文章目录前言一、CNN？二、用单批量测试模型1.引入库2.读入数据集3. 建造Module实例4. 训练总结 前言在刚开始学习Deep Learning时，一件几乎不可能的事情就是知道每一个东西背后的原理和用法。但是，很多人又不得不在前期涉猎很多在前期不应该碰的东西。多摸索是好事，但考虑到性价比，最好的办法是有人带着你从头实现一下你所需要做的。在此，我希望本文是目标导向型的——即与你一同从头实现
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2023-10-08 14:27:39
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# PyTorch默认初始化探索
在深度学习中，模型的初始化方式对最终训练结果有着至关重要的影响。PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，它在模型参数的初始化方面也提供了多种策略。在本文中，我们将探讨PyTorch的默认初始化方式，并通过代码示例深入理解这一过程。
## 什么是参数初始化？
参数初始化是指为神经网络的权重和偏置赋予初始值的过程。合理的初始化能够帮助网络更快地收敛，避免
PyCharm 的初始设置（知道）目标恢复 PyCharm 的初始设置第一次启动 PyCharm新建一个 Python 项目设置 PyCharm 的字体显示PyCharm 的升级以及其他PyCharm 的官方网站地址是：https://www.jetbrains.com/pycharm/01. 恢复 PyCharm 的初始设置PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyChar
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2023-10-23 14:07:57
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torch操作一、nn.Identity二、nn.SiLU三、nn.MultiheadAttention()四、torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) → Tensor4.1 Tensor.flatten(dim=)六、Tensor.unsqueeze(dim=)七、Tensor.squeeze(dim=)八、torch.transpose(i
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2024-10-31 20:52:33
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# PyTorch默认初始化权重的实现指南
在深度学习中，模型的权重初始化是影响训练效率和最终性能的关键步骤。PyTorch是一款广泛使用的深度学习框架，提供了灵活的方式来初始化模型的权重。在本文中，我们将一步一步教会你如何在PyTorch中实现权重的默认初始化。
## 整体流程
首先，我们来看看实现权重初始化的整体流程。下面的表格描述了所需的主要步骤：
| 步骤 | 描述
## PyTorch 默认权重初始化方式解析
### 1. 流程表格
```mermaid
journey
title PyTorch 默认权重初始化方式实现流程
section 初始化流程
Initialize --> |导入PyTorch库| Import torch
Initialize --> |定义神经网络模型| Define neu
原创
2024-02-26 06:45:50
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前面简单浏览了st_vio和st_net这两个结构体，在此稍微总结下，mysql是一个连接一个线程专门去处理的，线程用THD结构体描述，其中包含了st_net字段用来描述这个连接的网络属性，st_net包含st_vio，而st_vio则抽象化了网络接口。下面就看看st_vio和st_net的初始化代码：thd = new THD; // mysql简单暴力的直接new出thd
// 此处new和
文章目录tf.constant_initializertf.truncated_normal_initializertf.random_normal_initializertf.random_uniform_initializertf.uniform_unit_scaling_initializertf.variance_scaling_initializertf.orthogonal_init
第20学此次学习所有的根据步长创建一维tensor的几个方法，因为基本相似，所以把他们都放在一起，并进行比较。torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
torch.range(start=0
前言ConvLSTM最早由《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》论文提出，目的是用于解决降水预报问题。降水预报问题通常被看做时序上的问题，因此被考虑使用LSTM来解决，但是单纯的LSTM不能通过图片来利用空间上的数据特征，因此空间特征在这个LSTM方法中利用是很不充
本章内容基于刘老师的https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=3（一）寻找权重我们遇到数据时，首先会去使用线性模型来尝试其是否符合，因为线性模型比较简单，在使用线性模型的过程中，我们需要去猜测 y = w*x+b中的权重w，当我们猜测的权重符合数据时，我们所得到的模型输出就会与实际值相符，如下图中的红线那样。 但我们在一开始并
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2024-02-25 11:39:02
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PyTorch 源码解读之 torch.autograd：梯度计算详解 在训练深度神经网络时，有时需要固定某些层或参数不进行更新。可以使用PyTorch提供的nn.Module中的parameters()方法来获得所有需要学习的参数，并使用torch.optim.SGD()等优化器的param_groups参数来控制不同层的学习率。通过将学习率设为0，就可以固定某些层或参数的权重。例如，在以下示例
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2023-10-09 11:11:57
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1 权重参数的更新（Optimer.step()） ：根据上述计算的梯度值，不断进行权重参数得更新参数优化目的：不断更新权重参数，使得损失值达到最小。 参数优化的方法：权重参数=权重参数-权重参数梯度学习率 损失值计算的方法：给定参数计算损失值； loss = inputw.t() +b – target 的平方例子： 求 y=wx+b的参数，给100个点( x , y )；解法：我们已知(x,y
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2024-03-11 12:51:19
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PyCharm的初始设置（知道）目标² 恢复PyCharm的初始设置² 第一次启动PyCharm² 新建一个PyCharm项目² 设置PyCharm字体显示² PyCharm的升级以及其他01.恢复PyCharm的初始设置PyCharm的配置信息是保存在用户家目录下的.PyCharmxxxx.x目录下的xxxx.x表示当前使用的PyCharm的版本
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2023-11-02 00:20:39
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神经网络中的几种权重初始化方法在深度学习中，对神经网络的权重进行初始化（weight initialization）对模型的收敛速度和性能的提升有着重要的影响。在神经网络在计算过程中需要对权重参数w不断的迭代更新，已达到较好的性能效果。但在训练的过程中，会遇到梯度消失和梯度爆炸等现象。因此，一个好的初始化权重能够对这两个问题有很好的帮助，并且，初始化权重能够有利于模型性能的提升，以及增快收敛速度。
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2024-05-08 21:12:40
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10. Flatten, Reshape, And Squeeze Explained - Tensors For Deep Learning With PyTorch我们开始用tensor进行简单操作对于tensor的操作主要有四种重塑操作元素操作元素还原操作元素访问操作最后这个len（t.shape）代表知道t的秩先把t.shape变成tensor类，再用prod求tensor 的数量，也就是
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2023-10-03 22:55:46
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import tensorflow as tf
import helper
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 设置字符集，防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei'
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2024-02-24 23:02:16
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深层网络需要一个优良的权重初始化方案，目的是降低发生梯度爆炸和梯度消失的风险。先解释下梯度爆炸和梯度消失的原因，假设我们有如下前向传播路径： a1 = w1x + b1 z1 = σ(a1) a2 = w2z1 + b2 z2 = σ(a2) ... an = wnzn-1 + bn zn&nbs
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2024-05-09 14:27:00
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文章目录PyCharm 的初始设置目标01. 恢复 PyCharm 的初始设置02. 第一次启动 PyCharm2.1 导入配置信息2.2 选择许可协议2.3 PyCharm 的配置初始界面2.4 欢迎界面03. 新建/打开一个 Python 项目3.1 项目简介3.2 打开 Python 项目设置项目使用的解释器版本3.3 新建项目1) 命名规则2) 演练步骤04. 设置 PyCharm 的字
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2023-11-30 20:30:21
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深度学习笔记其五：卷积神经网络和PYTORCH1. 从全连接层到卷积1.1 不变性1.2 多层感知机的限制1.2.1 平移不变性1.2.2 局部性1.3 卷积1.4 “沃尔多在哪里”回顾1.4.1 通道1.5 小结2. 图像卷积2.1 互相关运算2.2 卷积层2.3 图像中目标的边缘检测2.4 学习卷积核2.5 互相关和卷积2.6 特征映射和感受野2.7 小结3. 填充和步幅3.1 填充3.2
