PyTorch(二)——搭建和自定义网络 目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyT
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2023-07-27 19:32:29
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问题：MNIST数据集的数据分类输入层：起始点是一幅MNIST数据集中的图像，它的像素个数为28×28=784。这意味着我们的神经网络的第一层必须有784个节点。输出层：最后的输出层是0～ 9的任意一个数字，也就是10种不同输出。为每一个可能的类别分配一个节点。需要：python + pytorch + mnist数据集（训练集与测试集）具体步骤以及代码第一步，导入库# 导入库
import t
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2023-08-08 13:14:29
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1 任务首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务： 让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取0，不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点，也就是我们需要搭建这样一个神经网络，让我们在输入（1,1）时输出0，输入（1,0）时输出1（相同取0，不同取1），以此类推。2 实现思路因为我们的需求需要有两个输入，一个输出，所以我们需要在输入层设置两个输入节点，输出层设置一个输出节点。因
本篇博客中，我将快速搭建一个小型的网络，并对其进行训练、优化器调参，最后查看模型训练效果。
我将本次搭建网络分为一下几个部分下载、读取数据搭建网络准备日志、损失函数和优化器进行网络的训练与测试，模型文件的保存关闭日志并查看训练效果下载读取数据本篇博客所写代码使用 python，并且大量使用了 pytorch 第三方库，其中的 torvision.datasets.CIFAR
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2023-09-07 01:54:12
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本系列博客的目标是用pytorch 搭建一个网络。先简单后复杂吧~ 博客大部分内容参考官方文档，又按照自己更习惯的思路重新整理了下！好记性不如烂笔头，当写博客的时候，速度会慢下来，就有更多的时间思考自己曾经忽视的细节！参考： 知乎 梁泽浪 Pytorch 官方文档本系列博客的主要介绍：1、pytorc
pytorch搭建一个简单神经网络 1 import torch
2 import torch.nn as nn
3
4 # 定义数据
5 # x:输入数据
6 # y:标签
7 x = torch.Tensor([[0.2, 0.4], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4]])
8 y = torch.Tensor([[0.6], [0.5], [0.7]])
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2023-05-18 16:21:03
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最近发现身边的一些初学者朋友捧着各种pytorch指南一边看一边敲代码，到最后反而变成了打字员。敲完代码一运行，出来结果和书上一对比，哦，是书上的结果，就翻到下一章。半天就能把一本书都打完，但是合上书好像什么都不记得。有的甚至看了两三遍，都搭不出一个简单的网络来，这种学习方式很不可取。如果你刚好是这种情况，这篇文章应该能给你一些帮助。如果你已经是进阶的水平了，就直接关掉页面就好了。pytorc
目录典型的神经网络的训练过程1. 搭建一个Regression回归的基本神经网络结构Classification分类的训练保存模型和提取模型2. 自动梯度自定义传播函数实战手写数字识别3. 迁移学习自定义VGGNet迁移VGG16迁移ResNet504. 图像风格迁移实战图像的内容损失和风格损失模型搭建和参数优化模型训练完整代码5. 自动编码器通过线性变换实现自动编码器模型 典型的神经网络的训练
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2023-08-21 19:42:04
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神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。pytorch神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。 一个典型的神经网络训练过程包括以下几点：1.定义一个包含可训练参数的神经网络2.迭代整个输入3.通过神经网络处理输入4.计算损失(loss)5.反向传播梯度到神经网络的参数6
目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数（代价函数）3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型（代码详解）CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 注释均为注释下一
上一节回顾在介绍本篇之前，先就上一节的部分代码进行简要说明，在上一讲中我们利用torchvision模块中的datasets调用了MINST数据集，利用了如下图所示的结构进行如下的处理，线性层利用torch.nn.Linear()，Relu层利用torch.nn.functional as F进行调用，而view()函数则可以来改变x的自身形状。 文章目录上一节回顾卷积网络工作流程一、什么是卷积二
写在前面经过前面三节基础课程，我们可以来一些更加复杂的内容了，今天我们一起来看一个简单的神经网络是如何构成的，并仔细看看神经网络与之前的逻辑回归等课程有什么区别。完整代码参见feedforward_neural_network概念前面和大家讨论了线性分类器。但既然是线性的分类器，自然没有办法处理一些非线性结构，比如下图： 解决办法是多层神经网络，底层神经元的输出是高层神经元的输入。我们可以在中间横
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx安装 PyTorch 会安装两个模块，一个是torch，一个 torchvision...
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2021-10-25 11:28:40
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# PyTorch搭建分类网络教程
## 简介
在这篇文章中，我将教你如何使用PyTorch搭建一个分类网络。PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活和高效的工具来构建和训练深度神经网络。分类网络是深度学习中常用的一种模型，它可以将输入数据分为不同的类别。通过本教程，你将学会如何创建一个简单的分类网络，并用它来进行图像分类任务。
## 整体流程
下面是实现这个分类网络的整体流程：
原创
2023-09-18 17:14:29
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使用pytorch搭建神经网络1. Config and Seed 配置与种子数设置2. Transform/Pre-processing 预处理2.1 图片的预处理3. Dataset 数据集创建4. Dataloader 数据加载5. Model 网络模型5.1 自定义模型5.1.1 自定义模型的基本结构5.1.2 只有一个线性层的网络5.1.3 有一个隐藏层的网络5.1.4 有卷积层的网络
文章目录写在前面实战分析结构：代码实现完善补充1完善补充2使用GPU来训练网络测试模型 写在前面本系列笔记为pytorch入门学习，所以主要学习使用pytorch框架进行神经网络的实现过程，对于神经网络的基本原理可能不会做过多解释，主要着重于用法。 传送门：PyTorch入门（一）数据集的一些基础操作PyTorch入门（二）从零开始搭建一个神经网络PyTorch入门（三）损失函数与反向传播实战那
个人觉得应该先写卷积操作的常见技术和公式操作，才能对卷积输入维度（结果），输出维度（结果）有更直观的了解吧。简单介绍一下卷积的常用trick：PaddingStriding下方是输入输出公式（本人开始也很困惑，找到对应公式后，就十分明朗了）：n:原始输入的维度 | f:卷积核的大小 | p：padding的大小| s:stride的大小no padding: n - f + 1padding: n
nnUnet说明链接保姆级教程：nnUnet在2维图像的训练和测试不用写代码神器！教你用4行命令轻松使用nnUNet训练自己的医学图像分割模型安装和配置nnUNet环境创建python虚拟环境首先创建一个python 环境(3.7)，命名为nnunetconda create -n nnunet python=3.7然后安装pytorch环境，推荐安装最新的 pytorch的官网链接 https:
Kaiming He的深度残差网络（ResNet）在深度学习的发展中起到了很重要的作用，ResNet不仅一举拿下了当年CV下多个比赛项目的冠军，更重要的是这一结构解决了训练极深网络时的梯度消失问题。首先来看看ResNet的网络结构，这里选取的是ResNet的一个变种：ResNet34。ResNet的网络结构如图所示，可见除了最开始的卷积池化和最后的池化全连接之外，网络中有很多结构相似的单元，这些重
在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类。但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用，以及我们定义了一个网络并训练好，该如何在日后去调用这个网络去实现相应的功能。1、其他的相关代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import matplotli
