前面讲过的图片输入方式是从图片的文件夹来读取图片的一种方式。但是必须将类别单独放在一个文件夹。我们现在创建Dataset的子类来进行输入。必须继承自data.Dataset __getitem__ 方法必须创建,只要有这个方法,我们就可以进行切片 __len__ 必须被实现,有了这个方法,我们就可以使用len方法返回数据集的长度import torch
from torch.u
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2023-08-16 17:18:14
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# PyTorch GRU输入
是一种特殊类型的神经网络,它非常适合处理具有时间序列结构的数据。在循环神经网络中,长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控循环单元(Gated Recur
原创
2023-11-01 03:23:49
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# PyTorch GRU 输入:深入浅出的理解与实例
在深度学习领域,循环神经网络(RNN)是一种处理序列数据的强大工具。而在各种RNN变种中,门控循环单元(GRU)以其优雅的结构和在长序列输入上的有效性能受到了广泛关注。本文将介绍PyTorch中的GRU输入,包括基本概念、如何使用GRU以及示例代码。
## GRU的基本概念
GRU的核心思想是通过引入门机制来控制信息的流动。与传统RNN
原创
2024-10-22 04:47:14
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Windows 下可视化模型结构可以使用 Graphviz 和 Pydotplus 库来实现。以下是一个简单的例子,可以将 PyTorch 中的模型结构可视化,假设模型已经定义为 model:import torch
from torchviz import make_dot
import pydotplus
from IPython.display import Image
# create
1、LSTM简介长短期记忆网络将信息存放在递归网络正常信息流之外的门控单元中,这些单元可以存储、写入或读取息就像计算机内存中的数据一样。但愿通过门的开关判定存储哪些信息,何时允许读取、写入或清除信息。这些门是模拟的,包含输出范围全部在0~1之间的Sigmoid函数的逐元素相乘操作。这些门依据接收到的信号开关,而且会用自身的权重集对信息进行筛选,根据强度和输入内容决定是否允许信息通过。这些权重会通过
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2024-10-06 13:36:28
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作者丨奔腾的黑猫@知乎导读关于PyTorch构建扩展的一些基础操作,官方往往已经出具了完整的教程。本文对这些官方教程的链接进行了整理,以供读者查阅。在做毕设的时候,需要实现一个PyTorch原生代码中没有的并行算子,所以用到了这部分的知识,再不总结就要忘光了= =本文内容主要是PyTorch的官方教程的各种传送门,这些官方教程写的都很好,以后就可以不用再浪费时间在百度上了。由于图神经网络计算框架P
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2024-08-12 10:22:04
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1)任务介绍今天,我们通过PyTorch搭建一个用于处理序列的RNN。当我们以sin值作为输入,其对应的cos作为输出的时候,你会发现,即使输入值sin相同,其输出结果也可以是不同的,这样的话,以前学过的FC, CNN就难以处理,因为你的输出结果不仅仅依赖于输出,而且还依赖于之前的程序结果。所以说,RNN在这里就派上了用场。2)代码实现上代码之前,还是先了解一下RNN的参数吧:torch.nn.R
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2023-09-01 20:37:57
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目录C-0 概述与前期准备C-1 Robotics system toolbox 获取机械臂动力学参数P-1 官方文档P-2 使用流程C-2 Simscape 创建机械臂对象P-1官方文档P-2 使用流程C-3 S-Function 实现控制器P-1 S-Function基本使用方法P-2 控制器编写C-4&nb
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2024-08-10 17:42:29
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nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)与普通RNN 区别: GRU支持隐状态的门控,有专门机制确定 何时更新隐状态, 何时重置隐状态。 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。 GRU源代码:import torch
from torch import nn
from d2l import torch as
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2023-05-24 16:51:03
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要说近些年来最火的深度学习模型,十个人中会有九个人说是Transformer。Transformer的通用性与易训性使得其在自然语言处理领域大方异彩。自2017年提出以来,近5年来大量NLP领域的创新均是基于transformer进行的,例如我们熟知的BERT,GPT2等,均取得良好的实验效果。本篇博客介绍transformer的结构,并提出自己对模型结构的看法。 目录transformer结构e
作者也在github上公开了matlab源码。源码中的核心逻辑比较简单,主要包括8个卷积,一个求min()函数找到最小值索引和一个根据索引取值这三大块。可以发现,这三个函数都可以在目前的深度学习框架中找到,从而我们能够利用现有的深度学习框架,快速的对该代码进行加速。本文使用pytorch快速重现了SWF,从而使得该函数的速度以较低的成本得到较快的提升,并有利于将该功能集成到现有项目中。代码重现逻辑
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2023-12-13 13:09:33
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# PyTorch GRU输出NaN的原因及解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型的构建时,GRU(Gated Recurrent Unit)是一种非常常用的循环神经网络(RNN)变体。然而,在实际应用中,运行GRU模型时可能会遇到输出为NaN(Not a Number)的情况。本文将探讨造成GRU输出NaN的原因及其解决方案,并提供相关代码示例。
## GRU简介
GRU是一种用于
3.数据集4.时序数据采样4.1 随机采样相邻的两个随机小批量在原始序列上的位置不一定相毗邻。X: tensor([[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[18, 19, 20, 21, 22, 23]]),
Y: tensor([[13, 14, 15, 16, 17, 18],
[19, 20, 21, 22, 23, 24]])
X: ten
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2024-08-23 11:51:29
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这个更全一些。有正负数。 //适用于正整数template <class T>inline void scan_d(T &ret) { char c; ret=0; while((c=getchar())<'0'||c>'9'); while(c>='0'&&c<='9') ret=ret*10+(c-'0'),c=getch
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2013-09-06 22:42:00
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一. 重定向1. 什么是重定向?将原本要输出到屏幕的内容,重新输入到其他设备中2. 为什么要学重定向?# 1.输出的内容,比较重要的时候,我们想把它保存到文件中# 2.在后台执行的程序,我不想让它输出的内容,干扰到屏幕# 3.将定时任务的结果保存下来(备份,是否成功)# 4.一些执行的命令,知道它有可能会有错误输出,但是不想看错误输出# 5.执行一个命令,可能报错和正确的输出并存,类似错误日志与标
原创
2022-04-13 17:36:01
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重定向什么是重定向?将原本要输出到屏幕上的内容,从新输入到其他设备中为什么要学习重定向?# 1.输出的内容比较重要的时候,我们想把他保存到文件中# 2.在后台执行的程序,我不想让他输出的内容干扰到屏幕# 3.将定时任务的结果保存下来(备份,是否成功)# 4.一些执行的命令,知道它可能有错误输出,但不想看错误输出# 5.执行一个命令,可能报错和正确的输出并存,类似错误日志与标准正确日志需要分别输出至
原创
2022-04-13 17:50:05
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输入输出重定向什么是重定向?将原本要输出到屏幕上的内容,重新输入到其他设备中为什么要学重定向bash以下需求都需要重定向1.输出的内容,比较重要的时候,我们想把它保存到文件中2.在后台执行的程序,我不想让它输出的内容,干扰到屏幕3.将定时任务的结果保存下来(备份,是否成功)4.一些执行的命令,知道它有可能会有错误输出,但是不想看错误输出5.执行一个命令,可能报错和正确的输出并存,类似错误日志与标准
原创
2022-04-13 19:35:54
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输入输出什么是重定向?将原本要输出到屏幕上的内容,重新输入到其他设备中为什么要学重定向?# 1.输出的内容,比较重要的时候,我们想把它保存到文件中# 2.在后台执行的程序,我不想让它输出的内容,干扰到屏幕# 3.将定时任务的结果保存下来(备份,是否成功)# 4.一些执行的命令,知道它有可能会有错误输出,但是不想看错误输出# 5.执行一个命令,可能报错和正确的输出并存,类似错误日志与标准正确日志
原创
2022-05-01 17:53:11
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输入scanf()输出printf(),要用到stdio.hprintf格式化输出函数格式为printf(“格式控制字符串”,输出列表);格式字符串就是以%开头的字符串,在%后面可以跟各种字符串,%d表示输出十进制整数,%ld表示输出十进制长整型,非格式符在输出时候原样输出,在显示的时候给提示作用。%o以八进制形式输出无符号整数%x以十六进制形式输出无符号整数%u以十进制形式输出无符号整数%f以小
原创
2020-09-17 08:34:42
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输入输出1.外部设备2.输入设备3.显示器4.打印机5.总结
原创
2021-08-14 09:49:19
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