pytorch使用5步法获取数据定义网络定义优化器、损失函数训练扫尾（验证、预测、绘制学习曲线……） 总体上，使用pytorch就是上面的5步。接下来是代码部分，代码的顺序也大体按照这5步来走。第一部分：导入模块 import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.
CNN的主要操作：输入~ 神经元（提取特征）[Convolution、激活函数ReLU 、Pooling等] ~ 全连接层（分类）~ 输出eg:4层的神经网络（不包括第一层即输入层），其中有3个隐藏层和1个输出层【每一层包含输入它的参数和它的输出】。 对于MINST数据集像素为28*28，维度变换为[784，256]~[256，256]~[256，256]~[256，10]。一、卷积核卷积核计算过
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2023-11-20 09:02:18
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转置卷积又称反卷积，逆卷积。在主流的深度学习框架之中，如Tensorflow，Pytorch,Kreas中的函数名都是conv_transpose将一个4*4的输入通过3*3的卷积核核进行普通卷积后（无padding,stride=1）,将得到2*2的输出。而转置卷积将一个2*2的输入通过同样的3*3的卷积核，将得到一个4*4的输出。这看起来像是普通卷积的逆过程。事实上，这两者没有任何关系，操作过
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2024-01-01 13:06:55
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发发库存大家新年快乐！
import torchvisionfrom torch import nnfrom torchvision import transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdata = torchvision.datas
原创
2022-07-01 11:38:02
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介绍keras中内置的CNN模型。包括VGG16、VGG19、ResNet、Inception V3、Xception。
以及介绍另一种常见模型SqueezeNet。
第20章 keras中“开箱即用”CNNs 到目前为止，我们学习了如何从头开始训练CNNs。这些CNNs大多数工作在浅层（以及较
解释pytorch的维度理解 PyTorch 中维度的概念 | 文艺数学君x = torch.tensor([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
# 我们可以看到"行"是dim=0, "列"是dim=1
print(x.shape)
>> torch.Size([2, 3])于是, 我们会认为, torch.sum(x, dim=
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2023-10-01 09:14:42
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简介今天在使用torch中的topk的时候, 对于dim产生了一些疑问. 后面也是找到了规律, 但是还是很困惑他为什么是这么设计的, 即dim与tensor本身的行列是不一致的. 然后就查了一下, 真的找到了一篇很好的文章, 解决了我的困惑, 就想在这里记录一下.我这一篇文章里的所有的动图, 都是来自与下面这篇文章, 写的非常直观.原文链接(十分棒的文章), Understanding dime
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2023-08-25 22:05:33
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一、1x1卷积核作用１．降维/升维由于 1×1 并不会改变 height 和 width，改变通道的第一个最直观的结果，就是可以将原本的数据量进行增加或者减少。这里看其他文章或者博客中都称之为升维、降维。但我觉得维度并没有改变，改变的只是 height × width × channels 中的 channels 这一个维度的大小而已[5]。２．增加非线性1*1卷积核，可以在保持feature m
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2024-06-17 09:17:01
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文章目录一、CNN模型原理1.1 图像1.2 DNN图像分类的问题1.3 卷积原理1.4 池化原理1.5 Flatten1.6 卷积池化总结二、卷积池化计算2.1. 初识卷积2.2. CNN中的卷积层2.2.1 二维卷积2.2.2 三维卷积2.2.3 卷积计算公式2.3 填充（padding）、步幅（stride）和通道（channel）2.3.1 填充2.3.2 步幅2.3.3 多通道2.3.
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2024-09-14 13:17:28
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文章目录view()和reshape()transpose()和permute()contiguous 以后操作基于下述tensor。import torch
a=torch.rand(2,2,2)
print(a)view()和reshape()这两个功能很简单，就是把原来的tensor拍扁，变成8个数，然后按照你给定的形状恢复出来。问题， 怎么拍扁，就是把第二维里面数依次取出来，比如上面的就
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2024-03-03 10:53:25
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张量的维度和形变张量作为一组数的结构化表示，也同样拥有维度的概念。简便理解：向量就是一维的数组，而矩阵是二维的数组，以此类推，在张量中我们还可以定义更高维度的数组。张量的高维数组和numpy中高维array概念类似。记住：文章中提到的，t1为一维张量，t2为二维张量，t3为零维张量，t4为三维张量。1、创建一维、二维、零维、高维张量1.1 用简单序列创建一维张量#用一维列表序列创建一维张量
t1
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2024-05-09 16:05:07
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深度学习初探/02-Pytorch知识/04-Tensor维度变换一、重塑两者完全一致，reshape是pytorch为了保持与numpy的一致性而出现的缺陷：可能会破坏原有数据# 随机生成4幅MNIST数据集标准的手写数字图像
a = torch.rand(4, 1, 28, 28)
# 调用numpy的prod函数，打印a的实际大小（各个维度的乘积）
print(np.prod(a.size(
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2023-10-18 21:14:09
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1 contiguousTensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致。1.1 tensor的存储 Tensor多维数组底层实现是使用一块连续内存的1维数组，Tensor在元信息里保存了多维数组的形状。 &nb
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2023-11-06 20:41:25
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背景：我是用于对于信号的处理，想用pytorch这个API，网上资源参差不齐，而且都是按照自然语言处理（nlp）知识来讲的,不过也有讲的很明白的，这里简单说一下为了方便可视化。一维卷积：并不是指的像信号那样的一维卷积，而是一个X*K的矩阵，K就是你的卷积核的大小，X直接就是你的数据高度了。下面这张图，这张图都在讲解其实有点误导人，不细看是容易理解偏的，因为原作者把最后两个维度换位置了。我们只看最左
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2023-10-07 21:32:17
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PyTorch 中对 tensor 的很多操作如 sum、softmax 等都可以设置 dim 参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 PyTorch 中的 dim 操作。首先看一下这个图，图中给出了维度标号，注意区分正负，从左往右数，括号代表的维度分别是 0 和 1 和 2，从右往
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2023-09-23 21:29:14
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1. 改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。示例代码：import torch
a = torch.rand(4, 1, 28, 28)
print(a.shape)
print(a.vie
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2023-12-25 13:27:54
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使用Pytorch构建神经网络一般分为四个步骤：数据构建与处理（Dataset）构建神经网络和损失函数（nn.Module）对参数进行优化（torch.optim）模型的保存与加载一、Tensor(张量) Pytorch基本操作是OP，被操作的最基本对象是Tensor。Tensor表示一个多维矩阵。比如零位就是一个点，一维就是向量，二维就是矩阵，多维相当于一个多维的数组。这个numpy是对应的。而
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2024-06-09 07:44:20
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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 sys
loc =
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2024-08-20 17:26:28
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一、张量（一）张量介绍张量(也可以叫做Tensors)是pytorch中数据存储和表示的一个基本数据结构和形式，它是一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展。它相当于Numpy的多维数组(ndarrays),但是tensor可以应用到GPU上加快计算速度， 并且能够存储数据的梯度信息。
维度大于2的一般称为高维张量。以计算机的图像处理数据为例
3维张量，可以表示图像的：通道数×高
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2024-05-09 12:09:12
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pytorch学习torch的Tensor维度变换view和reshape功能一样-不变的是数据本身，变维度改变对数据的理解缩小/扩大维度，正的维度在索引之后插入，负的维度在索引之前插入例子：给每幅图一个偏置bias 右边扩两次，左边一次，从[32]得到[1 32 1 1 ]维度扩展：expend/repeat，expend在需要的时候复制数据，节约内存，推荐；repeat复了数据 expend扩
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2023-10-23 12:46:35
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