一维CNN网络模型Pytorch的实现和调优
一维卷积神经网络（1D CNN）通常用于处理时间序列数据或序列数据，它能够在局部邻域内学习特征，并在整个序列上进行特征提取。在本文中，我将详细记录如何在Pytorch框架中实现一维CNN网络模型，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南。以下是整理的内容。
## 环境准备
在开始之前，确保我的开发环境是正确配置的。以下是软
目录一 Liner二 RNN三 LSTM四 LSTM 代码例子概念介绍可以参考：Pytorch中所有模型分为构造参数和输入和输出构造参数两种类型。 模型构造参数主要限定了网络的结构，如对循环网络，则包括输入维度、隐层\输出维度、层数；对卷积网络，无论卷积层还是池化层，都不关心输入维度，其构造方法只涉及卷积核大小\步长等。这里的参数决定了模型持久化后的大小. 输入和输出的构造参数
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2024-02-07 14:44:43
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正如上一篇文章所述，CNN的最后一般是用于分类是一两个全连接层，对于前面池化层输出的二维特征图是怎么转化成一维的一个向量的呢？从上图的结构中可以看到，最后两层是两个矩形，也就是一维向量，以MNIST手写数据集为例，上层输出的特征图（Feature Map）为14*14*64大小，经过一个全连接层（这里第一个全连接层的神经元设置为1024个）之后，变成了1*1024的向量。为什么维数降低了呢？别忘了
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2023-12-26 21:03:52
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Local Response Nomalization在前面文章中采用softmax完成了无隐藏层的浅层神经网络，用于对mnist数据集（）分类，通过1000次迭代，识别率大于90%。本篇文章采用cnn搭建来实现对mnist数据集的分类，增加了卷积运算。参看书籍《tensorflow实战》 1.卷积神经网络 CNN最大的特点就是在于卷积的权值共享，利用空间结构减少学习的参数量，防止过拟合的同时
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2024-04-08 22:20:03
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在Tensorflow中，调用CNN训练的模型来预测图片类别，主要分为以下几步：1、加载训练后的模型saver = tf.train.import_meta_graph('./model/my-model-95.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./model/'))上述接口的参数都是训练好的模型存储后的文件，如下图所示：.
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2024-03-03 12:56:49
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正则化逻辑回归题目：你是工厂主管，你有一些芯片在两次测试的结果，你需要决定它们是否合格，你手里有之前的结果，现在需要构建一个逻辑回归模型进行预测代码：1. 读取数据import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
path = 'ex2data2.txt'
df = pd.read_csv(path, h
大家还记得这张图吗？
深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！
上文聚焦于源码和论文，对于各种卷积神经网络模型的实现，本文将介绍它们的 PyTorch 实现，非常有用！
这份资源已经开源在了 GitHub
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2024-08-08 22:09:32
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2020年10月5号，依然在家学习。今天是我写的第四个 Pytorch程序， 这一
原创
2022-12-14 16:27:35
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基于 PyTorch 构建卷积神经网络 CNN 文章目录基于 PyTorch 构建卷积神经网络 CNN0. 概述1. 导入 PyTorch 及其他相关库2. 准备数据集 (Data Preparation)3. 定义一个神经网络4. 训练神经网络 0. 概述在前面两项实验内容中，我们已经学习了 PyTorch 的基本数据类型 tensor 及其相关操作，并练习了如何通过 PyTorch 读入并处理
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2024-05-15 09:36:40
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本文用图解的方式，分析Faster-RCNN的PyTorch实现，以便直观地了解各个模块之间的调用和依赖关系，以及对NMS和ROI Align的CUDA实现的解读。下面我们以trainval_net.py为入口，解读一下Faster-RCNN的PyTorch实现过程。我们采用的数据集是PASCAL VOC 2007，采用的CNN模型是ResNet-101。数据读取数据读取过程大致为：提前读取训练样
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2024-05-30 09:53:20
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AlexNet网络在2012年内的ImageNet比赛中脱颖而出，性能大幅超越传统基于SVM等算法。其作者是多伦多大学的Alex Krizhevsky，因此网络命名为AlexNet网络。当然站在现在看AlexNet网络，它的很多trick也被运用广泛，但毕竟在当年还没有框架的年代能达到一定的效果，也是非常的不容易。【网络结构】 图1 AlexNet网络结构图
上图分为上下两个部分，每个部分
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2024-08-08 11:37:11
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AlexNet 网络结构：VGG ： conv3x3、conv5x5、conv7x7、conv9x9和conv11x11，在224x224x3的RGB图上（设置pad=1，stride=4，output_channel=96）做卷积，卷积层的参数规模和得到的feature map的大小如下：卷积神经网络基本计算原理http://m.elecfans.com/article/691826.html大
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2024-03-23 15:26:31
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目 录【1】简介与基本概念（1）二维卷积层（2）参数的学习 （3）特征图和感受野 （4）填充和步幅 （5）多输入通道和多输出通道 （6）池化 【2】典型的CNN网络（LeNet、AlexNet）（1）经典模型：LeNet （2）历史突破：AlexNet 【3】使用重复元素的网络（VGG）（1）VGG块（2）VGG-19网络 【1】简介与基本概念卷积神经网络CNN，是近些年在CV领域取得进展的基石
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2024-03-20 13:58:32
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文章目录前言一、CNN手推过程二、代码实现PyTorch二维卷积1.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度2.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,不考虑batch-size维度和channel维度, flatten版本3.用原始的矩阵运算来实现二维卷积,考虑batch-size维度和channel维度总结 前言本章主要是介绍CNN的手推过程，展示了CNN正
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2024-01-10 17:03:13
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一维数据的格式化和处理
一、概述
数据组织的维度
一维数据的表示，存储，处理
二、数据组织的维度
2.1 从一个数据到一组数据
2.2 维度：一组数据的组织形式
2.3 一维数据【3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376】由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应列表、数组和集合等概念
2.4 二维数据：由多个一维数据
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2024-09-18 11:40:00
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目录1 EXCEL里的表，从空间上来看都是二维的2 EXCEL表里的一维表，二维表概念（仅是EXCEL的概念！）2.0 属性的两种描述方式2.1 什么是一维表？2.2 什么是二维表？2.3 所谓一维表和二维表的互相转换3 例子3.1 例子13.2 例子21 EXCEL里的表，从空间上来看都是二维的从空间的占用形式来看，EXCEL本身就是一个平面软件，EXCEL里的所有表格，即使只有1行，
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2024-06-10 09:48:42
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上一篇博客中写了如何搭建基础的CNN网络，然后我又学习了比基本高级一点的神经网络框架，Inception框架，这个框架的核心作用就是不需要人为决定使用哪个过滤器，或者是够需要池化，而是由网络自己决定这些参数，你可以给网络添加这些参数可能的值，然后把这些输出连接起来，让网络自己学习这些参数，网络自己决定采用哪些过滤器组合。这篇博客利用Inception网络来训练mnist数据集，关键在于如何搭建In
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2023-11-25 17:41:53
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参考了众多的知乎文章，仅供过知识总结使用，未详尽引用还请谅解。排版显示问题请移步github： https://github.com/pzhren 一维卷积：nn.Conv1d标准的卷积示意图：Group convolution 分组卷积Alexnet分组卷积能否对通道进行随机分组？-- ShuffleNet针对群卷积的通道混洗(Channel Shuffle for Group Convol
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2023-12-15 11:48:16
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最近在看DQN的时候发现resnet模型又有点不太理解，于是把从CNN到Resnet的资料看了一遍，以防忘记，整个备忘录。 卷积神经网络(CNN)，是深度学习中常见的一种网络结构，相比于传统的神经网络大量的神经节点带来的内存消耗过大和参数爆炸，CNN的出现很好解决了这一问题。一.CNN基本概念 &nbs
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2024-03-29 10:24:46
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一、感受野的公式有哪些？前向公式，或称为正向公式，计算方向是从神经网络的浅层到深层；如下所示：L_k表示第k层（相对于第0层的原始图像）的感受野大小L_k-1表示第k-1层的感受野大小f_k表示第k层的kernel sizes_i表示第i层的stride（步长）；注意连乘号上标，不包括当前k层注意：第一次计算的时候从第1层开始，需要用到第0层的数据，而第0层数据是默认不变的。第0层一般
