文章目录前言一、词向量运算1.数据准备2.余弦相似度3.词类类比二、表情生成器V1三、表情生成器V21.构造嵌入层embedding_layer2.Dataloader3.构造LSTM4.模型训练5.实验结果 前言 本博客只是记录一下本人在深度学习过程中的学习笔记和编程经验，大部分代码是参考了【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第二周作业 - 词向量的运算与Emo
转载
2024-01-10 12:15:41
31阅读
torch.utils.data.DataLoader简介DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。对数据进行按批读取。使用Pytorch自定义读取数据时步骤如下：1）创建Dataset对象2）将Dataset对象作为参数传递到Dataloader中Dataloader 就是一个迭代器，最基本的使用就是传入一个 Dataset 对象，它就会根据参数 batch_size 的值生成一个
转载
2024-06-03 15:37:49
37阅读
pytorch之DataLoader在训练神经网络时，最好是对一个batch的数据进行操作，同时还需要对数据进行shuffle和并行加速等。对此，PyTorch提供了DataLoader帮助实现这些功能。Dataset只负责数据的抽象，一次调用__getitem__只返回一个样本。DataLoader的函数定义如下： DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffl
转载
2023-07-14 15:58:39
155阅读
我们现在已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效、快捷地搭建一个神经网络，并对模型进行训练和对参数进行优化的方法，接下来让我们小试牛刀，基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题，评价我们搭建的模型的标准是它能否准确地对手写数字图片进行识别。其具体过程是：先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化；然后使用优化好的模型对测试数据进行预
转载
2023-11-23 17:11:40
72阅读
如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 上一节，我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效，快捷的搭建一个神经网络，并对模型进行训练和对参数进行优化的方法，接下来让我们牛刀小试，基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算
转载
2023-09-11 16:58:39
200阅读
说明：本人也是一个萌新，也在学习中，有代码里也有不完善的地方。如果有错误/讲解不清的地方请多多指出本文代码链接:GitHub - Michael-OvO/mnist: mnist_trained_model with torch明确任务目标：使用pytorch作为框架使用mnist数据集训练一个手写数字的识别换句话说：输入为输出: 0比较简单直观1. 环境搭建 需要安装Pytorch,
转载
2023-10-09 19:27:05
202阅读
我想很多人入门深度学习可能都是从这个项目开始的，相当于是机器学习的Hello World。但我第一个深度学习项目是一年前跑的吴恩达的手指数字识别课后作业，感兴趣的读者也可以试着跑一下，写者认为看着机器学习的过程也是非常有意思的。本文代码具有详细注释，便于第一次入门深度学习的读者学习。在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。 MNIST
转载
2023-12-20 05:25:20
67阅读
引言手写数字识别，也就是让机器能够习得图片中的手写数字，并能正确归类。本文使用 pytorch 搭建一个简单的神经网络，实现手写数字的识别， 从本文，你可了解到： 1、搭建神经网络的流程 2、完成手写数字识别模型 3、pytorch基本库1.准备数据''' 1. 导人必要的模块 '''
import numpy as np
import torch
# 导入 pytorch 内置的 mnist 数
转载
2023-10-01 11:41:51
212阅读
使用pytorch实现手写数字识别的主要步骤如下： （1） 导入需要的各类包（2） 定义代码中用到的各个超参数（3） 对数据进行预处理（4） 下载和分批加载数据集（5） 利用nn工具箱构建神经网络模型，实例化模型，并定义损失函数及优化器（6） 对模型进行训练（7） 运用训练好的模型在测试集上检验效果（8） 通过可视化的方法输出模型性能结果神经网络结构设计如下： 四层神经网络：输入层 + 隐藏层1+
转载
2023-10-13 21:16:06
203阅读
使用Pytorch实现手写数字识别目标知道如何使用Pytorch完成神经网络的构建知道Pytorch中激活函数的使用方法知道Pytorch中torchvision.transforms中常见图形处理函数的使用知道如何训练模型和如何评估模型1. 思路和流程分析流程：准备数据，这些需要准备DataLoader构建模型，这里可以使用torch构造一个深层的神经网络模型的训练模型的保存，保存模型，后续持续
转载
2023-09-04 08:45:47
171阅读
删除列表的最后一个元素。该列表应为非空，否则该函数将因function_clause而出错。
droplast - 语法
drop...
原创
2023-12-05 15:30:39
162阅读
前言在传统程序中，是通过编码定义好规则，为程序提供一个输入，程序通过规则产生输出，如果一个程序只是枚举所有的输入，来产生相应的输出，那可能根本算不上“智能”，因为未知的输入太多，而且也不现实，比如围棋的棋谱就是千变万化的。 对于AI（人工智能）技术来说，恰恰相反，是通过已知的输入和输出，来生成规则，程序通过大量样本数据的训练，使之越来越“明白”这个规则，从而能够预测未知输入的结果，这就是所谓的“监
# PyTorch手写数字识别指南
手写数字识别是机器学习和深度学习中的经典任务之一。使用PyTorch实现这个任务涉及几个步骤，我们将一步步讲解如何实现。以下是我们将要执行的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备 |
| 2 | 数据集准备 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 测试
原创
2024-08-02 11:42:41
55阅读
3.2 PyTorch实现手写数字识别使用PyTorch构建神经网络的主要工具和相互关系如图所示： 从图上可知，构建网络层可以基于Module类或函数(nn.functional）。nn中的大多数层（Layer）在functional中都有之对应的函数。nn.functional中函数的Layer与nn.Module中的Layer的主要区别是后者继承了Module类，会自动提取可学习的参数。而nn
转载
2023-10-09 14:50:43
119阅读
一、介绍实验内容内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络，从而实现手写数字识别任务。除此之外，还对卷积神经网络的卷积核、特征图等进行了分析，引出了过滤器的概念，并简单示了卷积神经网络的工作原理。知识点使用 PyTorch 数据集三件套的方法卷积神经网络的搭建与训练可视化卷积核、特征图的方法二、数据准备引入相关包import torch
import torch.nn as nn
from
转载
2023-07-17 16:35:42
162阅读
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。
文章目录一项目简介二、功能三、系统四. 总结
一项目简介 MNIST是一个手写数字识别的数据集，是深度学习中最常用的数据集之一。基于Pytorch框架的MNIST手写数字识别需要以下几个步骤：数据准备下载MNIST数据集，并通过Pytorch自带的torchvision.datasets模块进行读取和处理。将数
深度学习 卷积神经网络-Pytorch手写数字识别一、前言二、代码实现2.1 引入依赖库2.2 加载数据2.3 数据分割2.4 构造数据2.5 迭代训练三、测试数据四、参考资料 一、前言现在我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别。网上大部分Pytorch案例用的是MNIST数据集，不过本文为了与之前文章《神经网络 逻辑回归多分类-Pytorch手写数字识别》的试验结果作对比，还是采用的sklea
转载
2023-12-12 14:15:25
366阅读
引言在本文中，我们将在 PyTorch 中构建一个非常简单的神经网络来进行手写数字的分类。首先，我们将开始探索 MNIST 数据集，解释我们如何加载和格式化数据。然后，我们将跳转到激励和实施 Logistic regression 模型，包括前向和反向传播，损失函数和优化器。在训练模型之后，我们将评估我们是如何做的，并将我们所学到的可视化。最后，我们将使用更高级的 API，以面向对象的方式重构代码
转载
2024-06-24 07:24:14
54阅读
最近在学习pytorch框架，所以按照莫烦python的代码跑了一遍github代码整理手写数字数据# Mnist 手写数字
train_data = torchvision.datasets.MNIST(
root='./mnist/', # 保存或者提取位置
train=True, # this is training data
transform=torchv
转载
2023-12-09 18:56:50
38阅读
1 模型构建2 训练 train.py3 测试 eval.py4 工程文件、数据集、源码下载 文件结构 ①存放训练之后导出的模型； ②存放数据集； 1 模型构建神经网络由对数据进行操作的层/模块(layers/modules)组成。torch.nn提供构建网络的所有blocks, 在PyTorch中的每个modules都继承了nn.Module,可以构建各种复杂的网络结构。 通过nn.Mo
转载
2023-12-01 12:28:17
74阅读
