torch操作一、nn.Identity二、nn.SiLU三、nn.MultiheadAttention()四、torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) → Tensor4.1 Tensor.flatten(dim=)六、Tensor.unsqueeze(dim=)七、Tensor.squeeze(dim=)八、torch.transpose(i
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2024-10-31 20:52:33
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文章目录前言一、CNN？二、用单批量测试模型1.引入库2.读入数据集3. 建造Module实例4. 训练总结 前言在刚开始学习Deep Learning时，一件几乎不可能的事情就是知道每一个东西背后的原理和用法。但是，很多人又不得不在前期涉猎很多在前期不应该碰的东西。多摸索是好事，但考虑到性价比，最好的办法是有人带着你从头实现一下你所需要做的。在此，我希望本文是目标导向型的——即与你一同从头实现
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2023-10-08 14:27:39
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1. 权重初始化1.1 相同的初始化权重神经网络中的所有权重都能通过梯度下降和反向传播来优化和更新。现在问题来了，如果每一层的权重全部初始化为同一个常数，不同层的常数可以不一样，会发生什么呢。这样会导致同一层的所有神经元前向传播和反向传播完全相同。如下图，前向传播过程中，每一个隐层接收到的输入是一样的(x1,x2,...)，每个隐层神经元对应每个输入神经元的权重又是相同的，那么每个隐层神经元的输出
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2024-05-21 21:37:48
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文章目录1. 参数初始化（Weight Initialization）1.1 常数初始化1.2 均匀分布初始化
原创
2022-02-11 10:32:47
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文章目录1. 参数初始化（Weight Initialization）1.1 常数初始化1.2 均匀分布初始化1.3 正态分布初始化1.4 Xavier均匀分布1.5 Xavier正态分布1.6 kaiming均匀分布1.7 kaiming正态分布1.8 单位矩阵初始化1.9 正交初始化1.10 稀疏初始化1.11 dirac1.12 计算增益calculate_gain2. 单层初始化3. 模型初始化Xavier InitializationHe et. al Initialization正交初始化（Or
原创
2021-06-18 14:10:52
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前面简单浏览了st_vio和st_net这两个结构体，在此稍微总结下，mysql是一个连接一个线程专门去处理的，线程用THD结构体描述，其中包含了st_net字段用来描述这个连接的网络属性，st_net包含st_vio，而st_vio则抽象化了网络接口。下面就看看st_vio和st_net的初始化代码：thd = new THD; // mysql简单暴力的直接new出thd
// 此处new和
文章目录tf.constant_initializertf.truncated_normal_initializertf.random_normal_initializertf.random_uniform_initializertf.uniform_unit_scaling_initializertf.variance_scaling_initializertf.orthogonal_init
第20学此次学习所有的根据步长创建一维tensor的几个方法，因为基本相似，所以把他们都放在一起，并进行比较。torch.arange(start=0, end, step=1, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor
torch.range(start=0
PyCharm的初始设置（知道）目标² 恢复PyCharm的初始设置² 第一次启动PyCharm² 新建一个PyCharm项目² 设置PyCharm字体显示² PyCharm的升级以及其他01.恢复PyCharm的初始设置PyCharm的配置信息是保存在用户家目录下的.PyCharmxxxx.x目录下的xxxx.x表示当前使用的PyCharm的版本
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2023-11-02 00:20:39
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神经网络中的几种权重初始化方法在深度学习中，对神经网络的权重进行初始化（weight initialization）对模型的收敛速度和性能的提升有着重要的影响。在神经网络在计算过程中需要对权重参数w不断的迭代更新，已达到较好的性能效果。但在训练的过程中，会遇到梯度消失和梯度爆炸等现象。因此，一个好的初始化权重能够对这两个问题有很好的帮助，并且，初始化权重能够有利于模型性能的提升，以及增快收敛速度。
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2024-05-08 21:12:40
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在深度学习领域，初始化权重是一个关键的步骤。特别是在PyTorch中，Xavier初始化因其对模型收敛性的积极影响而备受欢迎。本文将详细介绍如何解决“PyTorch的Xavier初始化”问题，包括相关环境的准备、分步指导、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
在我们开始之前，确保你已经设置好你的编程环境，下面是相关的环境准备工作。
## 环境准备
为了顺利进行配置和测试，我们需要安装一
10. Flatten, Reshape, And Squeeze Explained - Tensors For Deep Learning With PyTorch我们开始用tensor进行简单操作对于tensor的操作主要有四种重塑操作元素操作元素还原操作元素访问操作最后这个len（t.shape）代表知道t的秩先把t.shape变成tensor类，再用prod求tensor 的数量，也就是
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2023-10-03 22:55:46
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## pytorch中模型权重初始化
### 引言
在使用深度学习框架进行模型训练时，模型的权重初始化是一个非常重要的步骤。合适的权重初始化能够加速模型的收敛速度，提高模型的性能。本文将介绍在PyTorch中如何进行模型权重初始化。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(定义模型)
C(权重初始化)
D(训练模型)
原创
2023-11-18 08:40:38
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深层网络需要一个优良的权重初始化方案，目的是降低发生梯度爆炸和梯度消失的风险。先解释下梯度爆炸和梯度消失的原因，假设我们有如下前向传播路径： a1 = w1x + b1 z1 = σ(a1) a2 = w2z1 + b2 z2 = σ(a2) ... an = wnzn-1 + bn zn&nbs
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2024-05-09 14:27:00
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import tensorflow as tf
import helper
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 设置字符集，防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei'
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2024-02-24 23:02:16
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PyCharm 的初始设置（知道）目标恢复 PyCharm 的初始设置第一次启动 PyCharm新建一个 Python 项目设置 PyCharm 的字体显示PyCharm 的升级以及其他PyCharm 的官方网站地址是：https://www.jetbrains.com/pycharm/01. 恢复 PyCharm 的初始设置PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyChar
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2023-10-23 14:07:57
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文章目录PyCharm 的初始设置目标01. 恢复 PyCharm 的初始设置02. 第一次启动 PyCharm2.1 导入配置信息2.2 选择许可协议2.3 PyCharm 的配置初始界面2.4 欢迎界面03. 新建/打开一个 Python 项目3.1 项目简介3.2 打开 Python 项目设置项目使用的解释器版本3.3 新建项目1) 命名规则2) 演练步骤04. 设置 PyCharm 的字
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2023-11-30 20:30:21
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深度学习笔记其五：卷积神经网络和PYTORCH1. 从全连接层到卷积1.1 不变性1.2 多层感知机的限制1.2.1 平移不变性1.2.2 局部性1.3 卷积1.4 “沃尔多在哪里”回顾1.4.1 通道1.5 小结2. 图像卷积2.1 互相关运算2.2 卷积层2.3 图像中目标的边缘检测2.4 学习卷积核2.5 互相关和卷积2.6 特征映射和感受野2.7 小结3. 填充和步幅3.1 填充3.2
Pytorch Distributed 初始化方法参考文献https://pytorch.org/docs/master/distributed.html初始化torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs)参数说明：backend(str): 后端选择，包括 tcp mp...
原创
2021-08-12 22:33:48
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我们定义的网络如下所示VGG( (features): Sequential( (conv0): Conv2d(3, 64, ke
原创
2023-04-07 10:36:25
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