回归模型（有监督学习）1线性模型2损失函数误差函数平均平方误差(MSE)3代码详解4用Pytorch实现线性回归(1)准备数据(2)使用Class设计模型

haikhaihak·2022-11-30 17:29

【PyTorch】PyTorch深度学习实践|视频学习笔记|P10-11|CNN

PyTorch深度学习实践|CNNCNN基础篇CNN的整体计算框架①相较全连接网络来说，CNN采用卷积核的层次架构是为了保留输入数据的空间特征信息；②CNN从本质上来说，就是通过网络的叠加对原始数据做特征提取

kodoshinichi·2022-11-30 17:53

【PyTorch】PyTorch深度学习实践|视频学习笔记|P6-P9

PyTorch深度学习实践逻辑斯蒂回归及实现背景与概念基于分类问题中属性是类别性的，所以不能采取基于序数的线性回归模型，而提出了新的分类模型——逻辑斯蒂回归模型，输出每个样本在各个预测值上的概率值。

kodoshinichi·2022-11-30 17:23

【代码学习】读取和训练cifar10

代码参考【从入门到进阶】《PyTorch深度学习实践》P61-73目录一、处理数据二、训练三、网络模型四、测试一、处理数据#readcifar10.pyimportpickle#cifar数据库官网给出的数据处理函数

CloudLby·2022-11-30 12:40

PyTorch深度学习实践 Lecture09 Softmax 分类器

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode视频链接：Lecture09Softmax_Classifier文档资料：//Hereisthelink:课件链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw提取

Horizon Max·2022-11-30 12:59

PyTorch深度学习实践（b站刘二大人）P9讲多分类问题 Softmax Classifier

1.SoftMax分类器在Mnist数据集中，我们要得到的输出是0-9，共有十类，这种情况下我们希望输出0-9的概率都大于0，且和为1。使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.2.Lossfunction-CrossEntropy交叉熵NLLLoss（nagativeloglik

努力学习的朱朱·2022-11-30 12:58

《PyTorch深度学习实践》Lecture_09 多分类问题 Softmax Classifier

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_09重点回顾+代码复现Lecture_09多分类问题SoftmaxClassifier一、重点回顾（一）SoftmaxLayer通过softmax

　木夕敢敢·2022-11-30 12:27

PyTorch深度学习实践概论笔记9-SoftMax分类器

上一讲PyTorch深度学习实践概论笔记8-加载数据集中，主要介绍了Dataset和DataLoader是加载数据的两个工具类。这一讲介绍多分类问题如何解决，一般会用到SoftMax分类器。

双木的木·2022-11-30 12:27

PyTorch深度学习实践概论笔记1-概况

关于pytorch深度学习框架的学习，课程名称《PyTorch深度学习实践概论》，视频来源B站up主“刘二大人”。课程封面看看前言。1前言深度学习框架学习的实践课程。

双木的木·2022-11-30 10:52

音视频技术开发周刊 | 265

⏰活动时间：2022年11月4-5日活动地点：北京丽亭华苑酒店音视频开发之旅（30)-音视频基础知识从这篇开始我们进入FFmpeg系列的学习实践，作为开篇，我们先来了解下音视频相关的基础知识。

LiveVideoStack_·2022-11-29 19:44

【无标题】

具体内容参考Pytorch深度学习——加载数据集（b站刘二大人）P8讲加载数据集_努力学习的朱朱的博客-CSDN博客_diabetes.csv.gz【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之Dataset

不会代码是小白·2022-11-29 14:56

猿创征文 | Linux运维工程师的10个日常使用工具分享

猿创征文|Linux运维工程师的10个日常使用工具分享一、本次分享工具导航二、Adminer数据库管理工具1.Adminer介绍2.Adminer的特点3.Adminer的使用4.Adminer的使用感受三

江湖有缘·2022-11-29 03:22

PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入

importtorchimportnumpyasnpxy=np.loadtxt('diabetes.csv',delimiter=',',dtype=np.float32)#括号内第一个为文件名，第二个为分隔符，第三个为指定数据类型x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])#最后一列不要（-1表示最后一列），取前面八列（最后一列是y）y_data=torch.from_n

CheneyTAT·2022-11-28 21:22

深度学习实践处理多维特征的输入

这里写目录标题一、处理多维特征的输入二、代码：一、处理多维特征的输入多维数据的行：record列：feature当输入x变成n维的向量，让其和n维的权重w作内积，内积之后转置。广播：Python/Numpy中的矩阵向量的广播（Broadcasting）特性矩阵和向量：self.linear=torch.nn.Linear(8,2)可以将8维的输入进行空间维度变换，成为2维的输出。每次空间压缩，需要

EP Fitwin·2022-11-28 21:47

Pytorch深度学习实践课程-处理多维特征输入

导入前几节主要讨论的是一维特征的输入（即一个x：实数）单维：输入x是一个实数。多维：x有不同的特征，预测对应的分类。回归问题：输出值y是一个实数。分类问题：输出y是属于一个离散的集合。数据集介绍如下图是个糖尿病的数据集，一行是一个样本，共有八个特征，一列是一个特征（10维）。最终输出的值是一个y（取值只有0和1，代表分类任务）一维到多维：模型的改变一维：x是一个实数，所以乘以一个w权重即可。多维：

L_Moonshine·2022-11-28 21:44

PyTorch深度学习实践概论笔记7-处理多维特征的输入

上一讲PyTorch深度学习实践概论笔记6-逻辑斯蒂回归中讨论了用Logistic回归实现二分类问题。之前面对的都是单维数据，接下来讨论当我们面对多维数据时如何处理。

双木的木·2022-11-28 21:05

深度学习实践方法论：从零到一搭建一个深度学习系统要综合考虑哪些策略？

内容总结自花书《DeepLearning》。文章目录性能度量默认的基准模型决定是否收集更多数据选择超参数手动调整半自动搜索网格搜索随机搜索调试策略References要想成功地运用深度学习，仅仅知道存在哪些算法和解释它们为何有效是不够的。我们必须能够针对具体应用挑选一个合适的算法，并根据实验反馈改进深度学习系统。我们在日常开发中，需要自己决定是否需要收集更多的数据、增加或减少模型容量、添加或删除正

_SeeUtoday_·2022-11-28 07:51

Python入门基础教程（非常详细）

Python类库（模块）极其丰富，这使得Python几乎无所不能，不管是传统的Web开发、PC软件开发、Linux运维，还是当下火热的机器学习、大数据分析、网络爬虫，Python都能胜任。

Yuki程序员·2022-11-28 02:43

机器学习实践：足球比赛聚类分析--11

机器学习实践：足球比赛聚类分析1、实验描述本实验利用K-Means聚类分析算法对足球比赛结果进行分析，该算法通过SprakMllib库来调用，我们将学习K-Means算法的K值选取，聚类原理等内容，理解聚类算法在实际业务中的应用场景实验时长

奔腾游子·2022-11-27 19:22

【PyTorch深度学习实践】学习笔记数据集的加载Dataset和DataLoader原理

简而言之，这俩就是自动帮我们取数据，避免了接触底层代码1、前言机器学习模型训练五大步骤；第一是数据，第二是模型，第三是损失函数，第四是优化器，第五个是迭代训练过程。这里主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块:数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。在进行实验之前，需要收集数据，数据包括原始样本和标签；有了原始数据之后，需要对数据集进行划分，把数据集划分为训练集、验证集和测

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-11-27 14:35

鲍鱼数据集岭回归解析解

importpandasaspdimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#忽略匹配警告data=pd.read_csv(r'C:/Users/86139/Desktop/大二下/机器学习/机器学习实践

Unicorn .·2022-11-27 13:21

卷积神经网络的卷积核参数如何更新_笔记之《解析卷积神经网络》

引言：《解析卷积神经网络》是@魏秀参博士撰写的深度学习实践手册，主要以卷积神经网络为主体，可以在魏博士个人主页获取电子版，解析卷积神经网络——深度学习实践手册。

weixin_39884100·2022-11-27 09:25

你以为运维就是修电脑？大错特错！盘点一个高级运维的一天

很多刚学linux运维的朋友，总是搞不懂，运维工程师工作中干些啥？学的这些东西有什么用？还有很多人会以为运维嘛，不就是一个修电脑修网线的。

Leo.yuan·2022-11-27 08:32

PyTorch深度学习实践——用PyTorch实现线性回归

总体分为四个步骤：准备数据集、设计模型（通过前馈和反馈函数计算y^，直接从nn.module中继承）、构造损失函数和优化器（使用PyTorch应用接口）、训练周期（一个周期包含前馈、反馈、更新）执行代码如下：importtorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#x_data为3*1的矩阵y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0

CheneyTAT·2022-11-27 07:41

《PyTorch深度学习实践》第五讲用PyTorch实现线性回归

首先确定线性模型函数，以及损失函数的公式编写代码主要有四个步骤：以下是我对于本节做的笔记，话不多说，上图线性模型的pytorch实现代码如下：importtorch#preparedataset第一步：准备数据集#x,y是矩阵，3行1列也就是说总共有3个数据，每个数据只有1个特征x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#每个元素一定要用[]括起来y_data

风清扬，夏邑·2022-11-27 07:03

PyTorch深度学习实践概论笔记5-用pytorch实现线性回归

上一讲PyTorch深度学习实践概论笔记4-反向传播介绍了反向传播算法。现在来看第5讲：用pytorch实现线性回归。

双木的木·2022-11-27 07:53

PyTorch深度学习实践11——卷积神经网络高级

GoogleNet减少代码冗余的思想：在面向过程的编程语言中体现为函数；在面向对象的编程语言中体现为类1x1卷积核的作用concatenate操作如何确定输出张量的尺寸：在定义时先不定义fc层，随便选取一个输入，经过模型后查看其尺寸在本例中，init函数中把fc层去掉，forward函数中把最后两行去掉，确定输出的尺寸后再定义Lear层的大小ResNet为什么网络层数更深反而效果更差：梯度消失：在

UnFledged·2022-11-27 03:35

PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(基础篇)

参考资料参考资料1:https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109690712参考资料2：http://biranda.top/Pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0011%E2%80%94%E2%80%94Simple_CNN/卷积神经网络(基础篇)1、convimporttorchin_chann

没有人会真的躺平·2022-11-27 03:33

PyTorch深度学习实践-P11卷积神经网络（高级篇）

复习此网络结构与LeNet5很像，LeNet-5是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。参考资料：卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例_strint的专栏-CSDN博客_lenet5卷积神经网络结构GoogLeNet：不是串行结构的CNN蓝色：卷积，红色：池化，黄色：softmax，other：拼接或者其他减少代

m0_60673782·2022-11-27 03:01

PyTorch深度学习实践概论笔记11练习1-ResNet论文阅读

在PyTorch深度学习实践概论笔记11-卷积神经网络高级篇中介绍了GoogLeNet（包括InceptionModule）以及ResidualBlock，为进一步学习ResNet网络，需要阅读论文。

双木的木·2022-11-27 03:00

PyTorch 入门与实践（六）卷积神经网络进阶（GoogLeNet、ResNet）

来自B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》P11的学习笔记GoogLeNet1×1卷积上一篇我们知道，卷积的个数取决于输入图像的通道数。

Skr.B·2022-11-27 03:59

PyTorch深度学习实践——卷积神经网络（GoogLeNet部分实现、ResNet )

参考资料参考资料1：https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109693790参考资料2：http://biranda.top/Pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0012%E2%80%94%E2%80%94Advancedd_CNN/torch.nn.Conv2d为什么只定义卷积核的大小，而不定义卷

没有人会真的躺平·2022-11-27 03:26

Pytorch框架下由全连接网络对MINIST数据集的分类

如果对原视频教程感兴趣，下方将供上连接，可以去刘老师的主页听课学习《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibiliimporttorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataL

bairan111·2022-11-26 21:25

ELK详解（一）——ELK基本原理

永远是少年啊·2022-11-26 19:03

Tomcat详解（七）——Tomcat使用https配置实战

永远是少年啊·2022-11-26 19:02

超简单的pyTorch训练->onnx模型->C++ OpenCV DNN推理（附源码地址）

最近也是正好赶的疫情，出差少了，也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好，整个教程看下来后，确实是深入浅出，感觉就是宛然打通自己任督二脉，算是入门

Vaccae·2022-11-26 10:49

【PyTorch深度学习实践】学习笔记第七节多维特征数据的处理

课程链接PyTorch深度学习实践第七节课程。gogogo~！通过前几期视频的学习，我们知道了关于一维特征的输入的二分类（也就是x只有一个列向量）应该如何处理了。但事情往往并不那么简单。

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2022-11-26 08:18

Pytorch深度学习实践第八讲课后习题训练titanic数据集

本节没有课程传送门，算是博主根据老师讲的内容做的作业。数据集传送门KaggleTitanicdataset这里对数据集进行了一些处理，首先第一行不能是属性名而非特征，不能使用所以在第一个表格前加了'#'，另外有一些无用特征比如乘客姓名这里选择了直接跳过，最后在处理过发现np.loadtxt函数不能识别'str'类型数据，所以空数据用‘-1’进行了替换，数据集最后一项只有三个类别，所以用'0','1

改什么都是已存在？·2022-11-26 05:39

PyTorch 深度学习实践第2讲

PyTorch深度学习实践第2讲第2讲linear_model源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——线性模型代码说明：1、函数forward()中，有一个变量w。

皮肤科大白·2022-11-26 05:39

Pytorch深度学习实践第八讲加载数据集

B站刘二大人传送门加载数据集本节用的还是糖尿病数据集，老师放的百度云课件中有数据集压缩包，自行下载。这一节把数据加载做成了类，并且增加了批量处理。代码中有一些测试和绘图后注释掉的内容，这里就不删除了。链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw提取码：cxe4importtorchfromtorch.utils.dataimportDatas

改什么都是已存在？·2022-11-26 05:39

pytorch 深度学习实践第8讲加载数据集

第8讲加载数据集datasetanddataloaderpytorch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小练习源码，笔记纯属个人理解

会游泳的小雁·2022-11-26 05:38

PyTorch 深度学习实践第8讲加载数据集

数据来源：diabetes.csv批量梯度下降要并行处理，所以要加上if__name__=='__main__':importtorchimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassDiabetesDataset(Dataset):def__init__(self,datapath):xy=np.loadtxt(da

Grairain·2022-11-26 05:38

Pytorch 深度学习实践第8讲

七、加载数据集DatasetandDataLoader课程链接：Pytorch深度学习实践——加载数据集1、Batch和Mini-BatchMini-BatchSGD是为了均衡BGD和SGD在性能和时间复杂度上的平衡需求

Jasonare·2022-11-26 05:35

Pytorch 深度学习实践第4讲

三、反向传播课程链接：Pytorch深度学习实践——反向传播1、两层的神经网络问题：每一层输出的都是上一层输入的线性函数，不管加多少隐藏层的神经网络，最后的output也只是input的线性组合。

Jasonare·2022-11-26 05:05

《PyTorch深度学习实践》第9讲

#直接复制到编译器里面看就行#视频配套：09.多分类问题_哔哩哔哩_bilibiliimporttorchimporttimestart_time=time.time()#为了计算和gpu计算时的差距，调用这个包来计算程序运行时间#以下三个是与数据集相关的包fromtorchvisionimporttransforms#torchvision里的transforms针对各种各样的图像进行的处理的工

爱吃橘子的小旭旭·2022-11-26 05:32

《PyTorch深度学习实践》第8讲

#直接复制到编译器里面看就行#视频来源（b站刘二大人）：08.加载数据集_哔哩哔哩_bilibiliimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttime"""Dataset是一个抽象类，无法实例化对象，只能被其他的子类继承我们自己要定义的话得先继承Dataset类，然后自己去定义实例化对象Dataset是为了拿出数据的索引

爱吃橘子的小旭旭·2022-11-26 05:31

机器学习实践1——神经网络实现回归模型

来自TF的一个示例，使用神经网络实现基础的回归模型。Basicregression:Predictfuelefficiency|TensorFlowCore通过这个实践，得到的收获：#使用神经网络实现回归模型#训练模型不是必须海量数据#迭代次数越多不一定模型越好，这里涉及了早停法#回归的常见损失函数均方差MSE#回归的常用衡量标准平均绝对误差MAE#数字特征进行规范化#数据的图形化实践的基本步骤：

HS_Henry·2022-11-25 19:13

用Windows电脑训练深度学习模型？超详细配置教程来了

KaggleMaster及机器学习实践者Abhin

Evan-yzh·2022-11-25 19:30

推荐频道

Linux运维学习实践

《PyTorch深度学习实践》刘二大人 线性模型 作业