目录torch.nn.functional激活层详解tanh1. 函数用途2. 参数详解3. Tanh函数的定义及数学解释4. 使用示例sigmoid1. 函数用途2. 参数详解3. Sigmoid函数的定义及数学解释4. 使用示例hardsigmoid1. 函数用途2. 参数详解3. Hardsigmoid函数的定义及数学解释4. 使用示例silu1. 函数用途2. 参数详解3. SiLU函数的
# PyTorch简单卷积实例 在深度学习中,卷积神经网络(CNN)广泛应用于图像处理、语音识别等领域。本文将以PyTorch为工具,通过简单的示例来展示卷积操作的基本应用。 ## 什么是卷积? 卷积是一种数学运算,常用于信号处理中。在计算机视觉中,卷积主要用来提取图像的特征。通过使用卷积核(也称为滤波器),输入图像的数据经过处理后,能够得到特征图(feature map),从而捕捉到图像的
原创 2024-09-20 14:16:48
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本文代码基于 PyTorch 1.x 版本,需要用到以下包:import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴,会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程,以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难,可以参考我的上一篇文章:Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
目录一、案例描述二、代码详解2.1 定义模型2.2 检查模型2.3 构建加载数据集函数2.4 数据集可视化2.5 开始训练2.6 测试准确率三、完整代码 一、案例描述本文将介绍利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5,关于卷积神经网络LeNet-5的介绍,可以参考:手写数字识别问题(3)——详解卷积神经网络LeNet-5。二、代码详解2.1 定义模型LeNet-5结构如下:首先,需要定义
转载 2023-10-09 00:01:16
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索引前言一、pytorch是什么?二、代码实列1.Numpy与Torch对比2.Variable变量3. 激励函数4.Regression回归5.Classification回归总结 前言这篇文章是B站上莫烦python的pytorch教程,听课随笔记录一下课程链接一、pytorch是什么?PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生. 因为 Torch 是一个使用 Lua 语言的
转载 2023-08-21 10:07:51
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空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括。空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换,以增强模型的几何不变性。例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向。它可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的。关于STN的最棒的事情之一是能够简单地将其插入任何现有的CNN,只需很少的修改。# License: BSD # 作者
文章目录Pytorch的基本使用Numpy和Tensor之间的转化GPU训练用numpy手动实现两层神经网络用pytorch手动实现两层神经网络Pytorch的NeuralNetwork库自定义模型用神经网络玩游戏 Pytorch的基本使用导入torch库,然后用torch.empty(5,3)初始化一个5*3的tensor。 这个tensor里的数字是随机的。torch.rand(5,3)里创
一、Tensor的创建和使用1.概念和TensorFlow的是基本一致的,只是代码编写格式的不同。我们声明一个Tensor,并打印它,例如:import torch #定义一个Tensor矩阵 a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]) print(a) print('{}'.format(a))然后会发现报以下错误:new() received
pytorch基础1.1 基本数据:TensorTensor,即张量,是PyTorch中的基本操作对象,可以看做是包含 单一数据类型元素的多维矩阵。从使用角度来看,Tensor与NumPy的 ndarrays非常类似,相互之间也可以自由转换,只不过Tensor还支持 GPU的加速。本节首先介绍Tensor的基本数据类型,然后讲解创建Tensor的多种 方法,最后依次介绍Tensor在实际使用中的常
转载 2023-08-11 15:06:10
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代码来源:https://github.com/LianHaiMiao/pytorch-lesson-zh,在学习这份代码时添加了一点思考,并修改了一些写法,添加了一些必要的注释。没有抄袭的想法, 只是觉得作者的代码很好,学习过程中记录一下,并自己理解总结一下,持续更新…一、构建一个线性回归器# -- coding: utf-8 -- import torch from torch.autogra
转载 2023-11-08 18:45:43
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第8章 丰富你的程序——运用手机多媒体Android提供了一系列的API,使得我们可以在程序中调用很多手机的多媒体资源,从而编写更加丰富多彩的应用程序。8.1 将程序运行在手机上首先通过数据线将手机连接到电脑上,然后打开设置 -> 开发者选项界面,勾选USB调试选项。需要注意的是,Android4.2系统开始,开发者选项默认是隐藏的,需要先进入到"关于手机"界面,然后连续点击版本号栏目,就会
pytorch模型(pth,pkl)转ncnn(中介onnx)(附搭建ncnn教程) 文章目录pytorch模型(pth,pkl)转ncnn(中介onnx)(附搭建ncnn教程)部署ncnn在windows上部署ncnn(基于VS2019)在Ubuntu18.04上部署ncnnpytorch模型转onnx(以TDnet为例)onnx转ncnn 部署ncnnpytorch转ncnn是要在电脑上部署好
转载 2024-01-23 15:25:11
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目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数(代价函数)3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型(代码详解)CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 注释均为注释下一
目录(点击标题即可下载): Hello:使用Intent在两个Activity之间切换 Hello2:实现特定的鼠标点击事件功能 Hello3:点击监听事件集中处理 Hello4:登录注册界面布局 Hello5:彩虹条界面 Hello6:“饿了吗”界面 Hello7:各类事件触发 Hello8:ListView的简单应用 Hello9:UI线程与非UI线程之间的消息传递Handl
目录学习地址1. 张量1.1 张量初始化1.1.1 直接创建1.1.2 用随机数或常量创建1.2 张量属性1.3 张量操作1.3.1 转到GPU上操作1.3.2 标准的类似 numpy 的索引和切片1.3.3 张量拼接1.3.4 张量乘法(对应位置元素相乘)1.3.5 矩阵乘法(matrix multiplication)1.3.6 就地操作1.3.7 单元素张量1.4 与Numpy的桥梁1.4
AJAX = Asynchronous JavaScript and XML(异步的 JavaScript 和 XML)。 AJAX 不是新的编程语言,而是一种使用现有标准的新方法。 AJAX 是与服务器交换数据并更新部分网页的艺术,在不重新加载整个页面的情况下。 .
转载 2018-05-18 09:57:00
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今天在网站看了一系列例子。太棒了。。。 实现了 中常见的许多服务,下面是实现的截图 接下来,以源代码的方式分析这个例子 1.MainActivity--主界面 这个类主要是实现用户所看到的这个Activity,其中包含了一系列的按钮,用户点击按钮执行相应的动作,所以在这个类中主要是对按钮的定义和对按钮绑定相应的监听器,下面是实现的代码: 1. package lovefang.stadySe
技巧1:获取默认值: var  v  =  arg  ||  defaultValue; 代码注解:“arg”为一个表达式。当“arg”为“undefined”或“null”时,转换为boolean类型为假,程序会继续计算表达式“defaultValue”的值,整个表达式的值将是“defaultValue”。当“arg
之前接触scrapy本来是想也许scrapy能够让我的爬虫更快,但是也许是我没有掌握scrapy的要领,所以爬虫运行起来并没有我想象的那么快,看这篇文章就是之前使用scrapy的写得爬虫。然后昨天我又看到了pyspider,说实话本来只是想看看,但是没想到一看就让我喜欢上了pyspider。先给大家看一下pyspider的后台截图:pyspider的后台截图pyspider是国人写的一款开源爬虫框
转载 2023-12-18 23:14:18
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