训练一个分类器 文章目录训练一个分类器1. 数据2. 训练一个图片分类器（1）加载和标准化CIFAR10（2）定义一个卷积神经网络（3）定义损失函数和优化器（4）训练网络（5）在测试集上测试网络3. 在GPU上训练4. 在多个GPU上训练 1. 数据通常来说，当你处理图像、文本、音频和视频数据时，可以使用标准的Python包将数据加载为numpy array形式，然后将数组转换成torch.*Te
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2023-12-25 12:31:52
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如果视觉Transformer中去掉MSA部分，性能是否能达到相同的水平？或者说仅使用MLP来实现视觉任务是否可行？由此考虑到视觉MLP。一、EANet（External Attention）其中和为可学习的参数，不依赖于输入。Norm为double normalization（分别对行和列）：二、MLP-MixerMixer Layer其中MLP为双层，层间有GELU激活函数。网络结构 
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2024-03-13 22:36:22
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机器学习（ML）在多领域应用广泛，尤其是多层感知器（MLP）在分类任务中表现出色。通过 PyTorch 库，我们能够便利地构建、训练和评估模型。然而，开发过程中常常会遇到一系列技术挑战和痛点，这就促使我们必须对整个流程进行有效的复盘与总结。
## 背景定位
在初期，我们发现模型的训练效率和分类准确率并未达到预期。模型的复杂性和数据规模给我们带来了困扰，导致我们需要深思如何优化这个过程。以下是技
作者 | Jose Nieto 翻译 | Jeffery26 校对 | 酱番梨 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 查看第一部分，请戳>>手把手教你用PyTorch实现图像分类器（第一部分） 回
这篇博客将演化一个简单 MLP 的权重解决“异或”问题 (XOR)。 众所周知，MLP 中需要一个隐藏层来解决这个问题，因为它不是线性可分的。 XOR 问题接受两个二进制输入，如果其中一个是 1，则输出 1，但不是两个都是 Python有专门用于生成神经网络的软件包，例如 Tensorflow 和 Pytorch。 然而，为了简单起见，我们将实现我们自己的基本 MLP，只有一个隐藏
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2024-06-09 17:47:53
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# 使用PyTorch实现MLP分类图像
本文旨在为刚入行的开发者提供一个详细的描述和代码示例，让大家能够通过多层感知机（MLP）来实现图像分类。下面将从总体流程入手，详细解析每一步操作及相应代码。
## 整体流程
以下是实现MLP分类图像的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入库和准备数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3
原创
2024-10-27 03:29:22
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目录原理部分代码代码注意点 原理部分为了通过前面的词预测后一个词。对于一个结构固定的模型来说，要求每个batch的输入数据的长度要一致将索引表示的词，转化为向量表示，作为输入层，将前面词的向量拼接才一起作为输入向量，经过一个权值矩阵后，使用tanh作为激活函数，得到隐藏层中前面词的向量表示。将隐藏层作为输入，同时也将输入层作为输入（注意点，也就是图上的绿色虚线），分别经过两个权值矩阵后相加得到输
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2023-12-01 10:59:16
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理论推导简介softmax回归模型，实际是一个分类模型，与线性回归模型有很多不同的地方(与线性回归一样都是一个单层的神经网络）分类问题介绍输入图片的每一个像素值都可以用一个标量表示，我们将图片中的4个像素用 x1,x2,x3,x4表示假设训练数据集中图像的真实标签为狗、猫或鸡（假设可以用4像素表示出这3种动物），这些标签分别对应离散值y 1 , y 2 , y 3softmax回归模型softma
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2023-09-22 15:50:52
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文章目录训练一个分类器关于数据？训练一个图像分类器在GPU上训练多GPU训练下一步？ 训练一个分类器上一讲中已经看到如何去定义一个神经网络，计算损失值和更新网络的权重。 你现在可能在想下一步。关于数据？一般情况下处理图像、文本、音频和视频数据时，可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中。 然后把这个数组转换成 torch.*Tensor。图像可以使用 Pillow, Open
Logistic回归介绍logistic回归是一种广义线性回归，与多重线性回归有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都有wx+b，但是区别在于，多重线性回归直接将y=wx+b作为因变量，而logistic回归是通过一个函数L将wx+b对应一个隐状态p, p = L(wx+b),然后根据p和1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic，那么就是logistic回归，如果L是多项式，那么就
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2023-10-10 22:28:14
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线性回归线性回归案例提出问题模型定义模型训练(1) 训练数据(2) 损失函数(3) 优化算法模型预测线性回归的表示方法神经网络图矢量计算小结 线性回归案例线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。提出问题目标是预测一栋房子的售出价格，假设价格只取决于面积和房龄这两个因素。模型定义设房屋的面积为 ，房龄为 ，售出价格为 。我们
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2024-08-07 11:06:03
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pytorch实现两层神经网络1.神经网络结构图(出发点)2.pytorch代码3.程序结果4.pytorch程序改进（自动求梯度）5.pytorch程序再改进（创建model）6.参考文章 之前的版本使用的是numpy实现的两层神经网络，里边的一些方法难免和pytorch中的方法有些不一样，下面我们先列出torch中会用到的一些运算： # pytorch中
## 内积
# tensor.mm
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2024-01-28 06:11:10
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文章目录数据首先导入需要用的一些包随机生成一组数据开始搭建神经网络构建优化目标及损失函数动态显示学习过程 Pytorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch。神经网络主要分为两种类型，分类和回归，下面就自己学习用Pytorch搭建简易回归网络进行分享。数据首先导入需要用的一些包import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.fu
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2023-09-21 10:56:56
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题目：MLP实现图像多分类（手写数字识别）实验目的与环境目的基于mnist数据集，建立MLP模型使用模型实现0-9数字的十分类环境Python3.6NumpyMatplotlibKerasPandas理论多层感知机（MLP）原理多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有
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2023-10-16 15:25:29
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使用pytorch框架实现MLP。为了深入了解源码，没有使用pytorch中torch.nn.Module类和其它现有的方法，大部分功能手写实现。data文件夹中是数据集。ReLU_CELF.py 是代码，激活函数使用ReLU，损失函数使用交叉熵。”MLP文档“文件夹中有实现过程与编写代码时遇到的错误，实现过程中的内容与下文一致，实现过程中包括手写。多层感知机：Multi-Layer Percep
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2023-12-24 07:33:31
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如有错误，恳请指出。这篇博客是一篇归纳总结性的博客，对几篇MLP结构文章进行汇总。 文章目录1. Cycle-MLP2. Hire-MLP3. Sparse-MLP4. ConvMLP 1. Cycle-MLP出发点：结合层级结构来适应可变的图像尺寸，减少计算复杂度Cycle FC block大体结构上与MLP-Mixer类似，继承了Channel FC的优点，可以接受任意尺度的大小处理接受任意分
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2024-05-24 16:20:57
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TextCNN简介实验部分语料数据准备语料数据预处理模型搭建嗷数据输入总结参考文献 TextCNN简介CNN,全称卷积神经网络(Convolutional neural network),是计算机视觉领域(CV)最常见的一种网络之一,那么这种模型有什么用呢? 其实最早这种网络是用来对图片中所包含的大量信息进行压缩降维度和特征提取的.不难想象,如今一张图片的像素通常是800*600意味着这个图片至少
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2024-06-25 17:12:13
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# PyTorch 实现 MLP 二分类的完整指南
在深度学习中，多层感知机（MLP）是一种常见的神经网络架构，广泛应用于二分类问题。本文将引导你如何使用 PyTorch 实现一个简单的 MLP 二分类模型。
## 流程概述
以下是实现 MLP 二分类的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-------------------
原创
2024-09-04 05:08:10
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在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用 PyTorch 实现一个多层感知机（MLP）进行二分类任务。通过解决一个具体问题，来全面揭示技术细节和关键步骤。接下来，我们将从问题背景谈起，逐步深入，涵盖错误现象、根因分析及解决方案等，最终为大家推荐一些优化和预防策略。
### 问题背景
想象一个场景，我们的团队正在开发一个基于图像的分类系统，目标是将图像分为“猫”和“狗”两类。在深度学习中，多层感知机
写在前面由于MLP的实现框架已经非常完善，网上搜到的代码大都大同小异，而且MLP的实现是deeplearning学习过程中较为基础的一个实验。因此完全可以找一份源码以参考，重点在于照着源码手敲一遍，以熟悉pytorch的基本操作。实验要求熟悉pytorch的基本操作：用pytorch实现MLP，并在MNIST数据集上进行训练环境配置实验环境如下：Win10python3.8Anaconda3Cud
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2023-07-05 21:37:18
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