循环神经网络的构造假设\(\boldsymbol{X}_t \in \mathbb{R}^{n \times d}\)是时间步\(t\)的小批量输入，\(\boldsymbol{H}_t \in \mathbb{R}^{n \times h}\)是该时间步的隐藏变量，则：\[\boldsymbol{H}_t = \phi(\boldsymbol{X}_t \boldsymbol{W}_{xh}
PyTorch学习笔记（2） 文章目录PyTorch学习笔记（2）PyTorch搭建基本两层神经网络1. 使用numpy方式构建两层神经网络2. 使用Tensor方式构建两层神经网络3. 使用autograd确定向前和向后传播4. 定义新的autograd函数5. 使用nn模块构建网络模型6. 使用optim简化优化方式选择7. 典型nn模块方式构建神经网络模型8. 控制流和权重分享 PyTor
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2023-12-25 10:48:04
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Pytorch 含并行连结的网络 GoogLeNet0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. GoogLeNet1.1 简介GoogLeNet 吸收了 NiN 中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。 这篇论文的一个重点是解决了什么样大小的卷积
目 录1 GoogLeNet网络1.1 网络结构及参数1.2 Inception结构1.3 带降维功能的Inception结构1.4 辅助分类器2 利用Pytorch实现GoogLeNet网络2.1 模型定义2.2 训练过程2.3 预测过程1 GoogLeNet网络1.1 网络结构及参数整个网络的结构参数如下：后面几列与网络的对应关系如下：该网络的亮点在于：①引入了Inception结
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2023-11-23 22:32:30
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声明：小编翻译论文仅为学习，如有侵权请联系小编删除博文，谢谢！ 小编是一个机器学习初学者，打算认真研究论文，但是英文水平有限，所以论文翻译中用到了Google，并自己逐句检查过，但还是会有显得晦涩的地方，如有语法/专业名词翻译错误，还请见谅，并欢迎及时指出。如果需要
model_py篇python中采用驼峰书写法且首字母大写的变量符号一般表示类名。学习网络步骤：看原论文+看别人对原论文的理解，学习网络结构，看损失函数计算，看数据集，看别人写的代码，复现代码。经历以上步骤我们便可以选择合适的框架复现代码，这里使用PyTorch复现网络结构。我们用PyTorch搭建网络可以分为以下几个module，数据处理dataloader.py，网络模型model.py，训练
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2023-11-23 21:51:50
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目录前置准备准备训练数据网络结构构建方式初始化网络层信息构建前向传播计算过程选择损失函数选择优化器开始训练 前置准备有python环境，安装好pytorch因为纯粹是为了演示训练过程，具体训练的内容并不是很重要，所以干脆来个简单点的，也好清楚地展示下面将训练一个玩具神经网络，判断一个向量(x,y)位于第几象限，数据随机生成，网络结构只使用前向神经网络准备训练数据先写一个向量类# 向量类
class
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2023-12-01 09:42:00
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参考
5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络结构大放异彩。它虽然在名字上向LeNet致敬，但在网络结构上已经很难看到LeNet的影子。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后的几年里，研究人员对GoogLeNet进行了数次改进，本节将介绍这个模型系列的第一个版本。5.
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2023-11-02 19:50:29
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前言开源地址：https://github.com/data-infra/cube-studiocube studio 开源的国内最热门的一站式机器学习mlops/大模型训练平台，支持多租户，sso单点登录，支持在线镜像调试，在线ide开发，数据集管理，图文音标注和自动化标注，任务模板自定义，拖拉拽任务流，模型分布式多机多卡训练，超参搜索，模型管理，推理服务弹性伸缩，支持ml/tf/pytorch
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2024-09-02 19:27:25
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作者：Shen Li等PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架，如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化？在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15704.pdfPy
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2024-08-06 12:42:11
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# 使用 PyTorch 同时训练两个网络的指南
在深度学习中，有时我们需要训练多个神经网络以完成某项任务。这可能是为了处理不同类型的数据，或者是为了实现模型的集成。本文将介绍如何使用 PyTorch 同时训练两个网络，并附上示例代码。
## 背景知识
在 PyTorch 中，我们可以自由地定义和训练网络模型。PyTorch 提供了灵活的张量操作及自动求导功能，使得模型的训练过程变得更加简单
原创
2024-10-23 05:18:38
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写在最前面
小白跑代码，碰到out of memory了，batch size 从1024降到了32才不报错，但是跑了一个星期，实在受不了了，于是疯狂收集资料看看怎么用多卡训练，以下是我所看博客的总结，有错之处请提出并多多指教！最初，百度 多卡训练，给到最多的词条都是教你怎么使用DataParallelDataParallel确实是用于数据并行，但是机理到底是什么？一机多卡到底发生了什么？并行处理
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2023-10-30 22:30:32
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1.定义Dataset类在定义自己的Dataset类时，必须重新定义父类（torch.utils.data.Dataset）的以下两个私有成员函数：class dog_cat_datastes(torch.utils.data.Dataset):
def __getitem__(self, index):
def __len__(self):len() : 返回值为训练集的长度，有多少个样本，
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2023-09-05 17:30:27
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# 使用Java连接两个数据库的示例
在现代应用开发中，很多时候我们需要从不同的数据库中获取数据。这就需要我们了解如何使用Java连接多个数据库，并在应用程序中处理数据。在这篇文章中，我们将展示如何使用Java连接两个数据库，并通过示例代码来演示相关操作。
## 数据库设计概述
为了直观地理解如何同时连接两个数据库，我们以一个简单的商业系统为例。假设我们有两个数据库：
1. **用户数据库
原创
2024-09-03 06:17:33
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# 使用 PyTorch 实现两个 Encoder 的详细指南
在深度学习模型中，使用多个编码器（Encoder）已经成为常见的需求。这通常在处理如序列到序列（Seq2Seq）任务时非常有效，比如机器翻译。本文将教您如何使用 PyTorch 实现两个编码器。我们将逐步完成这个任务，并在每一步提供详细的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现两个编码器的基本流程：
| 步骤 | 说明
# PyTorch中的两个输入模型教程
在深度学习中，有时我们需要同时处理两个输入的数据。这对于构建一些复杂的模型（例如视觉和文本结合的模型）是十分重要的。在本教程中，我们将逐步指导你如何在PyTorch中实现两个输入的模型。下面的表格展示了我们实施这个项目的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
在使用 PyTorch 进行深度学习时，我们常常会遇到“两个乘号”的问题，通常是在进行张量乘法时引起的。这种情况常发生在我们不小心使用了错误的操作符，导致计算结果不如预期。因此，本文将详细记录解决此问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
在开始前，我们需要确保所需的环境与库正常运行。这些依赖包括 Python 和 PyTorch 的相关版
文本的操作在github上都有Shirley-Xie/pytorch_exercise · GitHub，且有运行结果。本文代码从下往上写，从小往大的写。 首先我们看到整个模型由不同的组件组成，其中最重要的部分
本文接上一篇文章“pytorch学习记录02——多分支网络”。把完整的代码展示出来供大家借鉴。 网络的结构图和里面的参数在上一篇文章已经说过了，这里就直接放代码了。首先，导入相关的库# 导入库
import random
import torch
import torch.optim
import torch.utils.data
import torch.utils.data.distribut
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2024-04-18 12:51:21
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# 如何在Spring Boot中连接两个MySQL数据库
在现代软件开发中，Spring Boot以其快速开发的能力和易用性备受开发者青睐。对于需要连接多个数据库的项目，我们也可以轻松实现。本文将详细介绍如何在Spring Boot中连接两个MySQL数据库，包括步骤、代码实现和相关概念，帮助你快速入门。
## 流程概述
首先，我们来看看连接两个MySQL数据库的基本流程：
| 步骤
原创
2024-09-15 04:56:50
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