神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。pytorch神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。 一个典型的神经网络训练过程包括以下几点：1.定义一个包含可训练参数的神经网络2.迭代整个输入3.通过神经网络处理输入4.计算损失(loss)5.反向传播梯度到神经网络的参数6
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2023-11-24 06:02:11
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#!/usr/bin/env pythoncoding: utf-8In[1]:get_ipython().magic(u’matplotlib’)神经网络的典型训练过程如下：1：定义包含一些参数（或者权重）的神经网络模型2：在数据集上迭代，3：通过神经网络处理输入4：计算损失，输出值和正确值的插值大小5：将梯度反向传播会回网络的参数6：更新网络的参数，主要使用如下的更新原则：weight = w
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2023-09-04 14:09:33
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训练深度学习网络的过程中出现 loss nan总是让人觉得头疼，本人这次是在pytorch的半精度amp.autocast, amp.GradScaler训练时候出现了loss nan。loss nan 常见的一般几种情况有：lr学习率设置的过大，导致loss nan，调小lr；训练数据中有脏数据，也会导致loss，这个需要自己排查，batch设置为1，遍历所有训练数据遇到nan就打印数据路径再退
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2023-07-09 19:18:51
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PyTorch(二)——搭建和自定义网络 目录连接 (1) 数据处理 (2) 搭建和自定义网络 (3) 使用训练好的模型测试自己图片 (4) 视频数据的处理 (5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层 (6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解 (总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyT
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2023-07-27 19:32:29
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文章目录PyTorch 神经网络基础学习上手笔记1.层和块自定义块从零开始编写一个块顺序块在前向传播函数中执行代码小结拓展self指针:实例化：2.参数管理访问参数，用于调试、诊断和可视化。一次性访问所有参数参数初始化。内置初始化自定义初始化在不同模型组件间共享参数。3.自定义层不带参数的层带参数的层小结4.读写文件加载和保存张量加载和保存模型参数小结 PyTorch 神经网络基础学习上手笔记1
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2024-06-16 11:49:23
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目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数（代价函数）3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型（代码详解）CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 注释均为注释下一
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2023-10-10 22:01:30
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1.项目背景在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可
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2023-08-08 12:44:45
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前言本文通过一个简单的神经网络的实现，来介绍相关的pytorch函数，以及相关流程。前面首先介绍代码的实现，后面再针对问题进行相应的解释。前期准备1.pytorch中文文档2.神经网络基础3.BP算法4.文中代码来源代码实现import torch
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import
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2023-10-18 13:52:57
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前言：关于torch.nntorch.nn包含了大量的函数及类，如nn.Linear(); nn.ReLU()等等，如想了解nn构造块包含了哪些函数，文档可参考：torch.nn.一、通过nn.Module搭建模型方式1：直接继承torch.nn.Modulenn.Module的nn模块提供了模型构造类，你可以通过继承它来搭建你自己的网络层。torch.nn.Module 这个类的内部有多达 48
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2024-06-20 15:34:59
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结构定义源码论文链接一、总览在ssd的原论文中，采用的backbone为VGG16。VGG16定义如下图C这一列。从上到下依次为：conv1_2、conv2_2、conv3_3、conv4_3、conv5_3、fc6、fc7、fc8。其中_n指有n层。可以看到参数层为2+2+3+3+3+1+1+1=16层。SSD作者在原VGG16的基础上进行了改进：将原来的FC7改为Conv7，并增加卷积层深度，
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2023-11-06 16:23:16
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一、introductionRes2Net由南开大学程明明组2019年提出，主要贡献是对ResNet模型中的block模块进行了改进，计算负载不增加，特征提取能力更强大。 二、网络结构回顾ResNet网络结构：左图是ResNet网络中的block模块，右图是论文中新提出来的Res2Net模块。简单来说，Res2Net就是将3×3卷积层的输入分成了四个部分，网络内部又以残差式的风格进行连接。 计算公
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2023-10-02 17:13:01
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PyTorch学习笔记（三：神经网络结构&&pytorch神经网络搭建）PyTorch既可以看作是加入了GPU支持的numpy， 同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。神经网络结构标准网络感知器感知器是所有神经网络中最基本的，也是更复杂的神经网络的基本组成部分。 它只连接一个输入神经元和一个输出神经元。前馈（Feed-Forward）网络前馈
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2023-08-26 18:29:11
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1、Module实现了魔法函数__call__()，call()里面有一条语句是要调用forward()。因此新写的类中需要重写forward()覆盖掉父类中的forward()2、call函数的另一个作用是可以直接在对象后面加()，例如实例化的model对象，和实例化的linear对象3、本算法的forward体现是通过以下语句实现的：y_pred = model(x_data)由于魔法函数ca
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2023-11-12 14:40:03
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Stacked Hourglass Networks（级联漏斗网络）姿态估计（Pose Estimation）是 CV 领域一个非常重要的方向，而级联漏斗网络的提出就是为了提升姿态估计的效果，但是其中的经典思想可以扩展到其他方向，比如目标识别方向，代表网络是 CornerNet（预测目标的左上角和右下角点，再进行组合画框）。CNN 之所以有效，是因为它能自动提取出对分类、检测和识别等任务有帮助的特
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2023-07-19 20:08:39
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Neural Networks使用torch.nn包来构建神经网络。nn包依赖autograd包来定义模型并求导。 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。神经网络的典型训练过程如下：1.定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2.在数据集
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2024-06-12 21:56:02
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论文为VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION，主要讨论了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。本篇论文提出的vgg网络在2014年的ImageNet比赛中分别在定位和分类中获得了第一和第二的成绩。改进创新点VGGNet对2012年的AlexNet模型主要提出了两种改进思路：小卷积核（ker
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2023-07-27 20:43:40
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问题描述在centerformer（基于det3d）项目中，我增加了一个和图像的融合处理（paint features），在训练过程中经常到第13/14个epoch打印的日志中出现NAN的现象。问题分析根据现象，猜测可能的原因是： 1.数据集中有脏数据 -> 可以通过训练baseline或现有模型resume早期epoch，看能否通过一整个epoch来判定 2.forward过程中已经存在N
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2023-10-18 19:09:56
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一、常见原因方法1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。
1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出
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2023-11-07 11:05:07
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上一节回顾在介绍本篇之前，先就上一节的部分代码进行简要说明，在上一讲中我们利用torchvision模块中的datasets调用了MINST数据集，利用了如下图所示的结构进行如下的处理，线性层利用torch.nn.Linear()，Relu层利用torch.nn.functional as F进行调用，而view()函数则可以来改变x的自身形状。 文章目录上一节回顾卷积网络工作流程一、什么是卷积二
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2023-10-27 00:32:27
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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（相同取0，不同取1），以此类推。2 实现思路因为我们的需求需要有两个输入，一个输出，所以我们需要在输入层设置两个输入节点，输出层设置一个输出节点。因
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2024-07-22 11:00:33
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