视频中所涉及的代码如下：basic_cnn.py 一个简单的卷积层padding.py 卷积层参数——padding填充stride.py 参数——步长maxpooling.py 下采样——最大池化cnn.py 一个简单的卷积神经网络cnn_job.py 作业——修改网络结构1. basic_cnn.py 一个简单的卷积层 示范卷积层所做的工作import torch
in_channels, o
转载
2023-09-21 11:35:20
157阅读
文章目录一、数据的读取1. Dataset 类2. DataLoader 类二、Pytorch搭建神经网络的流程三、卷积层3.1. 一维卷积层：torch.nn.Conv1d（）3.2. 二维卷积层：torch.nn.Conv2d（）3.3. 三维卷积层：torch.nn.Conv3d()四、池化层4.1. 1维最大池化：torch.nn.MaxPool1d()4.2. 2维最大池化：torch
识别黑白图中的服装图案(Fashion-MNIST)基于上述代码修改模型的组成1 修改myConNet模型1.1.1 修改阐述将模型中的两个全连接层，变为全局平均池化层。1.1.2 修改结果### 1.5 定义模型类
class myConNet(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(myConNet, self
卷积网络中的输入和输出层与传统神经网络有些区别，需重新设计，训练模块基本一致import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchvision import datasets,transforms
import matplotlib.pypl
1）神经元模型最简单的MP模型，右图是“与”逻辑的数学表达： 神经元模型基函数表示“如何组合”激活函数表示“是否到阈值”“最后网络表达的方式” 基函数类型1：线性函数 给定训练集，权重wi以及阈值θ可通过学习得到。阈值可看做一个固定输入为-1.0的“哑结点”所对应连接权重w（n+1），这样权重和阈
前一阶段一直在准备毕业论文和软设的考试，终于忙完了，接着学习PyTorch，这篇博客主要讲述，如何利用PyTorch搭建简单的CNN网络来识别mnist数据集。搭建CNN网络的主要步骤如下：1、导入库文件2、数据处理3、下载数据集4、构建DataLoader5、构建模型6、构建损失7、构建优化器8、训练模型9、测试模型这也是我这一篇文章的目录，这也是pytorch搭建模型的一个基本流程。1、导入库
转载
2023-09-20 16:32:57
241阅读
文章目录前言一、导入相关模块，使用torch.nn.functional1、工程代码2、torch.nn.functional和nn.model两者区别详见：a、不同点b、相同点c、调用方式二、设置CPU生成随机数的种子，方便下次复现实验结果。1、工程代码2、torch.manual_seeda、相同随机种子b、不同随机种子三、数据集加载1、工程代码2、torch.utils.data.Data
目录1 概述2 卷积（Convolution）2.1 单通道的卷积2.2 三通道的卷积2.2.1 1 Output Channel 2.2.2 M Output Channels3 卷积层常见参数3.1 padding3.2 stride3.3 Subsampling——MaxPo
转载
2023-08-12 20:18:14
112阅读
在前3篇博客介绍完pytorch的基础知识之后，我这里我们接着介绍简单网络的搭建，详述卷积操作，最后根据卷积操作搭建 神经网络的卷积层。1. nn.Module的简单使用 官方帮助文档 首先，我们还是要从帮助文档看起，进入 pytorch 官网，查看 Pytorch 的官方帮助文档
近期开始学习Pytorch，在这里小小记录下。 由于是实现卷积神经网络，所以数据集统一使用CIFAR10。 首先，搭建最简单的卷积神经网络：class Model(nn.Module):
def __init__(self) :
super().__init__()
# 序列化
self.model1=Sequential(
转载
2023-08-10 22:45:02
93阅读
卷积神经网络卷积神经网络最初是为了解决计算机视觉的相关问题设计的，现在其不仅被应用在图像和视频领域，也可用于诸如音频信号的时间序列信号的处理之中。 本文主要着重于卷积神经网络的基本原理和使用PyTorch实现卷积神经网络。一. 发展脉络二. 卷积神经网络因为一开始卷积神经网络的提出也是为了解决图像问题，所以在阐述其理念时，我们也多会使用图像问题作为示例。（一）综述1. 全连接网络存在的问题全连接神
转载
2023-07-31 22:48:15
203阅读
学习完土堆的Pytorch教程之后，进行了一次完整的卷积神经网络搭建、训练以及测试（文末附最好的Pytorch入门教程，来自B站UP土堆）。 本次搭建的是CIFAR10模型，模型结构见下图；数据集选用的是CIFAR-10数据集，其中训练集有50000张图片，测试集有10000张图片，类别为10分类。 本次实验的文件结构见下图： 其中，model.py中是对模型的定义；train.py中
转载
2023-09-14 21:45:58
135阅读
（注：文章中所有path指文件的路径）因毕业设计需要，接触卷积神经网络。由于pytorch方便使用，所以最后使用pytorch来完成卷积神经网络训练。接触到的网络有Alexnet、vgg16、resnet50,毕业答辩完后，一直在训练Alexnet。1.卷积神经网络搭建 pytorch中有torchvision.models,里面有许多已搭建好的模型。如果采用预训练模型，只需要修改最后
转载
2023-10-12 13:37:00
56阅读
二维互相关运算mport torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1)
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.sh
转载
2023-08-11 16:57:23
147阅读
卷积神经网络一、图片的识别过程：二、卷积神经网络解决了两个问题三、基本结构1.卷积层2.池化层3.ReLU 激活层单层卷积神经网络4.全连接层四、卷积神经网络流程五、卷积神经网络算法过程六、(代码)卷积神经网络---手写数字模型 一、图片的识别过程：1.特征提取-CNN自动提取（卷积层） 2.提取主要特征（池化层） 3.特征汇总 4.产生分类器进行预测识别（全连层）1.传统神经网络处理图片-全连
转载
2023-06-25 09:53:42
301阅读
卷积神经网络中所有的层结构都可以通过 nn这个包调用。1.卷积层nn.Conv2d（）卷积在 pytorch 中有两种方式，一种是torch.nn.Conv2d()，一种是 torch.nn.functional.conv2d()，这两种形式本质都是使用一个卷积操作。 这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的，首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型，大小是
转载
2023-08-01 17:14:59
80阅读
文章目录前言1. 导入模型管理模块2. 模型实例化3. 导入数据处理模块4. img数据转tensor 数据预处理5. 图像转tensor6. 评估设置7. tensor传入Net8. 标签加载9. 预测值排序10. 执行softmax 把预测值转换为百分比11. 对列表中元素排列 descending=True 为降序排列12. 降序排列前五个 第0维 bichsize总结 前言但是如何快速搭
8. 卷积神经网络卷积卷积神经网络notationmulti-KernelLeNet-5卷积层的作用效果nn.Conv2dF.conv2d池化层poolingupsampleReLubatch norm使用原因feature scaleimage NormlizationBatch Normlization使用效果使用优势经典的神经网络ImageNet dataset 224x224LeNet-
转载
2023-09-12 19:41:23
52阅读
前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理，对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析，对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分的理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线，在利用 Tensorflow 搭建神经网络之前，先尝试利用 numpy 手动搭建卷积神经网络，以期对卷积神经网络的卷积机制
转载
2023-11-04 18:55:43
0阅读
目录1. 神经网络1.1 神经网络是怎么工作的？1.2 神经网络为什么要这样工作呢？softmax回归损失梯度下降算法反向传播算法2.卷积神经网络2.1 与传统卷积神经网络的区别2.2 卷积神经网络工作原理卷积层激活函数——Relu池化计算全连接层2.3 卷积神经网络常见架构3. 使用Pytorch搭建神经网络4. 使用Pytorch实现卷积神经网络 1. 神经网络1.1 神经网络是怎么工作的？
