门控循环单元（GRU）是较流行的长期短期记忆（LSTM）网络的年轻兄弟，也是一种循环神经网络（RNN）。 就像它的兄弟一样，GRU能够有效保留顺序数据中的长期依赖性。 此外，他们还可以解决困扰普通RNN的“短期记忆”问题。门控循环单元（GRU）是RNN体系结构的一种变体，它使用门控机制来控制和管理神经网络中细胞之间的信息流。 GRUs仅在2014年由Cho等人引入。 并且可以认为是相对较新的体系结
pytorch模型的保存和加载、checkpoint其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载，需要用的时候就去度娘搜一下大致代码，现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载，开始学习~pytorch的模型和参数是分开的，可以分别保存或加载模型和参数。所以pytorch的保存和加载对应存在两种方式：1. 直接保存加载模型（1）保存和加载整个模型# 保存模型
torch.save(mo
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2023-09-08 23:14:25
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pytorch官方demo（Lenet）1、首先，我们定义LeNet网络模型，构建的模型如下： modelimport torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F #导入pytorch的两个包
#在pytorch中搭建模型，首先定义一个类，类继承与nn.module这个父类
class LeNet(nn.Module):
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2023-09-12 15:03:47
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谷歌通过使用Go语言创建了一个新的Python运行时，解决了CPython中全局解释器锁（Global Interpreter Lock）导致的并发局限。\\ 谷歌的YouTube前端和API使用Python开发，运行在CPython 2.7之上，CPython 2.7是Python解释器的参考实现。这些年来，Python代码已经增长到数百万行了，在经过对运行时进行性能调整之后一般表现良好。但是
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2024-01-20 05:41:28
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背景GRU是循环神经网络中一个非常具有性价比的工具，学习了解是非常有必要的。在本博客中，就将简要介绍一下GRU的原理及其使用Pytorch实现的具体代码。参考资料https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.GRUCell.html#torch.nn.GRUCell https://github.com/YoYo000/MVSNet/blob
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2023-07-12 01:04:01
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Autograd: 自动求导pyTorch里神经网络能够训练就是靠autograd包。我们来看下这个包，然后我们使用它来训练我们的第一个神经网络。autograd 包提供了对张量的所有运算自动求导。它是一种在运行时才被定义的，意味着反向传播只有再代码运行的时候才会计算，每次循环的时候都可以不同，就是说可以有不同的计算图。用以下几个例子来看autograd：张量torch.Tensor 是torch
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2023-07-13 11:03:35
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在PyTorch的所有神经网络中，核心是 autograd 包。让我们先简单介绍一下， 然后我们将开始训练我们的第一个神经网络。autograd package 为张量上的所有操作提供自动微分(automatic differentiation)。 它是一个按运行定义的框架(define-by-run framework)， 这意味着您的后端(backprop)由您的代码运行方式来定义，并且每个迭
# 卷积GRU在PyTorch中的实现
随着深度学习的发展，循环神经网络（RNN）以及其变种门控循环单元（GRU）在处理序列数据方面展现出了显著的效果。为了进一步提升模型性能，研究者们将卷积操作与GRU相结合，形成了卷积GRU（ConvGRU）结构。
在本文中，我们将探讨卷积GRU的原理，并提供一个使用PyTorch实现的代码示例。
## 什么是卷积GRU？
卷积GRU是将卷积层引入GRU
原创
2024-10-06 05:07:23
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# GRU模型的实现：PyTorch入门指南
在近些年，深度学习特别是在自然语言处理（NLP）领域得到了广泛的应用。而GRU（Gated Recurrent Unit）作为一种循环神经网络（RNN）的变体，因其相对简单和高效而受到关注。本文将引导初学者通过PyTorch实现一个GRU模型。
## 实现流程
我们将通过以下步骤实现GRU模型：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
# 使用PyTorch实现GRU分类模型的完整指南
在机器学习与深度学习的领域，序列数据的处理常常是一个重要的任务。GRU（门控循环单元）是一种用于处理序列数据的有效模型。当我们需要对文本、时间序列或其他形式的序列进行分类时，使用GRU就显得尤为重要。本文将逐步指导您如何使用PyTorch构建一个GRU分类模型。
## 一、流程概述
在实现GRU分类模型之前，我们需要明确整个实现流程，这样才
自然语言处理笔记总目录
GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构，它也是传统RNN的变体，同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象。同时它的结构和计算要比LSTM更简单，它的核心结构可以分为两个部分去解析更新门重置门GRU的内部结构图和计算公式：结构解释图：GRU的更新门和重置门结构图：内部结构分析：和之前分析过的LSTM中的门控一样，首
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2024-04-11 07:02:01
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python版本: python3.6.4tensorflow版本: tensorflow 2.4.0(CPU版)pycharm版本: pycharm 2017.3python版本和tensorflow版本需要保证一定的对应关系，否则会在使用的时候出现问题如图，下面还有GPU版本的对应关系，可以自行查找。一、Python 安装python官网：https://www.python.org1. 在官
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2023-11-03 19:34:33
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之前对GCN的理解始终不清不楚，今天根据代码仔细理解了一下，其实这份代码已经有不少人都做过注释，注释也很详细，这里有一篇博客写的非常详细，附上GCN论文源码超级详细注释讲解。原代码来自于Github，链接为：Graph Convolutional Networks in PyTorch。以下为个人理解部分：GCN代码主体有4个py文件：layers.py models.py train.py ut
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2023-09-26 13:28:43
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2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖
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2023-10-25 15:33:27
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# 使用Python实现GRU模型的完整指南
## 引言
GRU（Gated Recurrent Unit）是一种流行的循环神经网络（RNN）变体，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列预测等。本文将逐步教你如何用Python实现一个简单的GRU模型，包括必要的代码和实现过程的详细解释。通过流程图和序列图的帮助，你将更容易理解这个过程。
## 流程概览
在实现GRU模型之前，首
1.背景（Background） 上图显示了目前深度学习模型在生产环境中的方法，本文仅探讨如何部署pytorch模型！至于为什么要用C++调用pytorch模型，其目的在于：使用C++及多线程可以加快模型预测速度关于模型训练有两种方法，一种是直接使用C++编写训练代码，可以做到搭建完整的网络模型，但是无法使用迁移学习，而迁移学习是目前训练样本几乎都会用到的方法，另一种是使用python代
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2023-08-24 12:29:08
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VGG网络结构的代码搭建以及代码的详细解析(基于PyTorch)import torch.nn as nn
import torch
from torchvision import transforms
import cv2
import math
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000, i
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2023-08-30 15:53:01
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介绍 大家都知道利用 .append 和 .pop 方法，我们可以把列表当作栈或者队列来用（比如，把 append 和 pop(0) 合起来用，就能模拟栈的“先进先出”的特点）。但是删除列表的第一个元素（抑或是在第一个元素之前添加一个 元素）之类的操作是很耗时的，因为这些操作会牵扯到移动列表里的所有元素。这个时候双向队列就又作用了。deque 是什么 collections.deque 类（双
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2024-09-14 12:35:16
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本章开始分析grub-mkimage的源码，首先来看grub-mkimage文件的生成过程，从Makefile开始看。grub-mkimage目标定义在grub源码的顶层Makefile文件中。grub-mkimage Makefilegrub-mkimage$(EXEEXT): $(grub_mkimage_OBJECTS) $(grub_mkimage_DEPENDENCIES) $(EXTR
前言
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概述以下是我毕业论文的一部分：）对grub源代码进行了一些分析，其实也没有什么新的东西，基本上是对斑竹的一个总结，然后细化了一些内容。可能有些不对的地方还请各位指正。
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GRUB整体分析总体上我们可以把GRUB看成一个微型的操作系统，他有Shell，支持Script，有文件系统……我们可以把Stage1和Stage1.5看 成一个引导程
