3.1 构建PyTorch项目的基本配置 调用常用的库：import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn # 常用的神经网络库
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader # 数据集及读取器
import torch.optim as optimizer # 优化器库
转载
2023-08-08 13:15:06
117阅读
本来是只用Tenorflow的，但是因为TF有些Numpy特性并不支持，比如对数组使用列表进行切片，所以只能转战Pytorch了（pytorch是支持的）。还好Pytorch比较容易上手，几乎完美复制了Numpy的特性（但还有一些特性不支持），怪不得热度上升得这么快。 模型定义 和TF很像，Pyto
原创
2022-01-14 16:34:00
192阅读
本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程，主要通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络。学习时要学会查询文档，这样会比直接搜索良莠不齐的博客更快、更可靠。讲解的内容主要是pytorch核心包中TORCH.NN中的内容(nn是Neural Netwark的缩写)。通常，我们定义的神经网络模型会继承torch.nn.Module类，该类为我们定义好了神经网络骨架。卷积层对于图像处理来说，我们通
转载
2024-05-21 09:00:05
124阅读
1. torch.nn.Sequentialtorch.nn.Sequential 是一个 Sequential 容器，能够在容器中嵌套各种实现神经网络中具体功能相关的类，来完成对神经网络模型的搭建。模块的加入一般有两种方式，一种是直接嵌套，另一种是以 OrderedDict 有序字典的方式进行传入，这两种方式的唯一区别是：使用 OrderedDict 搭建的模型的每个模块都有我们自定义的名字。直
转载
2023-10-13 21:14:14
63阅读
例子一：建立一个简单的神经网络模型，主体是使用torch.nn.Sequential完成神经网络的模型建立，使用SGD方法优化模型参数，代价函数选择torch.nn.MSELoss()完成（均方误差代价函数）注意：程序是在jupytpycharmer notebook完成的，和pycharm之类的可能有细微不同（比如print）import torch
import torch.nn as nn
转载
2023-09-22 10:53:31
182阅读
这篇博文是参考小土堆的Pytorch的入门视频，主要是通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络，讲解的主要是Pytorch核心包的TORCH.NN中的内容（nn是Neural Network的缩写）通常我们定义好的网络模型会继承torch.nn.Module 类，该类为我们定义好了神经网络骨架。 卷积层 Convolution Layers对于图像处理
转载
2024-05-13 17:42:11
174阅读
PyTorch的模型创建与nn.Module 模型创建与nn.ModulePyTorch的模型创建与nn.Module一、网络模型的创建步骤二、torch.nn模块 一、网络模型的创建步骤机器学习的模型训练步骤一般来讲都要经过读取数据、建立模型、选择损失函数、选择优化器、迭代训练最后得出模型。具体流程如下图: 在模型模块部分，分为两个部分，模型创建和权值初始化，而模型创建又分为构建网络层，例如
转载
2023-10-10 13:17:27
194阅读
前言可以使用以下3种方式构建模型：1，继承nn.Module基类构建自定义模型。2，使用nn.Sequential按层顺序构建模型。3，继承nn.Module基类构建模型并辅助应用模型容器进行封装(nn.Sequential, nn.ModuleList, nn.ModuleDict)。其中 第1种方式最为常见，第2种方式最简单，第3种方式最为灵活也较为复杂。import torch
from
转载
2023-07-16 14:44:55
237阅读
一、搭建模型的步骤在 PyTorch 中，可以使用 torch.nn 模块来搭建深度学习模型。具体步骤如下：定义一个继承自 torch.nn.Module 的类，这个类将作为我们自己定义的模型。在类的构造函数 __init__() 中定义网络的各个层和参数。可以使用 torch.nn 模块中的各种层，如 Conv2d、BatchNorm2d、Linear 等。在类中定义前向传播函数 forward
转载
2023-08-04 21:51:17
151阅读
目录基本流程一、数据处理二、模型搭建三、定义代价函数&优化器四、训练附录nn.Sequentialnn.Modulemodel.train() 和 model.eval() 损失图神经网络基本流程 1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）2. 模型搭建（nn.Module）3. 损失&优化（loss、optimizer）4. 训练（forward、
转载
2023-08-08 14:53:00
0阅读
目录1、搭建模型的流程1）步骤 2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict()3）方法三—— 先创建容器类，然后使用add_module函数向里面添加新模块4）方法四——利用nn.function中的函数3、VGG16搭建4、全卷积
转载
2023-08-01 14:21:55
203阅读
PyTorch基础入门二：PyTorch搭建一维线性回归模型1）一维线性回归模型的理论基础给定数据集，线性回归希望能够优化出一个好的函数，使得能够和尽可能接近。如何才能学习到参数和呢？很简单，只需要确定如何衡量与之间的差别，我们一般通过损失函数（Loss Funciton)来衡量：。取平方是因为距离有正有负，我们于是将它们变为全是正的。这就是著名的均方误差。我们要做的事情就是希望能够找到和，使得：
Pytorch搭建神经网络作者：ZZY1. 搭建一个简单的神经网络1.1 导入Pytorch import torch 1.2 初始化参数 首先我们明确这次搭建的背景：希望将若干个二位平面的点分为两类。 对于平面上的点，我们将其x轴，y轴作为输入数据的特征。对于将要被分为的两类作为输出的节点。对于隐层，将其特征数量设置为50，为了将低维数据映射高维，便于分类的实现。（这里只是我自己的想法，欢迎
转载
2023-09-27 18:42:46
148阅读
目录1、nn.Module——搭建属于自己的神经网络1.1 回顾系统预定义的层1.1.1 最常用的Linear层1.1.2 Conv2d类的源代码1.1.3 小结1.1.4 自定义层的基本步骤1.2 简单实现-自定义层1.2.1 第一步：定义一个的层（即一个类）1.2.2 第二步：定义一个神经网络模型1.2.3 第三步：训练模型1.2.4 小结1.3 补充：model.parameters()和
转载
2023-11-05 16:30:10
129阅读
Pytorch创建模型写这篇博客的初衷是因为非常多情况下需要用到pytorch的包，但是每一次调用都需要额外编写函数，评估呀什么的，特别要牵扯上攻击和防御，所以就想写个博客，总结一下，彻底研究这个内容torch模型的定义一般来说，都会创建一个类（继承torch.nn.Module）作为模型。一开始入门，只需要关注两个函数。 特别用来提醒torch的全连接和keras的全连接不同def __init
转载
2024-04-08 08:14:51
18阅读
这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤。网络模型的内容如下，包括模型创建和权值初始化，这些内容都在nn.Module中有实现。 网络模型的创建步骤创建模型有 2 个要素：构建子模块和拼接子模块。如 LeNet 里包含很多卷积层、池化层、全连接层，当我们构建好所有的子模块之后，按照一定的顺序拼接起来。 这里以上一篇文章中 `lenet.py` 的 LeNet
上一篇博客学习了如何搭建Inception网络，这篇博客主要讲述如何利用pytorch搭建ResNets网络。上一篇博客中遗留了一个问题，就是1*1卷积核的作用，第一个作用是减少参数，第二个作用是压缩通道数，减少计算量。理论上，随着网络深度的加深，训练应该越来越好，但是，如果没有残差网络，深度越深意味着用优化算法越难计算，ResNets网络模型优点在于它能够训练深层次的网络模型，并且有助于解决梯度
转载
2023-09-30 08:47:15
92阅读
前言：神经网络的搭建本身是一个较为复杂的过程，但是现在有非常多的、非常人性化的开源框架提供给我们使用，但是即便如此，网络的搭建也是有多种方法可以选择，本文以pytorch为例子加以说明。神经网络的基本流程可以分为两大步骤，即网络结构搭建+参数的梯度更新（后者又包括 “前向传播+计算参数的梯度+梯度更新”）这其实也是后面pytorch搭建神经网络的一个基本思路 原始
转载
2023-11-22 18:26:10
63阅读
本文介绍了以下内容：（1）tf和pytorch搭建网络架构的两种方法。即采用sequential容器，采用构建器构建或者采用add方法构建。（2）模型编译过程：model.compile()（3）模型训练过程：model.fit()（4）模型评估和使用：model.evaluate()和model.predict()目录一、模型搭建概述1. 搭建过程2. 搭建方法二、Pytorch搭建网络模型1.
转载
2024-02-03 11:14:11
142阅读
1、使用模型对未知数据做预测2、利用模型分析数据，找出数据的内在规律，为决策提供支持
原创
2021-08-04 13:56:35
261阅读
