第一节 过拟合/欠拟合、梯度消失/梯度爆炸重、难点：优化器中一般只对权重参数设置衰减，而不对偏置参数设置衰减，因为对偏置增加正则不会明显的产生很好的效果。而且偏置并不会像权重一样对数据非常敏感，所以不用担心偏置会学习到数据中的噪声。而且大的偏置也会使得我们的网络更加灵活，所以一般不对偏置做正则化。网络在训练时，要通过net.eval()将网络设置为改为评估模式，这时候输入X不会对神经元进行d
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2023-07-24 20:42:19
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Task5卷积神经网络二维卷积层卷积层应用二维互相关运算互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅LeNet 卷积神经网络本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。二维卷积层本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。i
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2023-11-27 10:38:28
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# 实现Transformer Pytorch 二维
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Pytorch实现一个二维Transformer模型。Transformer是一种强大的深度学习模型，特别适用于处理序列数据。通过学习如何实现这个模型，你将对深度学习领域有更深入的理解。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据)-->B(构
原创
2024-04-21 04:51:02
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Pytorch——卷积网络基础1. 二维卷积层在CNN模型，最常见的是二维的卷积层，我们也从这个方面开始介绍。1.1 知识回顾在二维的卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组。举一个具体的例子来说： 这里定义原始的二维矩阵为33的矩阵，定义卷积核为22，通过卷积核在原始矩阵上的滑动来进行互运算，以蓝色的部分为例： 在二维的互运算中，卷积核从原始的输入矩阵从左上方开始
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2024-02-19 11:17:58
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# PyTorch一维转二维
深度学习中的数据处理是非常重要的一环。在某些情况下，我们需要将一维数据转换为二维数据，以适应模型的需求。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了灵活的工具来处理数据。本文将介绍如何使用PyTorch将一维数据转换为二维数据，并提供相应的代码示例。
## 一维数据与二维数据
在深入讨论之前，我们先简单了解一下一维数据和二维数据。一维数据是指具有单一维度
原创
2023-12-11 07:32:31
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参考书籍《动手学深度学习(pytorch版），参考网址为：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.1_conv-layerhttps://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-neural-networks/index.html请大家也多多支持这两个很好用的平台~大部分内容为书中内容，
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2023-09-04 15:07:10
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# PyTorch二维插值简介
在深度学习和计算机视觉的领域中，插值是一种重要的技术，常用于图像缩放、平滑和生成新数据点等任务。PyTorch作为一款广泛使用的深度学习框架，提供了便捷的接口来实现二维插值。本文将通过实例详细介绍PyTorch的二维插值功能及其应用。
## 插值的基本概念
插值的基本目标是根据已知数据点来推测未知数据点的值。在二维情况下，通常涉及图片的坐标系，并利用周围像素的
# PyTorch二维插值
## 介绍
在计算机视觉和图像处理领域，图像的插值是一种常用的处理技术。插值可以用于图像缩放、旋转、变形等操作，以及图像的重建和增强。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了丰富的插值方法来进行图像处理。
本文将介绍PyTorch中常用的二维插值方法，包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。我们将通过代码示例和相关图表来说明每种插值方法的原理和应用场景。
原创
2024-01-29 03:56:28
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参考
5.1 二维卷积层卷积神经网络(convolutional neural network)是含有卷积层(convolutional layer)的神经网络。本章介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度,常用来处理图像数据。本节中,我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。5.1.1 二维互相关运算# 将上述过程实现在 corr2d 函数里.它接受输入数组 X 与核数
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2023-10-21 15:36:21
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其他相关操作：本篇pytorch的维度变换进行展示，包含：view/reshapesqueeze/unsqueezeexpand/repeattranspose/t/permutebroadcast使用方法和含义均在代码的批注中给出，因为有较多的输出，所以设置输出内容的第一个值为当前print()方法所在的行维度变换import torch
import numpy as np
import sy
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2023-08-22 20:59:59
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# PyTorch Tensor 一维升二维的方法与示例
在深度学习和科学计算中，PyTorch 是一个非常强大的框架，其核心构建块之一就是 Tensor。Tensor 是一种多维数组，可以用于各种数学运算。在实际应用中，我们经常需要将一维 Tensor 升维为二维 Tensor，本文将介绍 PyTorch 中如何实现这一点，并通过代码示例和图示来帮助读者理解。
## 什么是 Tensor？
# PyTorch：二维张量变换为三维张量
在深度学习的世界中，张量是最基本的数据结构。PyTorch这一强大的深度学习框架以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。本文将通过实例，介绍如何在PyTorch中将二维张量转换为三维张量，并深入探讨其应用场景和注意事项。
## 什么是张量？
在深度学习中，张量可以被理解为多维数组。与一维数组（向量）和二维数组（矩阵）相比，张量可以有更多的维度。比如，一个
# PyTorch: 一维张量扩展为二维张量
在数据科学与深度学习领域中，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架。它以灵活性、易用性和强大的计算能力广受欢迎。本文将介绍如何将一维张量扩展为二维张量，我们将通过代码示例来具体说明这一过程。
## 一维张量简介
首先，让我们回顾一下张量的概念。张量可以看作是一个多维数组。在 PyTorch 中，张量是数据的基本单位。我们常用的一维张量就是一
原创
2024-09-27 08:03:13
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# PyTorch 张量一维变二维的科普文章
在深度学习的世界中，张量是我们处理数据时的基础结构。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的张量操作功能。在本文中，我们将重点讨论如何将一维张量转换为二维张量，并通过一些代码示例来深入理解这一过程。
## 什么是张量？
在数学上，张量是一个多维数组。它是一种通用数据结构，可以表示从标量（0维张量）到更高维的数组（如矩阵和更高维的数
预备知识数据操作N维数组样例创建数组访问元素数据操作实现数据预处理数据操作 QA 数据操作N维数组样例N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 0-d —— 标量 1-d —— 向量 2-d —— 矩阵 3-d —— RGB 图片 4-d —— 一个RGB图片批量 5-d —— 一个视频批量创建数组创建数组需要：性状 ：例如 3X4 矩阵每个元素的数据类型：例如32位浮点数每个元素的值，例如
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2024-04-09 21:05:44
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# 使用BiLSTM进行二维图片运算的实现流程
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch中的BiLSTM模型对二维图片进行运算。BiLSTM是一种递归神经网络模型，可以用于处理序列数据，并且能够从输入序列中学习长期依赖关系。我们将使用PyTorch库来实现这个任务。
## 实现步骤
下面是整个事情的实现流程的概览。我们将在下面的章节中逐步展开每一步的细节。
```mermai
原创
2023-09-08 03:45:37
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$ pip install torch torchvisiontorchvision 包含可在 PyTorch 中使用的图像数据集。安装导入相关依赖import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torc
# 数组转为二维张量 pytorch实现方法
在PyTorch中，我们可以使用`torch.tensor()`函数将一个数组转换为二维张量。本文将向您介绍如何使用PyTorch将一个数组转为二维张量。以下是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|:----:|:----------
原创
2023-12-17 04:48:35
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在 deep learning 中，处理数据时经常需要对数据进行翻转操作。特别是在使用 PyTorch 进行二维 tensor 处理时，这种需求十分普遍。今天我们将通过一个实际场景，来探索如何实现“PyTorch 两维 tensor 数据翻转”的过程。
在某个图像处理项目中，用户需要将图像数据存储为二维 tensor（例如，灰度图像的像素矩阵）。为了实现特定的数据增强效果，用户希望对 tenso
目录一、卷积操作 二、二维卷积操作2.1 torch.nn.functional 2.2 conv2d方法介绍2.2.1 使用该方法需要引入的参数2.2.2 常用参数2.2.3 关于对input和weight的shape详解 三、代码实战3.1 练习要求 3.2 tensor的reshape操作 3.3 不同stride的对比
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2024-01-11 15:05:37
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