Pytorch学习第9页

Pytorch学习笔记之通过numpy实现线性拟合

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

想当厨子的半吊子程序员·2023-01-17 07:55

Pytorch学习笔记（四）线性回归实现

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+

xinxihu·2023-01-17 07:51

PyTorch学习笔记一：用PyTorch实现线性回归

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

思无邪xjq·2023-01-16 11:21

【Pytorch学习笔记】002--线性模型

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）

沉潜于·2023-01-16 10:51

pytorch学习之cycleGAN

cycleGAN实现马到斑马，照片到画像…的转换原文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf图1:给定任意两个无序图像集合X和Y，我们的算法学会自动“翻译”一张图像到另一张图像，反之亦然:(左)莫奈绘画和风景照片;(中)斑马和马图片;(右)来自Flickr的夏季和冬季约塞米蒂国家公园的照片。示例（底部):使用著名艺术家的绘画集合，我们的方法能够学习将自然照片渲

问世间是否此山最高·2023-01-16 08:36

PyTorch学习笔记（4）卷积、池化、非线性激活

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__

游星凌·2023-01-15 07:03

PyTorch学习笔记（7）--神经网络：池化层

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。

我这一次·2023-01-15 07:33

pytorch学习笔记-----卷积，池化参数计算

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

cvks·2023-01-15 07:29

pytorch学习笔记—池化层

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

完◎笑·2023-01-15 07:58

pytorch学习笔记七：nn网络层——池化层、线性层

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

Dear_林·2023-01-15 07:23

pytorch学习（一）：torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()的用法

torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()的用法：targets=pack_padded_sequence(captions,lengths,batch_first=True)[0]输入的caption是长度不同的句子返回的targets是打包成一条后的captionstensor([[1,8,1704,47,12,56,158,3,11,344,6,20,

月半rai·2023-01-14 19:58

Pytorch学习-tensorboard的使用

Pytorch学习-tensorboard的使用1Tensorboard简介运行机制安装及测试2SummaryWriter实例的使用教程（1）初始化summaryWriter的方法（2）不同类型数据的记录

奶油松果·2023-01-14 15:32

Pyotrch入门-第4讲

1.刘二大人第4讲参考图引用于：PyTorch学习（三）--反向传播_陈同学爱吃方便面的博客-CSDN博客_反向传播pytorch课后答案参考：代码实现：importtorchdefBP_demo2()

周杰伦的粉丝·2023-01-14 11:45

PyTorch学习DAY1定义以及张量的操作

Pytorch的定义PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络。Tensor和Variabledata：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的Function，是自动求导的关

沙鳄鱼·2023-01-14 10:34

pytorch学习（Dataset和Tensorboard）（二）

pytorch加载数据主要涉及到两个类：Dataset提供一种方法去获取数据和label。如何获取每一个数据及其label。告诉我们一共有多少数据。Dataloader为后面的网络提供不同的数据形式。举例如数据集：https://download.pytorch.org/tutorial/hymenoptera_data.zipfromtorch.utils.dataimportDataset#需

我是龙龙龙·2023-01-14 00:52

pytorch学习之torch.normal()笔记

torch.noraml()这里只讲一下常用的三个参数torch.normal(mean,std,out=None)#得到的是一个张量（tensor）介绍一下三个参数的意思：mean：输出元素的正态分布均值（默认为float）std：输出元素正态分布的标准差out：输出张量的格式（默认1行）注：mean和std的形状不需要匹配，但每个张量的元素总数需要相同。为什么呢？？因为他这个是一一对应的。#输

摆脱咸鱼·2023-01-13 16:40

Pytorch学习笔记（十一）——pytorch自定义数据集

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

酒与花生米·2023-01-13 15:20

Pytorch学习09——卷积

1、Linear线性层（或者叫全连接层）后面跟激活函数2、感受野（receptivefield）和权值共享（weightsharing）感受野源自人看事物是一部分一部分的看所以对于卷积核来说，每次扫过图片的大小就是卷积核的大小权值共享指的就是卷积核里的权值不变，对于整张图片都一样3、局部相关性对于卷积结果来说，只与卷积窗口覆盖区域有关而在线性层时，其结果与整个输入都有关联4、特征学习（repres

简简单单的貔貅·2023-01-13 07:39

RuntimeError: “rsqrt_cpu“ not implemented for ‘Long‘

importtorcha=torch.tensor([1,2,3,4])b=torch.rsqrt(a)print("b:",b)报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/pytorch

江南汪·2023-01-13 06:56

pytorch学习之：常用的数据集处理方法（Dataset）和数据采样策略（Sampler）

文章目录数据集处理方法小批量数据&为数据添加随机噪声两个数据集Dataset合并切分子数据集数据集采样策略构造一个按照正态分布从数据集中采样数据集处理方法小批量数据&为数据添加随机噪声使用小部分的数据：在做实验的时候，有时候我们想用一小部分数据来先跑通代码，然后再上大量的数据为Dataset中的图片数据添加高斯噪声"""@file:codes.py@Time:2023/1/12@Author:Pe

暖仔会飞·2023-01-13 06:54

pytorch学习之：使用 warm up 方法构造优化调度器优化神经网络参数

文章目录代码调用代码构造优化调度器，根据当前的epoch调整训练的learningrateclassScheduledOptim:'''Asimplewrapperclassforlearningratescheduling'''def__init__(self,optimizer,n_warmup_epochs=6,sustain_epochs=0,lr_max=1e-3,lr_min=1e-5

暖仔会飞·2023-01-13 06:54

Pytorch学习--图像识别花种类实战（Resnet网络）

未解决问题：1.训练和验证的数据不知如何获取分类2.尝试换一网络模型和数据集，以及迭代次数等参数1.数据处理部分1.1数据增强：torchvision中transform模数据预处理：Dataloader模块直接读取batch数据#基于经典网络架构训练图像分类模型importosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchfromto

Stephen-Chen·2023-01-12 11:18

Pytorch学习笔记(8)——在序列标注等多维数据上如何使用交叉熵

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

野指针小李·2023-01-12 10:23

pytorch学习笔记--tensorboard和transform的使用

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

Tony·2023-01-12 08:55

Pytorch学习笔记（二）---tensorboard

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

橘春十三99·2023-01-12 08:24

pytorch学习笔记（三）——tensorboard使用

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

M762B·2023-01-12 08:49

数据分析-深度学习PytorchDay1

深度学习框架pytorch学习(一)准备环境准备环境一、深度学习框架简介二、Tensorflow与Pytorch的比较三、安装开发环境一、深度学习框架简介1、Google阵营最早的是由加拿大团队开发的theano

小浩码出未来！·2023-01-12 06:42

计算机视觉学习笔记（四）---卷积神经网络之手写数字识别

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

远山0128·2023-01-12 01:30

Pytorch学习记录（十一）：数据增强、torchvision.transforms各函数讲解

常用的数据增强方法常用的数据增强方法如下：1.对图片进行一定比例缩放2.对图片进行随机位置的截取3.对图片进行随机的水平和竖直翻转4.对图片进行随机角度的旋转5.对图片进行亮度、对比度和颜色的随机变化importsyssys.path.append('..')fromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsastfs#读入一张图片im=Image.

左小田^O^·2023-01-11 16:35

pytorch学习_创建tensor

创建tensor创建tensor有很多种方法，常见的如在numpy中创建后转为tensor，或者用形如torch.randn(2,2)的函数创建tensor。常见创建tensor的方法如下：#importfromnumpya=np.array([2,3.3])print(torch.from_numpy(a))a=np.ones([2,3])print(torch.from_numpy(a))#i

樱木之·2023-01-11 15:26

encoder decoder模型_Pytorch学习记录-Transformer（数据预处理和模型结构）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例60.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后，找到了这个教程，《基于Pytorch和torchtext来理解和实现

weixin_39815310·2023-01-11 14:33

pytorch学习（六）—— MobileNet网络搭建

本篇博客是学习B站霹雳吧啦Wz教学视频的总结本节所用到的程序和教学视频链接：程序视频数据集下载，提取码:dw2dMobileNetV1网络结构在移动设备中运行深度学习轻量级CNN网络，牺牲少量准确率来大大减少模型参数与运算量提出了DepthwiseConvolution+PointwiseConvolution大大减少运算量(理论上普通卷积计算量是DW+PW的8到9倍)DW卷积（Depthwish

在下黄小二·2023-01-11 12:09

pytorch如何计算导数_Pytorch学习之梯度计算backward函数

Pytorch在梯度方面提供的功能，大多是为神经网络而设计的。而官方文档给出的定义和解释比较抽象。以下将结合实例，总结一下自己对Pytorch中梯度计算backward函数的理解。1.简单的神经网络构建首先我们看一个非常简单的神经网络。假设x1，x2是神经网络的中间层，y是我们的输出层，Y是真实值，L是loss。w1和w2是对应于x1和x2的weight。上图用数学公式表示为：\(x2=w1*x1

weixin_39522486·2023-01-11 11:33

pytorch学习笔记之pytorch基础一（基本数据类型、创建Tensor）

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

ljc_coder·2023-01-11 11:13

Pytorch学习笔记-权重衰减

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

Dexter_Sun1·2023-01-10 17:11

Pytorch学习——梯度下降和反向传播 03 未完

文章目录1梯度是什么2判断模型好坏的方法3前向传播4反向传播5Pytorch中反向传播和梯度计算的方法5.1前向计算5.2梯度计算5.3torch.data5.4tensor.numpy1梯度是什么通俗的来说就是学习（参数更新）的方向。简单理解，（对于低维函数来讲）就是导数（或者是变化最快的方向）2判断模型好坏的方法回归损失loss=(Ypredict−Ytrue)2loss=(Y_{predic

谜底是你_·2023-01-10 16:59

Pytorch学习（十二）pytorch中.data, .item()和.detach的用法

1..data和.item()的用法区别.data返回的还是一个tensor.item()只能对只有一个元素的tensor使用，返回一个标量（具体的数值）2..data和.detach()的用法区别推荐使用.detach().data取出本体tensor后仍与原数据共享内存（从第一个代码段中可以看出），在使用in-place操作后，会修改原数据的值，而如果在反向传播过程中使用到原数据会导致计算错误

TEn%·2023-01-10 16:22

Pytorch学习(四)：训练分类器

以下内容为Pytorch官网教程的翻译简化和一些自己的总结：数据加载一般而言，处理如图片，文本，音频，视频等数据时，可使用标准Python库加载数据成numpy数组形式，然后转换为张量。特别地：对于图像数据，Pillow，OpenCV很有用对于音频数据，scipy和librosa对于文本数据，纯Python加载，或NLTK和SpaCy对于视觉数据，有torchvision库提供了基本的数据加载和转

shiningsword·2023-01-10 15:16

【Pytorch学习笔记十一】卷积神经网络（CNN）详细介绍（组成、常见网络模型）

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

QHCV·2023-01-10 02:27

Pytorch学习笔记12----基于卷积神经网络的 CIFAR10 识别

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

AI Chen·2023-01-10 02:57

学习日记（三）

目录PyTorch学习Sklearn学习前沿如何从GitHub下载csv文件PyTorch学习《PyTorch深度学习实践》完结合集-刘二大人https://blog.csdn.net/weixin_44410569

沟壑星空qq_42946961·2023-01-09 19:31

【Pytorch学习笔记五】数据预处理自定义torchvision.transforms图片操作方法对图片随机添加黑白噪声并展示结果（实践）

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

QHCV·2023-01-09 15:13

01线性模型

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

Cyanide11·2023-01-09 14:19

02梯度下降

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

Cyanide11·2023-01-09 14:17

转载---------PyTorch学习之路（level1）——训练一个图像分类模型

首先是数据导入部分，这里采用官方写好的torchvision.datasets.ImageFolder接口实现数据导入。这个接口需要你提供图像所在的文件夹，就是下面的data_dir=‘/data’这句，然后对于一个分类问题，这里data_dir目录下一般包括两个文件夹：train和val，每个文件件下面包含N个子文件夹，N是你的分类类别数，且每个子文件夹里存放的就是这个类别的图像。这样torch

qq_41615583·2023-01-09 08:37

len(train_loader)，len(label)和训练数据集个数之间的关系

这篇是PyTorch学习之路的第六篇问题想要知道len(train_loader)，len(label)和训练数据集个数之间的关系解答以50000张图像的训练集为例，若设train_loader=DataLoader

a2213086589·2023-01-08 21:54

《Pytorch学习指南》- Dataset和Dataloader用法详解

目录前言DataSetDataLoader数据构建1.创建Dataset类:sparkles:2.读取数据:ambulance:3.返回数据:zap:读取数据:art:注意细节:rocket:对比实验前言本章节主要介绍如何使用torch.utils.data中的Dataset和Dataloader来构建数据集,重点要看使用细节DataSettorch.utils.data.Dataset功能:Da

兀坐晴窗独饮茶·2023-01-08 21:49

pytorch学习笔记（十三）————过拟合&欠拟合

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。

南风渐起·2023-01-08 11:00

【PyTorch学习笔记】8.对抗生成网络

.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

贪钱算法还我头发·2023-01-08 11:54

使用torch.utils.tensorboard中的SummaryWriter类显示图像时报错size of input tensor and input format are different

问题描述环境：Windows+Python+Pytorch学习使用Pytorch中torch.utils.tensorboard中的SummaryWriter类显示处理图像的数据时，报错提示：assert

SmaICG·2023-01-08 09:21

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