CNN中添加HOG特征的pytorch实现——基于Alexnet几天前花了差不多两天时间基本实现了这个需求，经历了从一开始的毫无头绪，到最后对CNN模型 (加载数据集和数据流向) 和HOG特征有了更进一步的理解，实现需求之后又杂七杂八的看了一些相关的文章（第一次找论文看，精准的寻找高质量相关论文也是有技巧的~），看的也是似懂非懂，有些论文中涉及到的一些概念和技术以前没有了解过，也会影响对设计思想的
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2024-10-15 09:38:04
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# 文件结构为：# |--- data
# |--- dog
# |--- dog1_1.jpg
# |--- dog1_2.jpg
# |--- cat
# |--- cat2_1.jpg
# |--- cat2_2.jpg import torch
import torchvision
import torchvision.tran
在现代机器学习应用中，故障诊断是一个非常重要的领域，尤其是利用 PyTorch 实现 CNN（卷积神经网络）进行图像分类和判断故障的场景。用户常常会遇到模型训练中的各类问题，例如精度不高、训练不收敛等。本文将详细解析一个“PyTorch CNN 故障诊断训练例子”的问题，包括如何发现并修复问题的过程。
## 用户场景还原
想象一下，作为一家全球领先的电子产品制造商，用户希望通过深度学习技术提升
Qt SCXML Calculator QML Example 这个系统自带的例子原本主要是用来说明SCXML机制
原创
2022-12-25 06:51:57
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译者：bat67最新版会在译者仓库首先同步。作者：Justin Johnson这个教程通过自洽的示例介绍了PyTorch的基本概念。PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性：一个类似于numpy的n维张量，但是可以在GPU上运行搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网...
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2023-05-05 11:30:08
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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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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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在上一节课（07）中，讲了如何为卷积网络构建一个卷积层。今天我们看一个深度CNN的具体示例，顺便练习一下我们上节课所学的标记法。假设你有一张图片，你想做图片分类或图片识别，把这张图片输入定义为 x ，然后辨别图片中有没有猫，用0或1表示，这是一个分类问题，我们来构建适用于这项任务的卷积神经网络范例。针对这个示例，我用了一张比较小的图片，大小是 39*39*3。这样设定使得计算更简单。所以
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2024-04-07 14:16:37
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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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# 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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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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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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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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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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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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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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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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文章目录概述前置知识diffusion图示扩散过程逆扩散过程后验的扩散条件概率似然函数算法代码实现 概述扩散概率模型 《deep unsupervised learning using nonequilibrium thermodynamics》 https://arxiv.org/pdf/1503.03585.pdf 《denoising diffusion probabilistic mod
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2023-10-18 22:03:55
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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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## 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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