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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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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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
深度神经网络基础理解（pytorch）前言一、CNN是什么？二、CNN过程总结 前言随着社会的发展基于pytorch结构的深度神经网络越来越流行（分类问题，目标检测，人脸识别，目标追踪等等），现对CNN(卷积神经网络)以及基本定义与理解进行简单的论述以及针对Mnist数据分类问题代码实现与讲解，注意本文章使用pytorch框架。提示：以下是本篇文章正文内容，一、CNN是什么？CNN(Convol
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2023-10-17 23:47:34
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Kaggle猫狗大战——基于Pytorch的CNN网络分类：CNN网络、调参（3）CNN网络是整个项目的核心部分，我准备分两部分讲，首先是Pytorch中的CNN网络代码的结构，便于大家之后修改，形成自己的网络。另一个是测试一些常见的优秀网络，比如VGG、ResNet等等。CNN：卷积神经网络要详细讲卷积神经网络真的是班门弄斧，建议大家还是去找些关键的文献或者专门讲这些的大佬，我这里只讲下pyto
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2023-10-20 14:05:21
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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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## CNN 回归网络 pytorch代码解析
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种特殊的神经网络结构，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的CNN回归网络，并训练数据集。
### CNN回归网络结构
CNN回归网络通常由卷积层、池化层、全连接层等组成。在本例中，我们使用一个简单的CN
原创
2024-02-25 07:10:25
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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
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2023-10-24 00:10:22
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文章目录一、前言1）免责声明2）写点我自己的理解3）看本文之前需要了解的知识二、实例说明1）要解决什么问题2）CNN网络模型训练组数据3）CNN网络模型三、基于Pytorch的CNN网络模型代码四、深入剖析1）learning rate和epoch怎么确定？2）看看权重是怎样的3）理解loss.backward()4）理解optimize.step()5）为什么要用zero_grad()? 一、
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2024-08-08 22:12:56
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卷积神经网络（CNN）CNN解决了什么问题人类的视觉原理卷积神经网络-CNN 的基本原理卷积--局部特征提取池化层（下采样）——数据降维，避免过拟合全连接层——输出结果使用pytorch 实现卷积神经网络--(MNIST实战) 该博客仅用于记录学习过程，避免忘记方便以后复习卷积神经网络最擅长的就是进行图像处理问题，它受到人类视觉神经系统的启发。 CNN具有两大特点： 1、能够有效的将大数据量的图
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2023-12-02 23:51:19
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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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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pytorch神经网络实现卷积神经网络(CNN)卷积池化(pooling)流行的CNN结构PyTorch搭建CNNRNN循环神经网络LSTM RNNPyTorch实现RNN自编码（Autoencoder）MNIST实战GAN生成对抗网络(Generative Adversarial Networks) pytorch神经网络实现包括CNN、RNN、LSTM等神经网络的介绍以及PyTorch实
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2024-01-04 00:37:11
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# 实现PyTorch CNN
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现一个卷积神经网络（CNN）。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始！
## 整体流程
下面是实现PyTorch CNN的整体流程，我们将按照以下步骤进行：
1. 导入必要的库和模块
2. 加载和预处理数据集
3. 构建CNN模型
4. 定义损失函
原创
2023-08-20 08:52:05
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目录一、准备MNIST数据集 二、LeNet模型构建三、完整代码本篇博客教大家使用MNIST数据集基于Pytorch框架实现比较经典的一种卷积神经网络：LeNet。运行环境：python 3.6.12，pytorch 1.6.0，torchvision 0.7.0一、准备MNIST数据集MNIST是一个非常经典的手写字数据库，官网网址请点击此处，需要的可自行下载。不过，Pytorch为我
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2023-10-08 08:27:35
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CNN 神经网络CNN (Convolution Neural Network) 卷积神经网络主要卷积层，激活层，池化层，Dropout, batch Normal 等层按照一定的顺序组成。卷积和卷积层卷积操作被广泛应用与图像处理领域，不同卷积核可以提取不同的特征，例如边沿、线性、角等特征。在深层卷积神经网络中，通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。单输入通道的情况，灰度图像 多通
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2023-08-29 16:03:43
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文章目录pytorch：构建简单CNN定义网络总结 pytorch：构建简单CNN上图是一个简单的前馈神经网络,它接受一个输入,然后一层接着一层的输入,知道最后得到结果.神经网络的典型训练过程如下:定义神经网络模型,它有一些可学习的参数(或者权重);在数据集上迭代;通过神经网络处理输入;计算损失(输出结果和正确值的差距大小)将梯度反向传播会网络的参数;更新网络的参数,主要使用如下简单的更新原则:
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2023-10-16 13:20:15
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结构化CNN模型构建与测试前言GoogLeNet结构Inception块模型构建resNet18模型结构残差块模型构建denseNet模型结构DenseBlocktransition_block模型构建结尾 前言在本专栏的上一篇博客中我们介绍了常用的线性模型，在本文中我们将介绍GoogleNet、resNet、denseNet这类结构化的模型的构建方式。GoogLeNet结构整体的结构似乎有些吓
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2024-05-15 10:33:17
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〇、基本流程加载数据->搭建模型->训练->测试 一、加载数据通过使用torch.utils.data.DataLoader和torchvision.datasets两个模块可以很方便地去获取常用数据集(手写数字MNIST、分类CIFAR)，以及将其加载进来。1.加载内置数据集import torch
from torch.utils.data import Data
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2023-10-08 20:57:22
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CNN的介绍我就不写了，基本的都知道，用于处理图像语音的一种神经网络。在全连接层的基础上，增加了卷积层和池化层。关于卷积层和池化层填充系数padding的计算公式，两者都是都是用一个核（窗口）去处理，卷积核是为了取得图像的信息，包含了网络的学习参数，池化层是为了突出图像重要信息和缩小图像规模（分为最大池化和平均池化），不含学习参数，但两者的计算模式都是一个窗口计算得到1个值，故计算模式是相同的。需
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2023-10-16 13:20:44
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