Pytorch-深度学习实践

pytorch-过拟合、欠拟合及其解决方案

过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合的概念权重衰减丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介
胖虎艾春辉·2023-04-03 11:45

基于PyTorch机器学习与深度学习实践应用与案例分析

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习深度学习的基础理论知识及对应的Pytorch代码实现方法，旨在帮助学员掌握深度学习的基础知识，与经典
思考的小猴子·2023-04-02 16:55

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——线性模型 & 梯度下降

分享给大家一段我国著名作家、散文家史铁生先生的一段话：把路想象的越是坎坷就越是害怕，把山想象的越是险峻就越会胆怯，把别人想象的越是优秀就越是不敢去接近。惯于这样想象的人，是天生谦卑的人。--------史铁生《关于恐惧》作者主页：追光者♂个人简介：计算机专业硕士研究生、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4、阿里云社区特邀专家博主、CSDN-人工智能领域新星创作者、预期2023年10月份·
追光者♂·2023-04-02 07:56

pytorch-多层感知机，最简单的深度学习模型，将非线性激活函数引入到模型中。

多层感知机，线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。在本节中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。隐藏层多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hiddenlayer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。假设我们设计一个多层感知机中，输入和输出个数分别为4和3，中间的隐藏层中包含了5个隐
羞儿·2023-04-02 05:20

pytorch-模型训练中过拟合和欠拟合问题。从模型复杂度和数据集大小排查问题

评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现。如果你改变过实验中的模型结构或者超参数，你也许发现了：当模型在训练数据集上更准确时，它在测试数据集上却不一定更准确。这是为什么呢？训练误差和泛化误差在解释上述现象之前，需要区分训练误差（trainingerror）和泛化误差（generalizationerror）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本
羞儿·2023-04-02 05:37

《PyTorch深度学习实践8》——卷积神经网络-基础篇（Basic-Convolution Neural Network）

目录一、卷积层1.卷积层理解2.卷积层参数二、池化层三、MNIST分类1.网络结构2.CPU版本3.GPU版本一、卷积层1.卷积层理解假如我们有一张图像，RGB三通道，我们对每个通道都用一个卷积核，就可以得到三个通道的特征图，之后我们可以将这三个特征图进行简单叠加，就可以得到一张特征图。如下所示：我们也可以这样表示：也就是说，我们有一张n∗5∗5n*5*5n∗5∗5的图像，可以用一个n∗3∗3n*
☆下山☆·2023-04-02 00:59

《PyTorch深度学习实践10》——循环神经网络-基础篇（Basic-Recurrent Neural Network）

目录一、RNN简介二、RNNCell用法三、RNN用法三、实例：hello换序1.RNNCell2.RNN四、Embedding一、RNN简介RNN网络最大的特点就是可以处理序列特征，就是我们的一组动态特征。比如，我们可以通过将前三天每天的特征（是否下雨，是否有太阳等）输入到网络，从而来预测第四天的天气。我们可以看RNN的网络结构如下：二、RNNCell用法importtorchbatch_siz
☆下山☆·2023-04-02 00:59

《PyTorch深度学习实践》介绍

本文为bilibili刘二大人所讲的《PyTorch深度学习实践》学习笔记介绍。笔记融入了自己对课程和代码的理解，希望对大家有所帮助，由于本人知识尚浅，如果笔记中有任何不足之处，欢迎大家留言交流。
☆下山☆·2023-04-02 00:28

《PyTorch深度学习实践9》——卷积神经网络-高级篇（Advanced-Convolution Neural Network）

一、1∗11*11∗1卷积由下面两张图，可以看出1∗11*11∗1卷积可以显著降低计算量。通常1∗11*11∗1卷积还有以下功能：一是用于信息聚合，同时增加非线性，1∗11*11∗1卷积可以看作是对所有通道的信息进行线性加权，即信息聚合，同时，在卷积之后可以使用非线性激活，可以一定程度地增加模型的表达能力；二是用于通道数的变换，可以增加或者减少输出特征图的通道数。二、InceptionModule
☆下山☆·2023-04-02 00:17

【神经网络1】初学者理解循环神经网络RNN

4.如何在pytorch中建立RNNcell1.参考资料强烈推荐B站刘二大人的《PyTorch深度学习实践》非常适合小白入门，墙裂推荐。2.什么情况用RNN？RNN用来处理有明显时间序列信息。
qylirene·2023-04-01 16:41

刘二大人《PyTorch深度学习实践》循环神经网络基础篇

课程请见《PyTorch深度学习实践》值得注意的是使用RNNCell进行迭代和直接使用RNN的区别。
槑!·2023-03-31 04:11

MNIST多分类Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

b站up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?
不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

NNIST手写体CNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

b站up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?
不吃水果的太空人·2023-03-31 04:09

Kaggle Titanic数据集Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

b站up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?
不吃水果的太空人·2023-03-31 04:39

RNN Pytorch实现——up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》

b站up主：刘二大人《PyTorch深度学习实践》教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?
不吃水果的太空人·2023-03-31 03:52

（pytorch-深度学习系列）pytorch实现多层感知机（手动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记

pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类（手动定义模型）多层感知机：多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hiddenlayer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。输入和输出个数分别为4和3，中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元，输入层不涉及计算，多层感知机的层数为2，隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接，输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连
我是一颗棒棒糖·2023-03-29 12:13

【小象学院】《计算机视觉的深度学习实践》第二期完整 叶梓

【小象学院】《计算机视觉的深度学习实践》第二期完整叶梓课程官网：http://www.chinahadoop.cn/course/1220【百度网盘1】【百度网盘2】
数据大叔·2023-03-29 11:32

LSTM-多变量-单时间步-pytorch-负荷预测（多时间步采用滚动预测）

问题描述使用LSTM做负荷预测问题，数据共计456行，每一行3个特征，用过去N个时间段特征，预测未来第N+1个时间点的特征，数据格式如下，用00:00:00-04:00:00的[feature1，feature2，feature3]，预测第05:00:00的[feature1，feature2，feature3]。本问题属于多变量预测，输入是多变量-多时间步，输出也是多变量，只不过输出是一个时间点
王小葱鸭·2023-03-29 07:36

Pytorch-搭建网络框架(四)——学习率调整策略

Hello学习率/LR：控制参数更新的步长梯度下降：学习率调整策略：前期大，后期小pytorch中有6中学习率调整策略，但都是基于class_LRScheduler类class_LRScheduler基本属性：optimizer:学习率所关联的优化器last_epoch:记录epoch数，即学习率的调整是以epoch为周期的base_lrs:记录初始学习率主要方法：step()：更新下一个epoc
c_Qyaya·2023-03-21 07:12

Pytorch-使用Bert预训练模型微调中文文本分类

笔记摘抄语料链接：https://pan.baidu.com/s/1YxGGYmeByuAlRdAVov_ZLg提取码：tzaoneg.txt和pos.txt各5000条酒店评论，每条评论一行。1.导包和设定超参数importnumpyasnpimportrandomimporttorchimportmatplotlib.pylabaspltfromtorch.nn.utilsimportclip
皮一下很开心的豆子·2023-03-18 01:44

【B站_刘二大人pytorch深度学习实践】笔记作业代码合集

一、线性模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):#MSEy_pred=forward(x)return(y-y_pred)**2w_list=[]#权重mse_list=[]#对应权重损失值forw
m0_58586235·2023-03-16 07:54

STEP-5：Pytorch-机器翻译Seq2Seq

感谢伯禹学习平台，本次学习将记录记录如何使用Pytorch高效实现网络，熟练掌握Pytorch的基础知识,记录不包含理论知识的细节展开。SequencetoSequence模型:Encoder-Decoder结构训练预测具体结构：ImageNameEncoder-Pytorch实现importtorchimporttorch.nnasnnclassSeq2SeqEncoder(nn.Module)
可恶小林子·2023-03-11 12:45

pytorch-在竞赛中去摸索用法,用房价预测比赛了解数据处理流程

实战Kaggle比赛：房价预测让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测HousePrices-AdvancedRegressionTechniques|Kaggle。本文将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到满意的结果。获取和读取数据集比赛数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房子的特征，如街道
羞儿·2023-03-09 10:54

PyTorch深度学习实践 Lecture06 逻辑斯蒂回归

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：Lecture06Logistic_Regression文档资料：//Hereisthelink:课件链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw提
Horizon Max·2023-02-27 19:02

Pytorch 深度学习实践Lecture_6 Logistic Regression

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili线性回归线性模型预测：连续实数值线性回归模型预测：离散值（分类）仿射模型线性回归模型的仿射模型是在线性模型基础上添加了激活函数,可以将预测值映射到(-1,1)区间内。损失线性模型的MSEloss:线性回归模型BCEloss:PS:线性模型loss计算的是一个数轴上两个实数值的距离；线性回归模型loss计算的是分布的差异，计算方法有
endeavor`·2023-02-27 19:26

《PyTorch深度学习实践》Lecture_06 逻辑回归 Logistic Regression

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_06重点回顾+手记+代码复现+报错解决Lecture_06逻辑回归LogisticRegression一、重点回顾（一）分类任务的数据集①TheMNISTDataset
　木夕敢敢·2023-02-27 18:09

机器学习&深度学习实践笔记（一）：pytorch基础与线性回归

最近开始了机器学习与深度学习的学习与编程，大概也还是磕磕绊绊的走过来了，便记录一下历程与心得线性回归理论线性回归模型概述线性回归的内容就是我们假设一些数据，输出（标签）与输入之间存在线性关系，也就是可以用y=wTx+by=w^Tx+by=wTx+b来表示，然后我们需要找到一组最合适的的w与bw与bw与b，来使得模型最符合真实情况，在这里我们将我们的模型叫做H模型，因为吴恩达课程中说的就是一个hyp
听风南巷·2023-02-26 07:07

全15万字丨PyTorch 深度学习实践、基础知识体系全集；忘记时，请时常回顾。

✨✨我们抬头便看到星光，星星却穿越了万年.✨✨作者主页：追光者♂个人简介：在读计算机专业硕士研究生、CSDN-人工智能领域新星创作者、2022年度博客之星人工智能领域TOP4、阿里云开发者社区专家博主2023励志在10月底成为CSDNBlogExperts【无限进步，一起追光！】欢迎点赞收藏⭐留言本篇是关于深度学习框架——PyTorch的基础练习，面向初学者/复习者/遗忘者。一定要多次回顾！！！请
追光者♂·2023-02-21 10:03

想聊天？自己搭建个聊天机器人吧！

文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解，旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法，并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
飞桨PaddlePaddle·2023-02-16 23:03

PyTorch深度学习实践 第三讲--梯度下降法

Demo3:梯度下降法来源：B站刘二大人梯度下降法#任务：实现梯度下降（全部数据的平均损失）和随机梯度下降（单个数据的损失）#梯度下降importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集x=[1.0,2.0,3.0]y=[2.0,4.0,6.0]#初始化权重w=1.0#定义函数defforward(x):returnx*w#定义cost函数defcos
Vinsada·2023-02-07 11:15

【PyTorch深度学习实践】学习笔记 第四节 反向传播

课程链接PyTorch深度学习实践开始正题前，先做一个知识的补充，关于python的张量——tensor。
咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2023-02-07 09:44

4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播

梯度更新，简单模型，解析式做复杂模型通过计算图图的方式，方向传播求出来两层线性网络存在的问题，多少层叠加最好都是线性层，叠加就没意义了张量的每个值增加一个非线性函数链式求导法则链式求导法则，矩形框里面的局部梯度导数，正向求损失的时候梯度就提前算好了，提前把梯度存储好了，pytorch存到变量里面前馈和反馈最简单的线性模型张量，参数数据w和梯度，构建模型，本质上就是在构建计算图pytorch的定义人
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-02-07 09:14

推荐业界解决方案整理

内容深度召回模型在QQ看点推荐中的应用实践腾讯QQ看点图文多目标推荐实践经验郭沛东：图模型在信息流推荐的原理和实践（一点资讯）跨域推荐技术在58部落内容社区的实践微博推荐算法实践与机器学习平台演进多目标推荐场景下的深度学习实践
PiedPiper68·2023-02-07 08:58

Pytorch 深度学习实践Lecture_2 Linear Model

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili给的示例为模型y=wximportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)**2
endeavor`·2023-02-07 08:52

pytorch-官方demo-LeNet搭建训练测试全流程

一、搭建环境主要搭建的是pytorch1.7.1+python3.7+cuda11.0环境具体搭建过程可以参考其他优秀博客你可能遇到的一些问题可以参考我的博客：1.Error#15:Initializinglibiomp5md.dll,butfoundlibiomp5md.dllalreadyinitialized.2.【torch.cuda.is_available()输出false】3.ERR
SL1029_·2023-02-06 17:31

pytorch-模型转换与算子读取

目录一、pth转换onnx，并验证转换模型二、模型参数统计三、pth模型参数读取一、pth转换onnx，并验证转换模型当使用用tensorRT加速的时候，需要将pytorch模型转onnx模型。下面将介绍pytorch的pth模型如何转换成onnx，并验证转换模型。先给官网链接：https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html咱们直接用一段代码来看：importo
DLANDML·2023-02-05 16:10

B站刘二大人-Softmx分类器及MNIST实现-Lecture 9

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-线性回归 Pytorch实现 Lecture 5

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-多元逻辑回归 Lecture 7

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-数据集及数据加载 Lecture 8

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人
宁然也·2023-02-05 08:06

B站刘二大人-线性回归及梯度下降 Lecture3

系列文章目录《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人
宁然也·2023-02-05 08:36

刘二大人-《PyTorch深度学习实践》-lecture9-多分类问题-课程代码讲解-其中有自我理解的部分

importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasfuncimporttorch.optimasoptim#PIL(PythonImageLibrary)-Python第三方图像处理
Coke_Zero_SK·2023-02-05 08:35

Pytorch 深度学习实践Lecture_8 Dataset and Dataloader

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_BilibiliDataSet类作用：1)加载数据集2)数据集索引fromtorch.utils.dataimportDataset表示Dataset的抽象类所有其他数据集都应该进行子类化。所有子类应该实现函数:__init__,__len__,and__getitem____len__提供了数据集的大小__getitem__支持整数索引，范围从
endeavor`·2023-02-05 08:35

吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络

部分内容参考之前的笔记PyTorch深度学习实践文章目录第一周：卷积神经网络边缘检测Padding、Stride三维卷积卷积神经网络中的一层池化层第二周：深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception
MONA ODYSSEY·2023-02-03 16:51

PyTorch 深度学习实践 第9讲

第9讲多分类问题源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。
错错莫·2023-02-02 09:54

《PyTorch深度学习实践》学习笔记 【4】

《PyTorch深度学习实践》学习笔记【4】学习资源：《PyTorch深度学习实践》完结合集六、LogisticsRegression（逻辑斯蒂回归模型）虽然它叫做回归模型，但是处理的是分类问题6.0回归问题和分类问题有监督学习
Pin_BOY·2023-02-02 09:23

深度学习笔记（MNIST手写识别）

先看了点花书，后来觉得有点枯燥去看了b站up主六二大人的pytorch深度学习实践的课，对深度学习的理解更深刻一点，顺便做点笔记，记录一些我认为重要的东西，便于以后查阅。
烟火青年_Yan·2023-02-01 20:35

Windows配置pytorch转onnx转ncnn转android设备

前一阵写了一篇在linux上配置pytorch-＞onnx-＞ncnn-＞Android的文章，链接如下：深度学习模型DNN部署到安卓（移动）设备上——pytorch-＞onnx-＞ncnn-＞Android1
今天也是努力奋斗的阿迪鸭·2023-01-31 08:28

Pytorch模型转换为onnx或ncnn的方法兼谈pytorch模型编写规范

最近在将一个其它人编写的pytorch模型转换到ncnn格式，转换路径为：pytorch->torchscript->pnnx,中间有副产品onnx模型。
znsoft·2023-01-31 07:37

pytorch-多卡GPU训练

一、cuda和cpu张量记录cpu张量、cuda张量、list和array之间的转换关系。importtorchimportnumpyasnp#int->tensor->inta=torch.Tensor(1)b=a.item()#list->tensor(cpu)l0=[1,2,3]t=torch.Tensor(l0)#tensor(cpu)->numpy->lista=t.numpy()l1=
DLANDML·2023-01-29 16:38
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