# PyTorch 全连接网络（二分类）的实现指南
在机器学习和深度学习领域，全连接神经网络（Fully Connected Neural Network, FCN）是最基础的网络结构之一。在这篇文章中，我将教你如何使用 PyTorch 实现一个用于二分类任务的全连接网络。为此，我们将进行一系列的步骤，这里我会先给出整体流程表格，接着详细解释每一步的代码。
## 1. 流程概览
以下是实现全
原创
2024-10-27 06:35:34
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分类练习：构造一个三分类的网络1.制造数据
a.先构造坐标点的基本形态 100 行 2列 ，语句：torch.ones(行数，列数)
b.使用正态分布 torch.normal(x×基本数据的tensor，方差） 会返回一个张量
c.构建标签 torch.ones(张量形状）
d.拼接数据：将样本和样本，标签和标签拼接起来 torch.cat((样本tensor1,样本tensor2），拼接
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2024-02-20 09:49:01
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对线性层的复用 Dense网络：稠密网络，有很多线性层对输入数据进行空间上的变换,又叫DNN 输入x1,x2…xn是数据样本的不同特征 Dense连接就是指全连接 比如预测天天气，就需要知道之前几天的数据，每一天的数据都包含若个特征，需要若干天的数据作为输入假设现在取前3天，每一天有3个特征第一种方法：把x1,x2,x3拼成有9个维度的长向量，然后去训练最后一天是否有雨用全连接稠密网络进行预测，如
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2024-06-12 21:38:36
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数据准备很多例子做图像分类的时候都喜欢用手写数字作为例子来讲解图像分类，这是一个及其不负责任的教学，我个人认为做深度学习有时候是要在数据集上下功夫的，而且因为很多框架都内置了手写数字数据集，并且已经给我们处理好了，直接可以导入到神经网络中用了，因此整个实验下来，我们连数据是什么样子都不知道，更别提学完之后去训练自己的数据集了。这里我用的是猫狗分类的数据集，如下图所示： 利用
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2023-08-23 16:42:27
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VGG-16网络模型pytorch实现今天把VGG-16的网络模型过了一遍，来记录一下，我是根据别人的博客改的代码，并没有完全的自己敲一遍。 下面是吴恩达老师第四课——第二周——2.2经典网络里的VGG-16网络结构图 这张图里很清晰的讲解了各个层图像的尺度和深度，以及卷积层和池化层的位置。 AlexNet只有八层网络，使用11 * 11的卷积核（滤波器），而VGG-16有16层网络，使用的是3
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2023-11-24 22:07:08
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本文所记录的内容是观看B站刘二大人的相关pytorch教学视频所做的笔记 视频链接：Pytorch深度学习实践目录一、多分类问题1.softmax()2.NNLLoss()函数——不建议使用3.CrosssEntropyLoss()——建议采用二、代码实现1.数据集的下载和预处理2.构建模型3.定义优化器和损失函数4.开始训练模型并测试三、完整代码一、多分类问题1.softmax() &
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2023-08-11 12:59:26
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一、描述：用简单的例子看一下神经网络是怎么分类的：二、步骤1.创建数据import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.functional as func
from torch.autograd import Variable
import torch.nn
#有两组数据，一组数据属于分类1，一组数据属于分类0
#创建数据
n
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2023-11-08 17:02:05
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本讲目标： 介绍Pytorch搭建LeNet5网络的流程。 Pytorch八股法搭建LeNet5网络1.LeNet5网络介绍2.Pytorch搭建LeNet5网络2.1搭建LeNet网络2.2测试LeNet网络输出2.3下载数据集2.4加载并配置网络2.5训练并保存网络2.6测试图片 1.LeNet5网络介绍 借鉴点：共享卷积核，减少网络参数（通过共享卷积参数，避免了像全连接层那样存在大量参
最近尝试学习使用了深度学习框架pytorch，记录如下内容。主要是分析例程CIFAR10数据分类网络。1，网络的定义网络部分的定义主要是两个部分。（1）组成网络的各个模块定义。如卷积层，池化层，全连接层等。a. 卷积层定义。卷积层定义使用函数torch.nn.Conv2d()，主要参数包括in_channels，out_channels,kernel_size等。这里主要介绍这三个参数的含义和使用
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2023-10-05 12:18:02
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# PyTorch 二分类网络入门
近年来，深度学习技术在各个领域的应用越来越广泛，其中二分类问题是最基础的任务之一。本文将通过一个简单的PyTorch二分类网络的示例，帮助大家了解如何构建、训练和评估一个二分类模型。
## 1. 什么是二分类问题？
二分类问题是指将输入数据分为两个类别的问题。例如，医疗领域中的肿瘤检测（良性或恶性）、情感分析（正面或负面）等场景都属于二分类问题。在这种情况
# PyTorch二分类网络
在机器学习和深度学习领域，二分类问题是一个非常常见且重要的问题。通过构建一个二分类网络，我们可以对数据进行分类，例如区分垃圾邮件和正常邮件、识别猫和狗等。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的二分类网络，并演示如何训练和测试该网络。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发并维护。它提供了丰富的API和灵活
原创
2024-04-19 06:27:48
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文章目录源码下载分类网络的常见形式分类网络介绍1、VGG16网络介绍2、MobilenetV2网络介绍3、ResNet50网络介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型分类网络的训练1、LOSS介绍2、利用分类网络进行训练a、数据集的准备b、数据集的处理c、开始网络训练总结 源码下载https://github.com/bubbliiiing/classification-pytorc
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2024-02-02 14:18:05
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深度学习（猫狗二分类）题目要求数据获取与预处理网络模型模型原理Resnet背景Resnet原理代码实现模型构建训练过程批验证过程单一验证APP运行结果训练结果批验证结果APP运行结果Tensorboard可视化模型对比可视化结果分析附录resnet网络架构resnet34网络架构 题目要求题目： 猫狗二分类。要求： 利用Pytorch深度学习框架实现对猫狗图片进行分类。说明： 1.学会读取训练集
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2023-09-29 20:20:15
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卷积神经网络1. 卷积层全连接神经网络：网络全部由线性层串联（在线性层中，任意两个输入与输出之间都存在权重，即每一个输入节点都参与到下一层任何一个输出节点的计算上，因此线性层也叫做全连接层）二维卷积的神经网络，卷积层：特征提取器 卷积过程：几个要点：每个卷积核的通道数与输入图像的通道数必须一致卷积核的个数决定输出图像的通道数import torch
in_channels,out_channels
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2023-10-13 20:15:28
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文章目录前言多层LSTM权重形状batch_first输入形状输出形状参考 前言本文记录一下使用LSTM的一些心得。多层LSTM多层LSTM是这样： 而不是这样： 我们可以控制如下的参数来控制：权重形状上面的权重除了偏置可以归结为3类，即U（输入专用，就是上面那些含有i的W）,V（目标输出专用）,W（隐藏层之间专用，含有h的W）。不过，这里没有目标输出。所以只有两大类，各四个，一共8个。U类矩阵
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2023-11-02 09:04:34
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# PyTorch实现全连接二分类网络
在机器学习和深度学习领域，二分类问题经常出现，比如垃圾邮件检测、肿瘤良恶性判断等。在这篇文章中，我们将使用PyTorch框架来实现一个简单而强大的全连接二分类网络。随后，我们将通过旅行图和甘特图来帮助大家理解整个实现过程。
## 什么是全连接网络？
全连接网络（Fully Connected Network）是一种前馈神经网络，其中每一层的每一个神经元
作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian SunImageNet Top5错误率： 3.57%主要思想：Residual，残差，名字就体现了，不学绝对值，而学差值。不去学绝对的完全重构映射，只学映射后相对于原来的偏差，即和identity的差值，绝对变相对，容易多了。前向，容易学习，后向，有了梯度高速通道，更好训练，能避免梯度消失。基本结构网
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2024-03-15 11:05:59
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目录MobilenetV2介绍MobilenetV2网络结构1. Depthwise Separable Convolutions2. Linear Bottlenecks3. Inverted residuals4. Model Architecture数据集下载代码实现1. 导入相关库2. 定义超参数3. 数据预处理4. 构造数据器5. 重新定义迁移模型6. 定义损失调整和优化器7. 定义训练
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2024-05-17 18:05:58
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1、Softmax（层）函数：将输出值转换成概率值（各个值按自身大小按比例缩放在[0,1]之间，且加起来等于1）：Softmax公式：如下流程图中，Exponent相当于softmax的表达式中的分子部分，Sum相当于把三个Exponent处理过后的相加，Divide相当于把单个Exponent处理好的数除以三个Exponent处理过后的和：2、交叉熵损失函数流程框图：3、交叉熵损失函数（Cros
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2023-11-01 23:07:41
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本篇开始学习搭建真正的神经网络，前一部分讨论深度学习中预处理数据的基本流程；后一部分构建了两种全连接网络，用三种载。h...
原创
2022-09-16 13:45:59
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