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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本文主要参考Pytorch的官方教程编写，主要介绍神经网络的训练过程以及pytorch训练神经网络过程中使用的模块以及它们的作用。一、典型的神经网络训练过程1、定义一个包含可训练参数的神经网络； 在定义神经网络时只需要定义__init__方法和forward函数，backward函数（用于计算梯度）会用autograd来自动定义。其中，可训练参数一般指在训练中可以改变的参数，下面展示pytorch
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2024-04-08 21:47:57
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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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完整的 PyTorch 模型训练的过程：1、数据预处理：首先，需要加载和准备数据。这可以通过使用 torchvision 和 torch.utils.data 中的数据加载器来完成。同时要进行数据预处理，例如缩放、裁剪、旋转、填充等。2、构建模型：接下来，需要定义神经网络模型。PyTorch 提供了一个 nn 模块来快速构建神经网络。该模块包括各种层（例如全连接层、卷积层、池化层等），可以使用它们
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2023-08-21 11:37:58
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PyTorch是一个开源的Python机器学习库，被广泛应用于深度学习领域。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个简单的神经网络，并在MNIST数据集上进行训练和测试。环境准备首先需要安装PyTorch和相关的依赖库。可以通过以下命令安装PyTorch：pip install torch torchvision数据集准备我们将使用MNIST手写数字数据集，这是一个非常经典的数据集，包含60,00
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2023-10-16 20:09:52
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使用PyTorch已有库ResNet搭建基本二分类模型，并在GPU上进行训练。
上一节中，我们介绍了Pytorch的基本知识，如数据格式，梯度，损失等内容。在本节中，我们将介绍如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络。搭建一个神经网络并训练，大致有这么四个部分：1、准备数据；2、搭建模型；3、评估函数；4、优化网络权重。先上一张模型结构图，基本
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2023-08-14 22:39:33
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pytorch训练神经网络代码关于归一化（待续）关于数据集 本文使用代码加注释的方式，解释一个简单的Pytorch搭建运行神经网络的详细步骤。然后对归一化，数据集等问题专门解释。有什么问题可以随时和博主讨论哦。代码pytorch训练神经网络# coding=utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as
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2024-04-15 14:33:58
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（注：文章中所有path指文件的路径）因毕业设计需要，接触卷积神经网络。由于pytorch方便使用，所以最后使用pytorch来完成卷积神经网络训练。接触到的网络有Alexnet、vgg16、resnet50,毕业答辩完后，一直在训练Alexnet。1.卷积神经网络搭建 pytorch中有torchvision.models,里面有许多已搭建好的模型。如果采用预训练模型，只需要修改最后
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2023-10-12 13:37:00
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学习完土堆的Pytorch教程之后，进行了一次完整的卷积神经网络搭建、训练以及测试（文末附最好的Pytorch入门教程，来自B站UP土堆）。 本次搭建的是CIFAR10模型，模型结构见下图；数据集选用的是CIFAR-10数据集，其中训练集有50000张图片，测试集有10000张图片，类别为10分类。 本次实验的文件结构见下图： 其中，model.py中是对模型的定义；train.py中
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2023-09-14 21:45:58
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我们在上个部分构建的神经网络其实不太成熟，它还不能识别任何数字。具有非线性激活函数的神经网络就像通用函数逼近器一样。某些
原创
2022-09-14 21:14:08
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训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(Cross Validation set)作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数。如svm中的参数c和核函数等
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2023-09-10 21:33:20
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1 卷积神经网络（CNN）简介在使用PyTorch构建GAN生成对抗网络一文中，我们使用GAN构建了一个可以生成人脸图像的模型。但尽管是较为简单的模型，仍占用了1G左右的GPU内存，因此需要探索更加节约资源的方式。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像处理、语音识别等领域。它的主要思想是通过卷积操作对输入图像的特征进行
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2023-11-20 08:58:18
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1.CNN卷积神经网络（1）代码import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision # 数据库模块
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1) # reproducible
# Hyper Para
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2024-04-08 21:49:35
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浅层神经网络的几种简单实现一、说明二、借助基本API进行实现三、利用自动求导机制（Autograd）省去手动梯度计算四、引入nn.Sequential简化模型定义五、选用optim中的优化器来优化梯度下降 一、说明本文给出了pytorch对浅层神经网络的几种简单实现，下面各例实现均相互独立，但按照目录组织有一定循序渐进之意。 注：例中的神经网络并无实际含义（训练集随机生成），仅以学习记录为主要目
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2023-10-14 13:45:57
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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. 神经网络的结构全连接（FC）网络结构是最基本的神经网络结构，每一个节点与上一层中的所有节点相连接。BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层和输出层的节点数取决于问题需要的输出和输出变量的个数，隐藏层节点数需要由开发者进行调试。在神经网络中，只有数据非线性分离时才需要隐藏层。对于一般的数据集，1~2层隐藏层已经足够了。隐藏层中的神经元数量由开发者调试获得。在隐藏层中使用太少的神经元将导
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2023-07-11 22:22:22
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*目录*数据集构造函数: 确立一个网络关于forward完成一次训练循环训练与测试运行结果GPU与CPU对比我的历史遗留问题前言:为什么想写这个博客前阵子学习MASP的时候接触到了Python的torch库, 了解了Python搭建网络的便捷与方便, 很想模仿构建一个自己的简单网络, 方便自己查阅学习.而且之前我模仿老师的BP神经网络代码(BP纯源码)写过一篇自学BP神经网络的博客:基于 Java
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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pytorch实现一个神经网络的主要步骤：首先了解输入数据和输出数据的维度，以此来确定网络的结构，和考虑是否对数据进行预处理1 将数据从numpy类型转为tensor类型（torch.from_numpy（）），再转为variable类型2 定义网络结构，进行前向传播，可以用Sequential 或 Module（参数也会随之被定义）3.计算误差函数，pytorch有自带的误差函数，如4.反向传播
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2023-10-03 17:47:37
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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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