3.4命名张量einsum方法详解（爱因斯坦求和）einsum是pytorch、numpy中一个十分优雅的方法，如果利用得当，可完全代替所有其他的矩阵计算方法，不过这需要一定的学习成本。本文旨在详细解读einsum方法的原理，并给出一些基本示例。 一、爱因斯坦求和 爱因斯坦求和是一种对求和公式简洁高效的记法，其原则是当变量下标重复出现时，即可省略繁琐的求和符号。比如求和公式：
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2023-11-30 12:42:32
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作者 | 郁振波最近刚开始用pytorch不久，陆陆续续踩了不少坑，记录一下，个人感觉应该都是一些很容易遇到的一些坑，也在此比较感谢帮我排坑的小伙伴，持续更新，也祝愿自己遇到的坑越来越少。首先作为tensorflow的骨灰级玩家+轻微强迫症患者，一路打怪升级，从0.6版本用到1.2，再用到1.10，经历了tensorfow数个版本更迭，这里不得不说一下tf.data.dataset+tf
# PyTorch全连接层输入的探讨
在深度学习中，全连接层（Fully Connected Layer）是构建神经网络的重要组成部分。它的主要功能是将前一层的输出进行加权求和并添加偏置，最终传递到下一层。本文将深入探讨全连接层的输入、使用方法，并提供代码示例。
## 全连接层的工作原理
全连接层的每个神经元与前一层的每个神经元都相连。这意味着每个神经元的输出都是对前一层所有神经元输出的线性
# PyTorch获取卷积层参数大小的深度学习科普文章
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常见的架构，广泛用于图像处理、计算机视觉等任务。理解卷积层参数的大小对于模型搭建和优化非常关键。本文将介绍如何使用PyTorch获取卷积层的参数大小，并结合代码示例进行讲解，帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是卷积层？
卷积层是CNN的核心构件，能够提取输入数据的空间特征。其基本运算是通过
# 如何实现pytorch全链接层输入维度
## 概述
在PyTorch中实现全链接层时，需要了解输入数据的维度和全链接层的设置。本文将介绍如何确定全链接层的输入维度，并给出具体的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[确定输入数据维度] --> B[定义全链接层]
B --> C[设置全链接层参数]
C --> D[应用全链
原创
2024-05-19 05:14:13
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网络实现大家好，这个是我的pytorch学习笔记第三篇，主要是使用pytorch来构建一个简单的卷积神经网络，完成mnist手写字符识别。涉及到主要知识点是如何使用torch.nn.Module这个基类来实现一个网络结构定义。这个基类中最重要的是实现自己的forward方法，这个也是自定义网络结构的实现方法。我实现的简单CNN_Net类的代码如下：class CNN_Net(t.nn.Module
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2023-11-02 08:20:02
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首先我们明白全连接层的组成如下 那么全连接层对模型影响参数就是三个：全接解层的总层数（长度）单个全连接层的神经元数（宽度）激活函数全连接层（fully connected layers, FC)在整个卷积神经网络中起到”分类器“的作用。如果说卷积层，池化层和激活函数层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的”分布式特征表示“映射到样本标记空间的作用。在实际使用中
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2023-09-29 20:20:36
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全连接层import torch
#构建全连接层的写法
class zqh_layer(torch.nn.Module): #定义一个自己想的类，继承于torch.nn.Module
def __init__(self): #以下两行固定写法
super(zqh_layer, self).__init__()
#以下为设计三个层级的写法（从下往上，总共的是10，784）
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2023-08-13 20:47:55
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继上次做的简易的神经网络后，我们使用全连接层进行新的网络的构建(用于学会如何使用全连接层)写在前面:本篇文章所使用的数据集是作者自己构造的一个数据集，所以训练的效果比较好，在现实具体的例子中可能会存在垃圾数据，所以本篇模型仅做参考1.构造我们的数据集(CSV)首先我们使用excel随机的生成x1，x2(我们生成了380条数据)，然后我们套用公式计算出正确的y的结果，本篇文章我们的y=pow(x1,
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2023-08-16 11:41:04
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1. 卷积层一般完整的CNN整个卷积神经网络，使用的层包括：1.卷积层（Convolutional layer）2.池层(Pooling layer)3.全连接层(fully connected layer)典型的cnn网络结构是由上述三类层构成： 在CNN中，卷积层（CONV）使用过滤器执行卷积操作。因为它扫描输入图像的尺寸。它的超参数包括滤波器大小，可以是2x2、3x3、4x4、5x5（或其
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2023-11-01 19:39:54
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ConvNet.py'''
搭建一个卷积神经网络，该网络用于展示如何使用相关包来可视化其网络结构
'''
import torch.nn as nn
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
# 定义第一个卷积层: Conv2d + RELU
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2024-01-27 22:57:11
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基础款神经网络一个非常基础的神经网络，MINST手写识别，相当于DL里的hello world了。 两个全连接层，包含了train和val，使用pytorch。 前几年基本上可以说全连接层被1*1的卷积层取代，众多好处云云，不赘述了，可以看这链接就够了，知乎有个高票回答，废话太多。 那么怎么把全连接层改写成conv呢，我做了个小实验，先放个图 然后偷一下，这篇博客的一段话具体的操作是，输入是224
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2023-10-01 09:44:08
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# 深入理解 PyTorch 全连接层及其输入维度的实现
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，广泛应用于各个领域。在构建神经网络时，全连接层（Fully Connected Layer, FC Layer）是一个重要的组成部分。本文将帮助初学者理解如何实现 PyTorch 的全连接层，并了解其输入维度的影响。
## 一、全连接层的工作流程
在正式编码之前，我们首先了解
训练的时候总是会遇到这样的任务：特征有很多维度，每个维度都有相同的embedding或长度训练的时候想按照类似这样的二维图，训练LSTM模型，最后得出这张图对应的1个或多个结果 文章目录步骤一：构建训练数据步骤二：构建满足特征图输入结构的LSTM步骤三：开始训练模型全部代码参考资料 步骤一：构建训练数据这里不需要额外下载其他数据，全部通过随机数生成def get_train_data():
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2023-10-26 15:50:33
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文章目录：目录1 任务2 实现思路3 实现过程3.1 引入必要库3.2 创建训练集3.3 搭建网络3.4 设置优化器3.5 训练网络3.6 测试1 任务首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务：
让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取0，不同取1” 。再把我们的需求说的简单一点，也就是我们需要搭建这样一个神经网络，让我们在输入（1,1）时输出0，输入（1,0）时输出1（相同
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2024-07-19 15:50:40
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主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法。1、torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()NOTE： 这个类的实例不能手动创建。
文章目录
前言：20天吃掉pytorch——学习解读
思维导图
一、张量的创建
1.普通创建
2.花式创建
2.1指定批量区间创建
2.2特殊矩阵创建
2.3分布与排列创建
二、张量操作
1.张量形状的显示
2.张量形状的修改
3.切片索引
3.1规则切片
3.2不规则切片
3.2.1抽取部分数据
3.2.2更改部分数据
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2024-05-16 00:01:03
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# PyTorch：查看每一层输出大小的全攻略
在使用深度学习框架时，理解各层的输出尺寸对于模型设计和调试至关重要。PyTorch 作为一个深受欢迎的深度学习库，提供了方便的方式来查看每一层的输出大小。在本文中，我们将通过代码示例、状态图和饼状图来深入探讨如何在 PyTorch 中查看每一层输出的大小，确保你能在实际应用中有效运用这些技能。
## 一、项目准备
在开始之前，请确保你已经安装了
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2024-10-28 05:01:56
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# 使用 PyTorch 实现全连接层（线性层）处理二维输入
在深度学习中，全连接层（也称为线性层）是最基本的构建块之一。它的作用是将输入数据与一组权重进行线性组合，然后添加偏置。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现全连接层来处理二维输入（例如多维数组）。
## 实现流程概述
在使用 PyTorch 实现全连接层之前，首先我们需要明确实现的步骤。以下是整个过程的简要步骤：
| 步骤
# PyTorch全连接层对输入维度要求的解析
在深度学习中，PyTorch是最流行的库之一。全连接层（Linear Layer）是神经网络中的基本构造模块之一，对输入的维度要求也相对严格。在本文中，我将为你详细介绍PyTorch全连接层的输入维度要求，并通过具体的代码示例带你一步一步实现。
## 流程概述
以下是实现步骤的概述：
| 步骤 | 任务
