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，
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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# 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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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
## 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
67阅读
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
282阅读
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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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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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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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
235阅读
目录前言run_nerf.pyconfig_parser()train()create_nerf()render()batchify_rays()render_rays()raw2outputs()render_path()run_nerf_helpers.pyclass NeRF()get_rays_np()ndc_rays()load_llff.py_load_data()_minify()
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2023-11-20 10:20:38
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文章目录RNN参数代码GRU公式代码LSTM公式代码 如题，几个经典的NLP模型，Pytorch实现也比较简单，复杂的模型可以通过他们堆叠而成，比如encoder decoder这些。 RNN首先是最简单的RNN, 他的模型最简单，就是当前时刻的input, 和上一时刻的hidden state，分别和一个W参数相乘，然后经过一个tanh门即可。还可以加上偏置项，在pytroch官方文档中，偏
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2024-07-19 18:13:52
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文章目录RNN标准RNN代码 RNN标准RNN 在PyTorch中的调用也非常简单，使用 nn.RNN（）即可调用，下面依次介绍其中的参数。 RNN() 里面的参数有input_size 表示输入 xt 的特征维度hidden_size 表示输出的特征维度num_layers 表示网络的层数 nonlinearity 表示选用的非线性激活函数，默认是 ‘tanh’ bias 表示是否使用偏置，默
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2023-08-20 19:37:08
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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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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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1.47.Pytorch实现基本循环神经网络RNN (3)Recurrent Neural networks(Rumelhart, 1986)主要用来处理序列型数据，具有对以往数据的记忆功能。下图所示，输入为input和一个状态Hidden0, 输出为output和hidden1. 一般地，对输入到RNN进行处理的第t个数据，也就是第t时刻，输出的隐藏状态可以表示为： 在RNN对序列数据进行处理时
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2023-10-18 17:22:41
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代码解读说明一、项目结构二、训练部分2.1 模型导入（models.py解析）2.1.1 __init__函数2.1.2 _prepare_base_model函数2.1.3 _prepare_base_model函数附1 多gpu与断点恢复设置2.2 数据导入（dataset.py解析）2.2.1 __ init __函数2.2.2 _parse_list函数2.2.3 _sample_ind
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2023-11-30 18:18:37
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PyTorch模型定义@TOC1.前言好久没更新了，2022年也过去快一半了，更文量还是不如前几年。近期会尝试加快更新的进度。本篇文章的更新内容是PyTorch模型的定义。2.PyTorch模型定义的方式!PyTorchDataWhale.png(https://s2.51cto.com/images/20220523/1653304817374077.png?xossprocess=image/
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原创
2022-05-23 19:22:04
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PyTorch：循环神经网络——RNN模型引言 循环神经网络（RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络，由于其记忆前一状态信息的能力，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建和训练一个简单的 RNN 模型。技术背景什么是 RNN？RNN 是一种能够处理序列数据的神经网络，其隐藏层具有循环连接，允许信息在当前输入和前一个时刻的状态之间进行传递。因此，它
