4.改良神经网络 文章目录4.改良神经网络1.损失函数2.激活函数3.改良优化方法4.标准化5.优化方法整合：5.知识点小结(原著版) 1.损失函数 有时候，我们会把一些神经网络的输出值设计为连续范围的值。例如，一个预测温度的网络会输出0~100°C的任何值。 也有时候，为你们会把网络设计成输出true/False(1/0)，也就是**binary classfication.**例如，我们要判断
从实际应用去学习Pytorch
以前的框架学习，过于花里胡哨，本章开始，从实际应用出发！包含单机多卡使用目录1.Pytorch中clone(),detach()在反向传播时的用法2.Pycharm字体放大任务栏放大：参考博文代码界面，鼠标滚动缩放：参考博文2.输出前K个最大值--torch.topk(input, k, dim=None, largest
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2024-07-12 00:27:34
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本文主要解释torch的官网对Pytorch Bi-LSTM + CRF 代码是如何计算公式为：(后面用logsumexp表示)在此之前可以先看完再看看这位的博客Bi-LSTM-CRF for Sequence Labeling PENG 首先是定义是对于输入序列对应的输出tag序列的分数： 其中是tag的转移概率矩阵，是Bi-LISTM的输出矩阵,其中代表词映射到的非归一化概率。代码处理在pyt
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67415439 https://www.jianshu.com/p/812fce7de08d
原创
2022-02-19 14:27:40
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# 用PyTorch实现CTC Loss函数的指南
在深度学习中，CTC（Connectionist Temporal Classification）Loss是一种常用的损失函数，通常用于序列预测任务，如语音识别和手写识别。本文将引导你通过几个简单的步骤来实现CTC Loss函数在PyTorch中的应用。
## 实现步骤
为了顺利实现CTC Loss，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67415439
原创
2021-04-22 20:24:22
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笔者学习pytorch时遇到transforms函数对数据进行预处理，参考官方文档和大佬的讲解，自己进行总结并标注以作记录。 觉得有用请点个赞哦哈哈哈哈参考自《PyTorch 模型训练实用教程》，获取全文pdf请点击：https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial还是按照大佬的思路，将其分为4大类：裁剪——Crop 中心裁剪：transforms.Cen
卷积递归神经网络此项目使用CNN + RNN + CTCLoss实现OCR系统，灵感来自CRNN网络。一、用法python ./train.py --help二、演示1、使用TestDataset数据生成器训练简单的OCR。训练60-100次。python train.py --test-init True --test-epoch 10 --output-dir &l...
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2021-08-30 14:14:03
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PyTorch–模型剪枝案例一、基础知识：1.模型剪枝： 通俗理解就是将神经网络某些冗余连接层的权重置为0，使得模型更加具有稀疏化，从而提升模型性能下图通过掩码图，根据掩码图对应权重矩阵将对应位置上的值替换为0。2.模型剪枝的方式：剪枝可以分为非结构剪枝和结构剪枝：非结构剪枝：如下图（左）：神经元的个数不变，将某些神经元的部分连接权重置为零（虚线部分）结构剪枝：如下图（右）：神经元的个数不变，将某
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2023-12-15 06:32:47
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目录什么是CUDA查看本地显卡驱动对应CUDA版本号安装Pytorch如何选择CUDA的版本安装CUDA11.3安装Pytorch参考 什么是CUDA统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)，由 NVIDIA 推出的并行计算平台和编程模型。 它通过利用图形处理单元 (GPU) 的强大功能来显着提高计算性能。最新发行版本11.6.2，20
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2023-12-14 12:27:22
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换了新电脑，之前的旧电脑连GPU都不支持ε=(´ο｀*)))，这次终于装上了GPU版本的Pytorch，但是在安装过程中如实是踩了无数坑，值得庆幸的是最后终于安装成功了！！我的环境是：win10+Anaconda+python3.6+cuda10.2+此安装过程非常简单，不需要额外安装 cudatoolkit 和 cudnn，只要设置好镜像，非常快就装好了！该安装过程尤其适合家里网速
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2023-12-26 23:06:57
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PyTorch自带的模型提供了强大的功能，帮助开发者快速构建深度学习应用。在这篇博文中，我将分享如何解决与“PyTorch自带的模型”相关的问题，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等方面的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的配置正确无误。以下是对依赖环境的安装指南，涵盖了多平台的安装命令。
```bash
# 对于Ubuntu及Debian系
摘要：本文主要讲述在MATLAB2020a环境下利用深度神经网络DeepLabV3+进行语义分割，分割感图像中的云层。讲述了：1.训练数据的获取、训练集制作；2.DeepLabV3+模型的构建；3.DeepLabV3+模型训练和验证1.数据获取与训练集制备为了方便大家，这里我把我构建完的的数据集放到云盘上（提取码：wtx4）：如果感兴趣数据集是如何建立的，请参考如下部分，否则可以直接跳转至 3)制
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2024-08-21 11:34:39
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pytorch剪枝尽管Pytorch自带了剪枝的工具，但是其在灵活性上终究敌不过自己手写的剪枝代码，以下就是博主模型剪枝的一次简单尝试。代码:import torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import optim
from torchvision import datasets,trans
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2023-12-06 22:01:36
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PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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# 使用PyTorch实现U-Net：新手指南
U-Net是一种广泛使用的卷积神经网络架构，主要用于图像分割任务。对于刚入行的小白来说，使用PyTorch实现U-Net可能会有些挑战，但只要按照步骤进行，你会发现这其实并不复杂。下面，我们将提供一个简明的流程图和每一步的详细代码示例。
## 流程图
首先，我们通过流程图展示整体步骤：
```mermaid
flowchart TD
# PyTorch框架自带模型详解
## 引言
在深度学习的世界里，模型的选择往往会直接影响到任务的效果和效率。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了许多预训练的模型，帮助研究人员和开发者快速构建和部署深度学习应用。本文将介绍PyTorch框架自带的模型，主要包括模型的加载、使用和实际代码示例。同时，我们将通过甘特图和序列图来展示相关工作流程。
## PyTorch中的自带模型
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# 如何使用PyTorch自带网络
在深度学习的世界中，PyTorch是一个非常流行的框架，它内置了许多预训练的网络模型，可以帮助开发者快速进行项目的原型开发和实验。在这篇文章中，我将引导你了解如何使用PyTorch自带的网络模型。我们将分几个步骤来完成这个任务：
## 流程步骤
以下是使用PyTorch自带网络模型的流程步骤：
| 步骤 | 描述
# pytorch 自带模型
## 概述
PyTorch是一个常用的深度学习框架，它提供了许多预训练的模型供用户使用。这些预训练模型是在大规模数据上进行训练得到的，并且具有良好的性能。本文将介绍PyTorch自带的模型，并提供相应的代码示例。
## PyTorch自带的模型
PyTorch提供了许多经典的深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型在计算机视觉、
原创
2024-02-05 03:47:05
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作者：chen_h （一）pytorch学习笔记（二）pytorch学习笔记（三）pytorch学习笔记快速搭建法Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络.快速搭建我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络.class Net(torch.nn.Module):
def _
