目录一、案例描述二、代码详解2.1 定义模型2.2 检查模型2.3 构建加载数据集函数2.4 数据集可视化2.5 开始训练2.6 测试准确率三、完整代码 一、案例描述本文将介绍利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5，关于卷积神经网络LeNet-5的介绍，可以参考：手写数字识别问题（3）——详解卷积神经网络LeNet-5。二、代码详解2.1 定义模型LeNet-5结构如下：首先，需要定义
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2023-10-09 00:01:16
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文章目录一、画图、路径、csv、txt、导模块、类继承调用方法写进日志log里面pytorch ,可视化1，输出每一层的名字，输出shape，参数量获取当前文件夹路径python 获取当前目录 上一级目录 上上一级目录写入xlsx或者csv等文件，如果没有文件夹，则自动创建文件夹保存文件到txt，读取txt文件数值汇总fpr、tpr到excel画多个loss曲线和auc并将数值保存到csv文件将
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2023-09-14 18:20:08
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Pytorch的一些常见的用法pytorch的一些操作和numpy比较类似，对于熟悉numpy的人比较友好，下面总结一些用法：Tensor (张量) ，有32 位浮点型torch.FloatTensor 、64 位浮点型torch.DoubleTensor 、16 位整型torch.Shor tTensor 、32 位整型torch.lntTensor 和64 位整型torch.LongTenso
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2023-10-08 09:58:15
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PyTorch和TensorFlow库是用于深度学习的两个最常用的 Python 库。PyTorch 是 Facebook 开发的，而 TensorFlow 是 Google 的项目。在本文中，你将看到如何使用 PyTorch 库来解决分类问题。 分类问题属于机器学习问题的范畴，其中给定一组特征，任务是预测离散值。预测肿瘤是否癌变，或者学生是否可能通过考试，是分类问题的一些常见示例。 在本文中，我
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2023-08-04 15:45:16
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## PyTorch One-Hot 编码实例教程
在深度学习中，One-Hot 编码是一种常用的表示分类数据的方法。在使用 PyTorch 进行模型训练时，理解和实现 One-Hot 编码非常重要。本文将引导你逐步完成一个 One-Hot 编码的实例，帮助你更好地理解这一过程。
### 流程概述
下面是实现 One-Hot 编码的基本流程：
| 步骤 | 操作描述
自上而下理解三者关系首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况（num_works简单理解就是能够并行化地读取数据）。class DataLoader(object):
...
def __next__(self):
if self.num_workers == 0:
就是抽样a = torch.FloatTensor([[0,0,0,0,0,0,0,100]])b=softmax(a)b.multinomial()Variable containing: 7 [torch.LongTensor of size 1x1]b.multinomial()Variable containing: 7 [torch.LongTen
原创
2022-07-19 11:49:33
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七、javaguide八、地鼠文档(go语言九、docker从入门到实践十、在线工具，程序员神器一、github漫游指南GitHub 漫游指南 – GitHub 漫游指南GitHub 上拥有大量的学习资源，从各类的文章到笔记，还有各式各样的电子书。如：只需要搜索：类型 + 笔记，如 操作系统 笔记 就能找到一些操作系统相关的笔记。只需要搜索：书名 就能找到一些和这本书
# 使用PyTorch实现实例化GATConv
在这篇文章中，我们将一起学习如何在PyTorch中实现Graph Attention Network (GAT) 的实例化版本，主要利用`torch-geometric`库来完成。下面我们首先概述整个流程，然后详细讲解每一步，所需的代码以及具体的含义。
## 整体流程
我们可以将实现GAT的过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
# PyTorch多层感知机（MLP）实例
在深度学习中，多层感知机（MLP）是一种常见的神经网络结构，用于解决分类和回归问题。PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以方便地构建和训练神经网络模型。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的多层感知机，并使用实际数据进行训练和测试。
## 多层感知机（MLP）
多层感知机是一种前馈神经网络，由多个全连接的隐藏层和一个输出层组成。每个隐
原创
2024-05-05 05:41:48
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本文主要介绍PyTorch的基础知识，PyTorch的优点，案例，PyTorch和Tensorflow的对比，让我们对PyTorch的框架有一个基本的了解。1.1 为什么要选择学习PyTorch（PyTorch的优点）？活跃度：逐渐形成了完整的开发生态，资源多框架的优雅性对于初学者的友好型采用动态图的架构，且运行速度较快代码简介，易于理解，设计优雅，易于调试要有线性代数，优化理论，机器学习，深度学
在这篇博文中，我将详细记录使用 PyTorch 实现 Transformer 模型的过程。这包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用等一系列内容。希望能为搞双向注意力机制和序列到序列建模的学者和开发者提供参考。
首先，我们需要确保我们的环境已经准备就绪。以下是所需的前置依赖安装以及时间规划：
```mermaid
gantt
title 环境搭建时间规划
# PyTorch TCN 实例
在深度学习领域中，TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于处理时间序列数据的模型。它利用卷积神经网络的结构来学习时间序列数据中的模式和规律。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch中实现一个简单的TCN模型，并展示如何在时间序列数据集上进行训练和预测。
## TCN模型简介
TCN模型是一种结合了卷积神经网络和循环神经
原创
2024-06-10 04:22:06
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NeRF代码解析Youtube 代码讲解 链接 NeRF的代码分为两部分，训练和推论。 训练阶段分为三部分，准备数据，构建全连接神经网络，计算loss。准备数据有三个资料集：第一个是 nerf_synthetic 其中包含 lego小车不同角度的图片和Camera 的位姿。 第二个是 nerf_llff_data 这个数据集是由真实照片制作的，Camera的位姿是由colmap生成的，位姿保存在p
文章目录0. 前言1. Setup2. 点对点通信3. Collective Communication4. 分布式训练5. 进阶内容5.1. 通信后端5.2. 初始化方法 0. 前言官方链接中文翻译本文目标：过一遍pytorch中的distributed相关API1. Setuptorch.distributed 与 torch.multiprocessing两者应该都提供了方法，可以令任意两
文章目录Mac M1环境安装参考文章环境安装成功测试代码关于MPSPyTorch中linspace的详细用法torch.randn()torch.sin()Python中item()和items()的用法item()items()PyTorch之torch.utils.data.DataLoader详解参数说明好处注意实例实例1 BATCH_SIZE 刚好整除数据量实例2 BATCH_SIZE
import torchtenso
原创
2022-07-19 11:56:47
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空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括。空间变换器网络（简称STN）允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换，以增强模型的几何不变性。例如，它可以裁剪感兴趣的区域，缩放并校正图像的方向。它可能是一种有用的机制，因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的。关于STN的最棒的事情之一是能够简单地将其插入任何现有的CNN，只需很少的修改。# License: BSD
# 作者
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2024-07-01 16:21:40
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作者：忆臻 (哈工大SCIR实验室在读博士生)
魏福煊 哈工大英才实验班本科生 谢天宝 哈工大英才实验班本科生 一、前言在我们要用pytorch构建自己的深度学习模型的时候，基本上都是下面这个流程步骤，写在这里让一些新手童鞋学习的时候有一个大局感觉，无论是从自己写，还是阅读他人代码，按照这个步骤思想（默念4大步骤，找数据定义、找model定义、(找损失函数、优化器定义)
本文来自《20天吃透Pytorch》一，nn.functional 和 nn.Module前面我们介绍了Pytorch的张量的结构操作和数学运算中的一些常用API。利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)。Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在 torch.nn模块下。这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。其中nn.func
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2023-10-21 21:41:26
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