目录【1】在进行神经网络训练的时候，对数据的处理包括：【2】dataset: 【3】dataset tensordataset：【4】使用dataset过程的出错：【1】在进行神经网络训练的时候，对数据的处理包括：使用dataset 构建数据dataloader进行batch的划分Pytorch导入数据主要依靠 torch.utils.data.DataLoader和 
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2024-01-13 21:30:14
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最近在做一个RNN的实验，之前其实学习过RNN的一些知识，但由于长时间不用，加上很多API的更新，有些东西也记得不太清了，真的很想吐槽TF这种静态图，看个shape都费劲，现在也不想升级到2.0或者使用PyTorch，只能将就着用吧。 这个正弦预测应该算是入门基本实验了，网上很多资料都是一些小修小改，但是却很多都是错的，而错的人却还一直转载，我也是服了。建议还是去看看官方书籍或者自己调试一下吧，下
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2024-05-10 18:57:10
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文章目录torch.nn.init均匀分布正态分布常数分布全1分布全0分布对角分布dirac 分布xavier_uniform 分布xavier_normal 分布kaiming_uniform 分布kaiming_normal 分布正交矩阵稀疏矩阵参考 torch.nn.init均匀分布格式torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)作用从均匀分布中
1. 简介CTR预估模型主要用于搜索，推荐，计算广告等领域，传统CTR模型包括逻辑回归LR模型，因子分解机FM模型，梯度提升树GBDT模型等。 优点是可解释性强，训练和部署方便，便于在线学习。在搜索广告的场景中，query 和document使用不同的单词，同一个单词不同形态来表达同一个概念，需要通过文本的单词匹配来计算query和document的相似性。2. DSSM 模型思想： 将query
本文是记录一些在深度学习中的预处理的一些语法和函数torchvision.transforms的图像变换2D、3D中心裁剪：import random
def random_crop_2d(img, label, crop_size):
random_x_max = img.shape[0] - crop_size[0]
random_y_max = img.shape[1] -
一、帧间预测基本原理 主要原理是为当前图像的每个像素块在之前已编码图像中寻找一个最佳匹配块,该过程称为运动估计( Motion Estimation,ME)。其中用于预测的图像称为参考图(Reference Frame)，参考块到当前像素块的位移称为运动向量(Motion Vector， MV)，当前像素块与参考块的差值称为预测残差( Prediction Residual
深度学习入门-4（机器翻译，注意力机制和Seq2seq模型，Transformer）一、机器翻译1、机器翻译概念2、数据的处理3、机器翻译组成模块（1）Encoder-Decoder框架（编码器-解码器）（2）Sequence to Sequence模型（3）集束搜索（Beam Search）（ⅰ）简单贪心搜索（greedy search）（ⅱ）维特比算法（ⅲ）维特比算法二、注意力机制框架和Se
Traditional Pooling Methods 要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。众所周知CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心，激活函数帮助网络获得非线性特征，而池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语
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2024-09-18 12:02:04
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目录项目数据及源码1.数据处理1.1.数据预处理1.2.数据可视化1.3.配置数据集2.构建CNN网络2.1.池化层2.2.卷积层2.3.编译设置2.4.模型训练3.模型评估（acc：92.00%）4.模型优化（acc：93.78%）4.1.优化网络4.2.优化学习率 项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Weather-recogn
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2024-04-15 14:54:22
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# 如何实现“BP神经网络torch预测”
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 训练模型
训练模型 --> 保存模型
保存模型 --> 加载模型
加载模型 --> 预测数据
预测数据 --> 结束
```
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 训练模型
训练模型
原创
2024-03-16 05:43:20
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前面学习了线性回归的原理，那今天来看kaggle上的一个具体案例（房价预测）。一、提取数据我已经将数据下载到了本地，大家可以按照我之前的这篇文章来进行数据的下载~1、提取数据import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
import seaborn as sns
path = r'C:\User
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2024-05-08 17:56:53
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提出了一个新颖的将GCN嵌入LSTM的端到端模型，用于动态网络链路预测。其中，LSTM作为主要框架用来学习动态网络时间快照的时间特征；GCN用来捕获节点的局部拓扑特征。动态网络链路预测可以根据历史信息预测给定网络未来的连接状态。例如，可以根据人们过去的行为、朋友甚至个人属性预测人们在社交网络的未来关系。在过去，通常将GCN层和LSTM层进行顺序的简单堆叠，而本文中，将GCN嵌入到LSTM，更好地将
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2024-04-03 11:54:44
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## 如何实现“Torch Java”
### 概述
对于刚入行的小白来说，Torch Java是一个强大的工具，它可以让你在Java中使用深度学习的强大功能。在这篇文章中，我们将一步步引导你实现Torch Java，并提供所需的代码。
### 流程
首先，让我们看一下实现Torch Java的整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:04:50
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一、加载已有模型直接使用temp=torch.load("E:\\study-proj\\图像分类：从零到亿\\5.使用更多模型\\model_resnet101.pth") #加载模型，如果只有数值就只会加载模型数据，如果有字典，则会加载模型数据和字典数据
model.load_state_dict(temp) #返回是否成功由于模型保存的时候有保存数据和保存数据和字典的方式，所以加载的时候就
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2023-07-17 09:38:52
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为什么pytorch要对c++/cuda进行拓展在初始阶段，使用pytorch提供的接口组合搭配自己的神经网络就可以了，但是，随着深入进行，比如说要实现一个自己新的算法，或者是自己定义的新的层，光使用pytorch模块是不够的。虽然，pytorch在特定的模块上进行了很好的优化，，但加入将这些组合起来，一般pytorch只会按照设计好的操作去使用gpu通道，这样会使得通道空闲或者超负载，然而pyt
导入包的方式 import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer 超参数包括：batch size初始学习率（初始）训练次数（max_epochs）GPU配置GP
关于MNIST Handwritten Digit Recognition in PyTorch的一些问题torch.backends.cudnn.enabled = Falsetorch.manual_seed(int seed)torchvision.datasets.MNISTtorchvision.transforms.Compose()torch.utils.data.DataLoad
文章目录Torch 入门教程Torch 的基础知识torch和PyTorch什么区别？TensorAutogradOptimizer举例一模型定义模型训练模型保存和加载模型评估举例二数据载入模型定义和训练模型测试总结 Torch 入门教程这是一篇针对 Torch 框架的入门教程，主要介绍 Torch 的基础知识、数据载入、模型定义和训练，以及模型测试。Torch 的基础知识Torch 是一个基于
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2023-08-10 11:00:12
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PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le以上全是简写参数是input, other, out=None逐元素比较input和other返回是torch.BoolTensorimport torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.t
原创
2021-08-12 22:30:12
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# Java Torch模块实现指南
在机器学习和深度学习的领域中，PyTorch是广泛使用的框架之一。然而，由于Java并没有官方的PyTorch支持，很多开发者可能需要用它的Java绑定（Java Torch）进行相关工作。本文将引导你如何在Java中使用Torch模块，实现一个简单的神经网络。
## 整体流程
以下是实现Java Torch模块的基本流程：
| 步骤 | 描
