基于pytorch的网络结构可视化前言 之前实现了一些常见的网络架构，但是有些网络架构并没有细说，并且网络传输过程中shape的变化也很少谈及过。 除此之外，前面的实现很少涉及到可视化的内容，比如损失值的可视化、网络结构的可视化。 所以本期博客就是补充一下这几点。目录结构 文章目录基于pytorch的网络结构可视化1. 安装：2. summary使用方法：3. tensorboardX使用方法：4
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2024-08-27 15:10:32
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©作者 | 洛英Visualizer 是一个辅助深度学习模型中 Attention 模块可视化的小工具，主要功能是帮助取出嵌套在模型深处的 Attention Map。Vision Transformer 如今已经成为了一个热门的方向，Self-Attention 机制为视觉信息的表示和融合都带来了新的思路。那么问题来了，作为 Attention 机制的一种，Self-Atte
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2024-06-18 13:14:52
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数据降维与可视化——t-SNE t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。如果在低维空间中具有可分性，则数据是可分的；如果在高维空间中不具有可分性，可能是数据不可分，也可能仅
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2024-01-30 06:07:10
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文章目录前言一、可视化网络结构7.1.1 使用print函数打印模型基础信息7.1.2 使用torchinfo可视化网络结构二、CNN可视化7.2.1 CNN卷积核可视化7.2.2 CNN特征图可视化方法7.2.3 CNN class activation map可视化方法7.2.4 使用FlashTorch快速实现CNN可视化三、使用TensorBoard可视化训练过程7.3.1 Tensor
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2024-01-12 13:19:11
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跟着官方网站的教程，和自己的一些爬坑过程，简单的在这里做一下记录，希望对大家有所帮助。虽然有些部分是一致，但是当中有一些问题还是有参考价值的。（环境搭建本文暂不讨论）官网例子运行截图如下（for Pycharm）一、MNIST简介官网链接这个MNIST数据库是一个手写数字的数据库，它提供了六万的训练集和一万的测试集。它的图片是被规范处理过的，是一张被放在中间部位的28px*28px的灰度图。总共4
ResNet要解决的问题 在很多论文中，以及很多比赛如ImageNet的前几名使用的算法中，表现出网络深度的重要性。许多任务都从深层的网络中得到了效果提升。那么问题来了：简单的堆叠更多的层是否就能得到性能更好的网络？ 首先，随着网络层数的增加，随之而来的一个问题就是梯度消失\爆炸，梯度消失\爆炸会阻碍网络的收敛。然而这一问题，通过合理的初始化以及中间层的归一化（如BN层），已经在很大程度上得到了改
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2024-06-18 18:08:53
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常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常
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2024-09-06 10:29:53
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目录TensorBoardCreate a summary writerGeneral api formatAdd scalar`add_scalar``add_scalars`Add graph (visualize a model)Add histogramAdd imageadd_imagetorchvision.utils.make_gridadd_imagesAdd figureAdd
诺宝rc编程软件是一款编程相关软件，这款编程机器人界面直观功能丰富，可以帮助程序员更好地理清编程思维，提供多项功能帮助用户条理清晰地编写复杂的高级程序。软件介绍诺宝RC是一款机器人编程软件，拥有图形化的编程界面，可以直观的进行编程，使用c语言进行高级程序控制编写，让编程更简单。功能强劲，便捷好用，具有基于流程图的编程语言和C语言,为开发智能机器人项目、程序与算法、教学等提供了简单而又功能强大的平台
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2024-01-05 22:18:29
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1) 可视化模型结构from torchviz import make_dot
model = ResNet18()
print(model) #输出模型的详细信息
x = torch.randn(1,3,32, 32).requires_grad_(True)
y = model(x)
vis_graph = make_dot(y, params=dict(list(model.named
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2024-01-13 21:58:43
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如果我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以将训练过程中的数据数据打印出来，但是一个是不够直观，另外一个是没有图形的表现力强。所以本篇笔记介绍了 tensorboard 来完成可视化的操作。1. TensorBoard 介
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2024-01-16 04:20:27
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介绍线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中学习的第一种算法。由于它们的受欢迎程度，许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。哪儿些稍微有工作经验的人也会认为它们是所有回归分析形式的中最重要的。事实是，有无数种形式的回归可以使用。每种形式的回归都有其自身的重要性和最适合应用的特定场景。在本文中，我会以简单的方式解释了数据科学中最常用的7种回归形式。通过这篇文章，我也希望人们能够对回
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2024-05-05 09:47:57
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1.可视化网络结构网络结构的日益复杂使得我们在设计和调试算法的时候越来越难直接通过代码来确定神经网络的内部结构、输入输出以及参数等信息。因此，我们需要借助图形化的交互工具来辅助我们完成神经网络结构设计和神经网络训练调试。在Tensorflow中，我们可以使用tensorflow.summary来记录网络结构，并通过Tensorboard对网络结构进行显示，通过可视化地查看网络结构辅助我们对神经网络
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2024-01-17 05:31:26
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和之前学习Pandas一样，我们继续以宝可梦数据集作为学习可视化的例子，进而梳理Python绘图的基本操作，主要涉及seaborn以及matplotlib两个可视化库。上半部分我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制，下半部分主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。首先我们回顾一下整个数据集，列名依次为名字、类型一、类型二、总计值、
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2024-04-25 15:19:33
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# PyTorch网络可视化
在深度学习中，神经网络是非常常见的模型。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了方便的工具来构建和训练神经网络模型。然而，在实际应用中，我们经常需要了解网络的结构和参数，以便进行调试和优化。网络可视化是一种常见的技术，可以帮助我们直观地了解网络的结构和运行过程。本文将介绍如何使用PyTorch来可视化神经网络。
## PyTorch和Torchvision
原创
2023-07-23 09:15:05
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本文最初发布于Anaconda开发者博客，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。在奥斯汀举行的SciPy 2018年特别会议上，大量开源Python可视化工具的代表分享了他们对Python数据可视化未来的展望。我们看到了Matplotlib、Plotly、VisPy等许多库的更新。我作为PyViz、GeoViews、Datashader、Panel、hvPlot和Bokeh的代表参加了SciP
一、前言 在深度学习模型训练的过程中，常常需要实时监听并可视化一些数据，如损失值loss，正确率acc等。在Tensorflow中，最常使用的工具非Tensorboard莫属；在Pytorch中，也有类似的TensorboardX，但据说其在张量数据加载的效率方面不如visdom。visdom是FaceBook开发的一款可视化工具，其实质是一款在网页端的web服务器，对Pytorch的支持较好。
# PyTorch 特征可视化：探索深度学习模型的“黑盒子”
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。然而，这些模型的内部工作机制往往被视为“黑盒子”，难以理解。为了揭示这些模型的工作原理，特征可视化成为了一种重要的手段。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行特征可视化，并展示一些代码示例。
## 特征可视化的意义
特征可视化可以帮助我们
原创
2024-07-18 04:17:30
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noteGlove模型目标：词的向量化表示，使得向量之间尽可能多蕴含语义和语法信息。首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。对词向量计算相似度可以用cos相似度、spearman相关系数、pearson相关系数；预训练词向量可以直接用于下游任务，也可作为模型参数在下游任务的训练过程中进行精调（fine-tuning）；很多使用如情感分析、词性标注任务中，我们的N
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2023-12-07 15:08:36
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引导基本情况安装 hiddenlayer检查是否安装成功查看网络结构可能遇到的问题 基本情况pytorch == 1.1.0 torchvision == 0.3.0 hiddenlayer == 0.2 提前说：做好版本之间的匹配能避免很多错误，少走很多弯路。安装 hiddenlayer打开 Anaconda Prompt 进入自己的 pytorch 环境，运行代码安装 hiddenlayer
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2024-08-06 11:33:46
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