pytorch学习笔记六————使用神经网络拟合数据上一章节我们用pytorch里面的工具实现了对数据进行线性回归,我们用的是线性模型,这次我们尝试使用神经网络模型对数据进行拟合,整个学习过程与前几章基本相同,就是在某些细节上面需要深究 pytorch有一个专门用于构建神经网络的子模块,称作为torch.nn,它包含创建各种神经网络结构所需的构建块,在这里提供的模型都是nn.Module的子模块,
一般而言，CPU管理外围设备的输入输出控制方式有5种：程序查询方式、程序中断方式、DMA方式、通道方式、外围处理机方式，前两种方式由软件实现，后三种方式由硬件实现。1. 程序查询方式程序查询方式是早期计算机中使用的一种方式，CPU与外围设备的数据交换完全依赖于计算机的程序控制。在进行信息交换之前，CPU要设置传输参数、传输长度等，然后启动外设工作，与此同时，外设则进行数据传输的准备工作；
转载
2024-05-09 07:35:14
70阅读
递归神经网络（RNN,Recurrent Neural Networks）在自然语言处理中有着非常重要的应用。本文旨在对RNN做简单介绍，帮助入门小白初识RNN。1 传统神经网络在NLP应用的局限性 传统神经网络的输入与输入之间是独立的，彼此不产生任何联系。但是在自然语言处理中，我们得到的结果是和之前输入的值有关系的。例如，我们说一句话：“我出生在中国，所以我说汉语。”我们可以看到，这句话前后是有
转载
2024-03-26 11:00:30
73阅读
第二十课 卷积层的多输入和多输出通道目录理论部分多输入通道多输出通道实践部分理论部分多输入通道假设图片大小是200*200的话，那么用张量表示这个图片的话就是200*200*3，因为彩色图片是由红、绿、蓝三个通道构成的，因此表示一个彩色图片的时候要将这三原色的信息也给表示出来。那么舒润有多个通道的话要怎么计算呢？多通道的话就是每个通道都做次卷积，卷积核的维度是一样的，但是数值不一定是一样的。每个通
转载
2023-08-17 17:20:42
352阅读
pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime, Intel OpenVINO, TensorRT等。1. 网络结构定义我们以一个Image Super Resolution的
转载
2023-10-31 13:47:38
720阅读
# PyTorch中的LSTM多输入单输出
在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种常用的网络结构，它在处理时间序列数据时表现出色。而长短期记忆网络（LSTM）作为RNN的一种变种，能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。在PyTorch中，我们可以利用LSTM网络来处理多个输入序列，并生成一个单一的输出结果。
## LSTM的介绍
LSTM是一种特殊的RNN结构，它通过门控机制来控制
原创
2024-06-23 04:20:52
176阅读
在机器学习和深度学习的领域，LSTM（长短期记忆网络）被广泛应用于时间序列预测和序列数据分析。特别是在涉及多输入单输出的需求时，使用PyTorch实现LSTM模型显得尤为重要。这篇博文旨在记录用PyTorch实现LSTM多输入单输出的过程及其相关考虑。
## 背景定位
在实际业务场景中，很多任务需要我们处理复杂的时间序列数据。例如，金融市场的股票价格预测、天气预测等均需要考虑多种因素的影响。这
# 使用 PyTorch 实现 LSTM 多输入单输出模型
在深度学习中，LSTM (长短期记忆网络) 是一种非常强大的时序模型。本文将教你如何在 PyTorch 中实现 LSTM 多输入单输出模型。我们将通过一个有组织的步骤进行学习，以确保你能轻松理解每一部分。
## 整体流程
为了确保你能顺利完成这个任务，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-10-02 05:26:21
324阅读
RNN（Recurrent Netural Network）循环神经网络，用来处理和预测序列数据，在语音识别，语言描述，翻译等领域有很好的运用。传统神经网络结构如CNN是假设所有的input之间是相互独立的，output之间也相互独立，但实际中会存在由前面几个字去推测后面的词，这个时候CNN的假设就不能成立了。而RNN可以通过时序结构来关联input，记住input之间的关系。RNN的典型结构如下
转载
2024-10-25 14:57:49
76阅读
5.3 多输入通道和多输出通道前面两节里我们用到的输入和输出都是二维数组,但真实数据的维度经常更高。例如,彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB(红、绿、蓝)3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w(像素),那么它可以表示为一个3 * h * w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道(channel)维。本节将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。5.3.1 多输入通道 接下来我们实
转载
2023-09-06 21:03:27
340阅读
目录1.概述2. 处理多维度特征的输入注：不同的激活函数（sigmoid函数）， 绘制不同的图表 1.概述 一个八维数据集：样本，每一列称为一个特征。回归模型的更改：n维的输入向量x和n维的权重w的转置作内积 + 广播处理的偏移量b，得到的1维的预测值，再使用logistic函数进行映射。使用self.linear = torch.nn.Linear(n,m)对输入
转载
2024-05-15 12:17:43
189阅读
目录1.IO系统基本概念2.输入输出设备3.外存储器4.I\O接口5.程序查询方式6.程序中断方式7.多重中断8.程序中断方式9.DMA方式1.IO系统基本概念"I\O" 就是 "输入\输出" I\O设备就是可以将 数据输入到计算机，或者可以接受计算机输出数据的外部设备主机与I/O设备进行交互I\O接口：又称I\O控制器，设备控制器，负责协调主机与外部设备之间的数据传输 I\O控制器多种多样，也会
参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.3_channels多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做互相关运算。由于输入和卷积核各有个通道，我们可以在各个通道上对输入的二维数组和卷积核的二维核数组做互相关运算，再将这个互相关运算
转载
2023-10-19 15:08:07
79阅读
import torch
from d2l import torch as d2l6.4.1 多输入通道简言之，多通道即为单通道之推广，各参数对上即可。def corr2d_multi_in(X, K):
# 先遍历“X”和“K”的第0个维度（通道维度），再把它们加在一起
return sum(d2l.corr2d(x, k) for x, k in zip(X, K))
X =
转载
2024-07-02 10:43:32
0阅读
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 多输入通道和多输出通道前⾯两节里我们⽤到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在⾼和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜⾊通道。假设彩色图像的⾼和宽分别是 h和 w（像素），那么它可以表示为⼀个 的多维数组。我们将⼤小为3的这⼀维称为通道（channel）维。本节我们将介
转载
2023-09-26 17:06:06
149阅读
PyTorch 的基础操作1 张量张量如同数组和矩阵一样，即一种特殊的数据结构。多作为 pytorch 中，神经网络的输入、输出以及网格的参数等数据，都用张量来描述张量的使用 和 numpy 的 ndarrays 类似，区别在于张量可以在GPU或者其他专用硬件上运行，以达到更快的效果1.1 张量初始化与创建# 初始化张量
'''
张量与numpy的数组最大的区别在于张量可以在gpu上运行
'''
转载
2024-06-01 16:53:01
1040阅读
在最近的项目中，遇到需要实现多输入单输出的TransformFilter进行数据流的整合。解决过程艰辛繁琐，经过很多摸索，印象深刻，故作此文纪念。在微软提供的例子中，有一个叫做InfTee的单输入多输出的TransformFilter的经典例子。InfTee通过动态生成Output PIN实现了多输出。在这个Filter中，始终保持着一个空闲的Output
转载
2024-06-10 06:42:10
39阅读
目录I/O系统基本概念基本概念I/O硬件I/O软件I/O控制方式程序查询方式程序中断方式DMA控制方式通道控制方式外部设备输入设备输出设备外存设备I/O接口I/O接口的作用I/O接口的结构编辑 I/O接口的工作原理接口与端口统一编址v.s.独立编址I/O接口的类型按数据传送方式可分为按主机访问I/O设备的控制方式可分为按功能选择的灵活性可分为程序查询方式程序中断方式中断系统中断的基本概念
转载
2024-01-03 10:42:04
18阅读
当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核。以1维卷积为例，卷积窗口大小为1*1，输入有三个通道，所以卷积的通道数也应该为3个通道。如下图所示，输入的数据有三个通道，卷积也有三个通道，每个通道都是一个1维的卷积核且卷积核的大小为11, 但是这样当输入通道有多个时，我们对各个通道的结果进行了累加，所以不论输入通道数是多少，输出通道数总是1.
转载
2019-11-09 20:45:00
315阅读
目录一、卷积层里的多输入多输出通道1.1 多输入多输出通道◼ 多个输入通道◼ 多输出通道◼ 1*1卷积核◼ 二维卷积层◼ 总结二、代码实现2.1 输入与输出（使用自定义）◼ 多输入多输出通道互相关运算2.2 1X1卷积（使用自定义）2.3 1X1卷积（使用框架）一、卷积层里的多输入多输出通道1.1 多输入多输出通道◼ 多个输入通道通常来说，我们会用到彩色图片，彩色图像一般是由RGB三个通道组成的。
转载
2023-10-06 23:21:13
154阅读
