承接上篇SimpleRNN, PyTorch中对于LSTM也有两个方法，即nn.LSTM和nn.LSTMCell。同样地，我们用两种方法来做一个简单例子的前馈。 先来看LSTMCell,实例化用到的参数如下：from torch import nn
torch.nn.LSTMCell(input_size: int, hidden_size: int, bias: bool = True)下面是
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2023-10-27 12:15:01
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pytorch中目前已经实现好了3中循环神经网络，分别是RNN、GRU、LSTM，但是发现在nn模块中还存在RNNCell()、LSTMCell()这个
原创
2023-01-17 02:21:17
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import tensorflow as tffrom tensorflow.contrib import rnnx = tf.constant([[1]], dtype = tf.float32)x2 = tf.constant([[0]], dtype = tf.float32)rnn_cell = rnn.BasicRNNCell(2)lstm_cell = rnn.BasicLSTM
原创
2022-07-19 11:37:18
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**Python中的LSTMCell简介和使用**
LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它被广泛应用于处理序列数据，如自然语言处理、语音识别和时间序列预测等领域。在Python中，我们可以使用`nn.LSTMCell()`函数来创建一个LSTM单元，该函数返回两个值。本文将介绍LSTMCell的基本原理，并提供一个代码示例来说明如何使用
原创
2023-08-18 07:17:50
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对于python中一个函数要返回多个参数，可能会想到以下几个写法。一、在函数中用global声明，再在函数外调用。这个方法最好不要使用，在绝大多数场景下会使得结构混乱。def cal(a,b):
global c,d
c = a+b
d = abs(a-b)
a = 10
b = 5
cal(a,b)
print(c,d)
>>
15 5二、在函数中返回元组、
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2023-07-03 17:08:32
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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一，pytorch生态简介PyTorch的强大并不仅局限于自身的易用性，更在于开源社区围绕PyTorch所产生的一系列工具包（一般是Python package）和程序。 比如对于计算机视觉，有TorchVision、TorchVideo等用于图片和视频处理； 对于自然语言处理，有torchtext；对于图卷积网络，有PyTorch Geometric ····。每个领域还有很多优秀的工具包供社区
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2024-01-28 01:38:38
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1.DecompressionBombWarning: Image size (92680344 pixels) exceeds limit of 89478485 pixels, could be decompression bomb DOS attack.DecompressionBombWarning, 原因是图像尺寸超过PLI 默认读取图像尺寸。 一种方法是更改阈值上限&n
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2023-08-21 15:19:44
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文章目录0. 前提1. 安装anaconda2. 确定有Nvidia GPU3. CUDA、cudnn下载和安装3.1 下载3.1.1 下载CUDA3.1.2 下载cuDNN3.2 安装3.2.1 安装CUDA3.2.2 安装cuDNN3.3 配置环境变量3.4 测试CUDA3.5 测试算力4. 创建虚拟环境（pytorch）5. 安装torch包3.出现的错误 0. 前提主要步骤 1.安装an
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2023-11-17 20:04:51
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目录1. 构建基本的神经网络1.1 定义自己的神经网络1.1.1 nn.Module类1.1.2 例子测试2 torch.nn库以及nn与nn.functional的区别3. 卷积层Convolution Layers3.1 卷积层CONV2D3.1.1 torch.nn.functional.conv2d3.1.2 torch.nn.Conv2d3.1.3 stride，padding，dil
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2024-01-22 10:52:15
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目录0.引言1.关键点2.WOA优化1DCNN超参数实战2.1 数据准备2.2 1DCNN故障诊断建模2.3 采用WOA优化1DCNN超参数0.引言 采用1DCNN进行轴承故障诊断建模，并基于鲸鱼优化算法WOA对1DCNN的超参数进行优化，以实现更高的精度。建立一个两层的1DCNN，优化的参数包括学习率、
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2023-10-16 00:18:33
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PyTorch的许多函数在使用上和Numpy几乎一样，能够平滑地结合使用，Numpy的绝大多数操作同样可以用在PyTorch中。PyTorch的特色之一是提供构建动态计算图的框架，这样网络结构不再是一成不变的了，甚至可以在运行时修正它们。在神经网络方面，PyTorch的优点还在于使用了多GPU的强大加速能力、自定义数据加载器和极简的预处理过程等。尽管PyTorch与其他框架相比还算是新秀，仍然需要
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2023-09-22 18:29:59
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torch1、**torch.is_tensor(obj) **如果obj是一个pytorch张量，则返回True与isinstance(obj, Tensor)等价， 同时isinstance(obj, type)这个方法可以检查任何类型， 如果检查出obj是type类型返回true2、torch.is_storage(obj)判断obj是不是storage类型， 如果是的话就返回True， 否
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2023-12-31 23:06:08
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第1步，导入相关的python包，并且下载训练集，其中训练集可以提前下载放到相应的目录下面。如果真的通过下面代码进行，将会相当耗时。from torchvision import datasets, transforms
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as
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2023-09-02 13:51:03
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1 """
2 迁移学习：利用一个已经在其他训练集训练好的模型的权重或特征层来对目标训练集进行训练
3 """
4 # __future__模块用于把下一个版本的一些新特性导入当前版本，使得当前版本兼容这些新特性
5 # import print_function：在python2版本中输出不需要加括号，但是在python3版本中需要
6 # import division：在
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2023-06-20 22:56:29
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torch.nn.parallel.DistributedDataParallel提供了更为高效的单机多卡和多机多卡训练接口。 几个基本概念group：即进程组。默认情况下，只有一个组，一个 job 即为一个组，也即一个 world。当需要进行更加精细的通信时，可以通过 new_group 接口，使用 word 的子集，创建新组，用于集体通信等。world size ：表示全局进程个数。
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2024-01-29 19:19:30
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最近由于实际需要在学习pytorch，作为深度学习中最为重要的反向传播计算，pytorch用非常简单的backward( )函数就实现了，但是在实现过程中对于其参数存在一些疑问，下面就从pytorch中反向传播求导的计算方式，backward( )函数参数来进行说明。 这里首先还是放出backward( )函数的pytorch文档，因为整个说明主要还是围绕这个函数来进行的。问题描述从上面的文档可以
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2023-07-28 19:07:33
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一、PyTorch简介1. 基本介绍2017 年 1 月，FAIR（Facebook AI Research）发布了 PyTorch。PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架，但是因为 Lua 语言较为小众，导致 Torch 学习成本高，因此知名度不高。Pytorch优点上手快，掌握 Numpy
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2023-08-10 14:46:07
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Pytorch 学习记录什么是PytorchPyTorch是一个基于python的科学计算包，主要针对两类人群：1.作为NumPy的替代品，可以利用GPU的性能进行计算 2.作为一个高灵活性、速度快的深度学习平台 PyTorch 是Torch7 团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch 的不同之处在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。所谓“Python first”，同样说
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2023-08-13 22:25:23
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