TRAINING A CLASSIFIER到这里，你已经知道怎么定义神经网络，计算损失和更新网络的权重现在你应该考虑：What about data?通常，当你必须要处理一些图片、文本、音频或视频数据时，你可以使用标准的python包去下载数据到一个numpy数组中。然后你可以转换该数组为torch.*Tensor对于图像，如Pillow、OpenCV这些包就很有用对于音频，如scipy、libr
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2024-10-31 15:52:27
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系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类。 时间花费最多的是在数据集的处理上。 这一节主要内容就是对数据集的处理。 文章目录系列
本文首先介绍了数据预处理的方式，如dataset,dataloader。其次通过全连接网络来进行训练。torchvisiontorchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成：torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包
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2023-09-30 14:31:37
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文章目录Pytorch的基本使用Numpy和Tensor之间的转化GPU训练用numpy手动实现两层神经网络用pytorch手动实现两层神经网络Pytorch的NeuralNetwork库自定义模型用神经网络玩游戏 Pytorch的基本使用导入torch库，然后用torch.empty(5，3)初始化一个5*3的tensor。 这个tensor里的数字是随机的。torch.rand(5,3)里创
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2024-04-18 15:51:38
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一、Tensor的创建和使用1.概念和TensorFlow的是基本一致的，只是代码编写格式的不同。我们声明一个Tensor，并打印它，例如：import torch
#定义一个Tensor矩阵
a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8])
print(a)
print('{}'.format(a))然后会发现报以下错误：new() received
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2023-07-23 19:20:33
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文章目录Pytorch学习资源1.张量创建tensor张量的操作广播机制2.自动求导Autograd简介梯度3.并行计算简介 之前学习Pytorch已经比较久远了，本次学习是跟着datawhale的《深入浅出Pytorch》进行回顾和查缺补漏，以下是个人笔记，如果侵权咱就删。 Pytorch学习资源
Awesome-pytorch-list：目前已获12K Star，包含了NLP,CV,常见库
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2023-11-06 20:28:34
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1.定义网络我们将构建一个LSTM神经网络，在可见层中具有1个输入时间步长和1个输入特征，在LSTM隐藏层中具有10个存储器单元，在完全连接的输出层中具有1个具有线性（默认）激活功能的神经元。 2.编译网络我们将使用具有默认配置和均方误差丢失函数的高效ADAM优化算法，因为它是回归问题。 3.适合网络我们将使网络适合1,000个时期，并使用等于训练集中模式数量的批量大小。我们还将关闭所有详细输出。
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2023-12-20 17:22:25
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目录前言一.FCN网络二.网络创新点 前言 在图像分割领域，有很多经典的网络，如MASK R-CNN，U-Net，SegNet，DeepLab等网络都是以FCN为基础进行设计的。我们这里简单介绍一下这个网络。一.FCN网络 FCN 即全卷积网络，是收割端对端的针对像素级预测的端对端的全卷积网络。这里全卷积的意思就是将分类网络的全连接层给换成了卷积层。FCN 简单有效，目前很多网络的架构还是建
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2023-09-17 13:21:57
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文章目录数据加载DatasetDataloader可视化——TensorBoardTransformToTensorNomalizeResizeRandomCroptorch.nn：神经网络的基本架构Module：所有神经网络的基本类Convolution LayersPooling Layers非线性激活正则化层Recurrent LayersTransformer LayersLinear
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2024-04-18 17:54:38
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# PyTorch简介
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建深度学习模型。PyTorch拥有简单易用的接口，广泛应用于学术界和工业界。
## PyTorch的优势
PyTorch相对于其他机器学习框架的优势在于其动态图的特性。动态图指的是PyTorch能够在运行时构建计算图，这使得模型的开发过程更加灵活和直观。与之相比，其他框架如TensorFlow使用静
原创
2023-08-01 16:28:38
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通过例子学习PyTorch 通过PyTorch的自带例子了解基本概念。 PyTorch有两个主要特征:一个n维的张量，类似于numpy但可以在GPU上运行创建和训练神经网络是可以自动微分 使用一个全连接RELU网络作为例子。该网络有一个单独隐藏层，使用梯度下降适应随机数据，最小化输出和标签的欧氏距离。张量(Tensors) 引入PyTorch之前，首先用numpy实现网络。 Numpy提供一个n维
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2023-10-17 14:36:09
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## PyTorch 例子实现流程
本文将为刚入行的小白介绍如何实现一个使用PyTorch进行训练和预测的例子。我们将按照以下步骤进行：
```mermaid
gantt
title PyTorch 例子实现流程
section 数据准备
数据收集 :a1, 2022-01-01, 2d
数据预处理 :a2, aft
原创
2023-09-05 21:00:11
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第1步，导入相关的python包，并且下载训练集，其中训练集可以提前下载放到相应的目录下面。如果真的通过下面代码进行，将会相当耗时。from torchvision import datasets, transforms
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as
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2023-09-02 13:51:03
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PyTorch是一个针对深度学习，并且使用GPU和CPU来优化的tensor library(张量库)。最新发布的稳定版本为1.9，源码在https://github.com/pytorch/pytorch 。它支持在Linux、Mac和Windows上编译和运行。调用Python接口可以通过Anaconda或Pip的方式安装，调用C++接口
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2023-08-14 15:21:08
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Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。在本文中，我们将会介绍 30 个简短的代码片段，你可以在 30 秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。1.检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了 set() 属性，该属性将会从列表中删除重复的元素。def all_uni
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2023-07-29 22:10:35
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backward函数官方定义：torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None)Computes the sum of gradients of given tensors w
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2024-08-20 17:29:17
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作者: Sasank Chilamkurthy在解决任何机器学习问题上，在准备数据上会付出很大努力。PyTorch 提供了许多工具， 使数据加载变得简单，希望能使你的代码更具可读性。本教程中，我们将看到图和从一个不重要的数据集中加载和预处理/增强数据。要运行本教程，请确保已安装一下软件包： 1. scikit-image: 用于图像 IO 和 变换 2. pandas： 更简单的 csv 解析
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2023-07-24 10:12:21
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Jquery是继prototype之后又一个优秀的Javascript框架。对prototype我使用不多，简单了解过。但使用上jquery之后，马上被她的优雅吸引住了。有人使用这样的一比喻来比较prototype和jquery：prototype就像Java，而jquery就像ruby.实际上我比较喜欢java（少接触Ruby罢了）但是jquery的简单
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2024-02-02 19:18:34
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一、ListView适配器的适配类型（用一个实体类Fruit表示），要这么写package com.example.magicalpai.list_view;publi
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2023-11-21 10:23:28
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<二>经典例子这一次这几个例子要我自己一下子写出来应该是不可能的，先主要感受以下OpenCV的一些有趣的功能吧。（溜走（1）彩色目标跟踪：Camshift①Cameshift算法：根据鼠标框区域的色度光谱来进行摄像头读入的视频目标追踪。 ②代码和示例往往能够更生动形象的进行理解 注：代码来源于OpenCV官方例程，每个用户的下载里面都有，这里的代码文件名为：camshiftdemo.c
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2024-03-05 19:52:02
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