文章目录安装依赖从源码编译pytorchCXX_ABI问题数据集归一化Transforms搭建神经网络Components of a neural networknn.Flattennn.Linearnn.Sequentialnn.Softmax可视化网络结构优化模型参数访问模型的层次结构访问模型参数模型参数初始化方式一 手动修改方式二 torch.nn.init设置超参数添加优化循环添加 lo
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2024-02-03 06:58:27
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1.1 卷积神经网络概述不同于一般的全连接神经网络，卷积神经网络是一个 3D 容量的神经元，神经元是以三个维度来排列的：宽度、高度 和深度。卷积神经网络中的主要层结构有三个：卷积层、池化层和全连接层。卷积层和全连接层拥有参数（通过梯度下降法更新），而激活层和池化层不含参数。 1.2 卷积层每个滤波器在空间上(宽度和高度) 都比较小，但是深度和输入数据的深度保持一致每个卷积层上，
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2023-09-02 10:25:04
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文章目录0 前言1 数据读入2 模型搭建3 模型训练4 模型测试5 模型保存6 参考博客 0 前言代码参考了知乎上“10分钟快速入门PyTorch”系列，并且附上了详细的注释和函数讲解。从今天这篇博文开始，我将和大家一起踏上Pytorch的学习道路，希望有问题可以指出！代码可以直接复制粘贴后运行。1 数据读入torchvision.datasets里面有很多数据类型，里面有官网处理好的数据，比如
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2024-02-02 19:58:08
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视频中所涉及的代码如下：basic_cnn.py 一个简单的卷积层padding.py 卷积层参数——padding填充stride.py 参数——步长maxpooling.py 下采样——最大池化cnn.py 一个简单的卷积神经网络cnn_job.py 作业——修改网络结构1. basic_cnn.py 一个简单的卷积层 示范卷积层所做的工作import torch
in_channels, o
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2023-09-21 11:35:20
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二维互相关运算mport torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1)
for i in range(Y.shape[0]):
for j in range(Y.sh
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2023-08-11 16:57:23
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目录代码实例最后结果模型草图代码实例import numpy as np
import tensorflow.compat.v1 as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
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2023-05-27 16:15:47
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章节设置： 一、实现自带数据并自定义神经网络进行训练 二、使用自带的模型进行训练以及测试 三、用自己定义神经网络全局设定，指定了设备事实证明，即使是1650这样的显卡也会比cpu运行得快很多，只要运行的时候显存够就行，在使用的时候有两种方式(注意——还有其他指定显卡的方式，比如cuda()，只是这种更通用，更熟悉而已)：model.to(device)tensor变量.to(device)# 如果
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2023-08-16 11:12:14
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对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇，可追溯至1900年（Yan Lecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf）。其基本的思想是：神经网络的参数众多，但其中有些参数对最终的输出结果贡献不大而显得冗余，剪枝顾名思义，就是要将这些冗余的参数剪掉。首先，需要根据对最终输出结果的贡献大小来对模型的神经元们排序，然后，舍去那些贡献度低
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2024-01-03 09:59:25
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先说一个小知识，助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。卷积函数：一般只用来改变输入数据的维度，例如3维到16维。Conv2d()Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o):
"""
:param in_channels: 输入的维度
:par
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2024-03-31 08:07:00
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图注意力神经网络的pytorch代码解析1.图注意力神经网络的原理简介1.1 注意力机制的公式1.2 代码中公式的应用差异2.GAT的pytorch代码解析2.1 导入需要的包和参数设定2.2 加载数据2.3 搭建注意力模型2.3 模型训练2.5 模型测试 1.图注意力神经网络的原理简介图注意网络的原理介绍有很多。作者是清华大学的一个博士，他写的图卷积原理非常透彻，这里对于图注意力的描述也很好。
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2023-11-21 17:24:25
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深度学习框架Pytroch系列注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api，从基础
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2023-08-04 23:36:10
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1.LeNet LeNet是指LeNet-5，它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络。在MNIST数据集上，可以达到99.2%的准确率。LeNet-5模型总共有7层，包括两个卷积层，两个池化层，两个全连接层和一个输出层。 import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
#方形卷积核和等长的
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2023-07-24 17:38:05
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日期：2020.10.30 主题：PyTorch入门 内容：根据PyTorch官方教程文档，学习PyTorch中神经网络 包括：定义网络、损失函数、反向传播、更新权重。根据自己的理解和试验，为代码添加少量注解。具体代码如下 ↓from __future__ import print_function
import torch
import torch.nn as nn
import torch.n
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2023-09-26 14:01:42
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目录1. 定义神经网络结构 (2种方法)2. 神经网络的输入与输出、损失函数定义3. 优化器的定义、损失函数、更新网络参数4. 五步过程全部代码1. 定义神经网络结构 (2种方法)import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchsummary import summary
# 定义网络类
c
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2023-10-07 13:22:03
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一个完整的处理图片分类的代码，包括以下几部分：导入需要的库，数据预处理，搭建神经网络模型，训练及测试，输出损失和正确率。导入库import torch
import torchvision
from torch.autograd import Variable
from torchvision import datasets, transforms
import os # o
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2023-08-01 13:24:27
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一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两种取值。取0表示该元素对应的词不在论文中，取1表示
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2023-10-08 08:35:35
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循环神经网络循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是用于对序列的非线性特征进行学习的深度神经网络。循环神经网络的输入是有前后关联关系的序列。循环神经网络可以用来解决与序列有关的问题，如序列回归、序列分类和序列标注等任务。序列的回归问题，如气温、股票价格的预测问题，它的输入是前几个气温、股票价格的值，输出的是连续的预测值。序列的分类问题，如影评的正负面分类、垃圾邮件
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2023-10-09 19:25:45
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各位同学好，今天和大家分享以下TensorFlow2.0深度学习中对神经网络的优化方法，包括动量、学习率、dropout、交叉验证、正则化。本节使用数学公式对网络进行优化，增加网络的灵活性。以下代码按顺序组合在一起就是完整代码，没有缺失，可以直接运行。1. 数据导入导入系统自带的服装数据集，查看数据集的相关信息。import tensorflow as tf
from tensorflow imp
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2023-10-10 06:20:45
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本文为美国海军研究生学院（作者：Jason E. Kutsurelis）的硕士论文，共82页。本文研究并分析了神经网路作为预测工具的使用方法。具体来说，测试了神经网络预测股票市场指数未来趋势的能力，并与传统的预测方法——多元线性回归分析法进行了比较。最后，利用条件概率计算模型预测正确的概率。本研究在简要探讨神经网络理论的同时，确定了将神经网络作为个人投资者预测工具的可行性和实用性。这项研究建立在
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2023-05-24 14:16:00
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本文采用一个较为简单的例子，来介绍循环神经网络。 文中的代码按顺序复制下来可以运行，并得出结果。关于循环神经网络的原理，后续会专门再介绍，详细关注我的博客。对于大多数程序员来说，通过程序来理解，可能更为直观。例子： 输入3行4列的矩阵数据，如 [1, 2, 5, 6],
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2023-08-21 14:15:22
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