Pytorch学习记录（4） torch.nn.module的使用torch.nn.module的定义：torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口. nn构建于autograd之上，可以用来定义和运行神经网络。nn.Module是nn中十分重要的类，包含网络各层的定义及forward方法。在用户自定义神经网络时，需要继承自nn.Module类。 我们可以通过重写子类的__in
# Pytorch RNN 搭建
在深度学习中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种非常常用的模型，特别适用于处理序列数据。Pytorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和接口来搭建和训练神经网络模型。本文将介绍如何使用Pytorch来搭建一个简单的RNN模型，并通过代码示例演示整个过程。
## 状态图
```mermaid
stateDi
原创
2024-02-23 06:10:46
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前言：之前的博文部分地讲解了RNN的标准结构，也用pytorch的RNNCell类和RNN类实现了前向传播的计算，
原创
2022-12-14 16:27:41
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文章目录前言Unet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二、训练部分1、训练文件详解2、LOSS解析训练自己的Unet模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测 前言Unet是一个优秀的语义分割模型，其主要执行过程与其它语义分割模型类似。Unet可以分为三个部分，如下图所示：第一部分是主干特征提取部分，我们可以利用主干部分获得
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2023-10-10 11:10:44
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# PyTorch 搭建 RNN 教程
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 PyTorch 来构建一个简单的递归神经网络（RNN）。RNN 通常用于处理序列数据，例如时间序列分析或自然语言处理任务。下面我们将详细介绍整个流程，并逐步实现 RNN。
## 整体流程
我们将整个过程分为几个步骤。下表展示了每一部分的任务及其细节。
| 步骤 | 任务
## 使用PyTorch构建RNN模型
### **流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(定义RNN模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
```
### **步骤表格：**
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------- |
| 1 | 准
原创
2024-03-07 05:38:59
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# 如何实现RNN模型PyTorch组网
## 1. 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在PyTorch中实现RNN模型的组网过程。RNN（Recurrent Neural Network）是一种适用于序列数据的神经网络模型，常用于自然语言处理、时间序列预测等任务。
## 2. 流程概述
下面是实现RNN模型PyTorch组网的整体流程：
```mermaid
gantt
原创
2024-06-10 04:15:11
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转自：前言：本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者。如有谬误，请联系指出，如需转载，请注明出处，谢谢。Batch Normalization，批规范化Batch Normalization(简称为BN)[2]，中文翻译成批规范化，
完整工程代码点击这里。数据集比较庞大，14个类别，每个文本平均长度为900。一开始就是搭建了很简单的RNN，然后出问题了，模型不收敛，后来看到其他大佬分享的baseline，基本都是把文本截断的，截断到250左右。于是我截断了下，模型有点收敛了，但是跑了几十个epoch还是0.3的精度上不去。。。。然后又找了别人 的TextRNN模型框架，发现了有个很细微的区别，别人的Lstm里面加了
1、词表映射无论是深度学习还是传统的统计机器学习方法处理自然语言，都需要先将输入的语言符号（通常为标记Token），映射为大于等于0、小于词表大小的整数，该整数也被称作一个标记的索引值或下标。vocab类实现标记和索引之间的相互映射。from collections import defaultdict, Counter
class Vocab:
def __init__(self, t
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2024-09-04 10:13:10
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上一讲讲了cnn以及如何使用pytorch实现简单的多层卷积神经网络，下面我们将进入rnn，关于rnn将分成三个部分，介绍rnn的基本结构以及在pytorch里面api的各个参数所表示的含义，介绍rnn如何在MNIST数据集上做分类，涉及一点点自然语言处理的东西。
RNN首先介绍一下什么是rnn，rnn特别擅长处理序列类型的数据，因为他是一个循环的结构一个序列的数据依次进入网络A，网络A循环
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2023-12-26 23:17:56
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1. 数据预处理1.1 transform将图片进行缩放。对应的box和mask也进行缩放。box缩放时直接将坐标乘以相应的倍数。图像缩放采用bilinear方式，而mask缩放时采用nearest方式。同时可能需要将image使用padding方式扩大，即: new_img = np.zeros((3, new_x, new_y)) new_img[:, :x_max, :y_max] = ol
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2023-08-23 23:26:00
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本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开RNN的身影。本文将介绍循环神经网络RNN，并再次基础上完成基于pytorch的简单RNN代码实现，帮
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2024-01-22 21:48:54
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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
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2023-08-01 14:21:55
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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
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2023-09-27 18:42:46
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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
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2023-11-05 16:30:10
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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、
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2023-08-08 14:53:00
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import torch
#简单RNN学习举例。
# RNN（循环神经网络）是把一个线性层重复使用，适合训练序列型的问题。单词是一个序列，序列的每个元素是字母。序列中的元素可以是任意维度的。实际训练中，
# 可以首先把序列中的元素变为合适的维度，再交给RNN层。
#学习 将hello 转为 ohlol。
dict=['e','h','l','o'] #字典。有4个字母
x_data=[1,0,2
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2023-09-15 22:08:15
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上次通过pytorch实现了RNN模型，简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别，但是里面的参数有点不了解，所以对问题进行总结归纳来解决。 总述：第一次看到这个函数时，脑袋有点懵，总结了下总共有五个问题：1.这个input_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？2.这个hidden_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？3.不是说RNN会有很多个
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2023-07-17 12:48:42
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