多输入模型 Multiple-Dimension 数学原理分析以及源码源码详解 深度学习 Pytorch笔记 B站刘二大人（6/10）数学推导在之前实现的模型普遍都是单输入单输出模型，显然，在现实场景中更多的是多输入多输入模型。在本文中将主要推导，多输入模型中的内部数据传输变化，以及内部矩阵运算过程使用Mini-batch 模块，多个维度线性层共同使用一组权重w的线性组合，共享权重可以极大减小运算
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2023-11-23 18:36:05
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作者丨PENG Bo@知乎（已授权）编辑丨极市平台本文的代码，在 win10 和 linux 均可直接编译运行：https://github.com/BlinkDL/RWKV-CUDAgithub.com/BlinkDL/RWKV-CUDA先看需提速的操作，在我的 RWKV 语言模型【 GitHub - BlinkDL/AI-Writer AI 写小说：https://github.com/Bli
准备好了图片数据以后，就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。构建好一个神经网络，唯一不同的地方就是我们这次训练的是彩色图片，所以第一层卷积层的输入应为3个channel。修改完毕如下：我们准备了训练集和测试集，并构造了一个CNN。与之前LeNet不同在于conv1的第一个参数1改成了3现在咱们开始训练我们训练这个网络必须经过4步：第一步：将输入input向前传播，进行运算后得到输出out
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2023-05-26 14:51:53
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大概停在这部分很久了，总结并提醒自己一下！目前遇到的步骤大概如下： 1.指定设备 [2.设置随机种子] 3.创建数据集(数据导入，预处理和打包) 4.创建模型 5.创建优化器 [6.学习率调整策略] 7.开始循环训练 8.预测脚本1.指定设备device = torch.device("cuda" if torch.cuda.isavailable() else "gpu")这里设计两个函数，to
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2023-08-18 20:04:42
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这篇博文是参考小土堆的Pytorch的入门视频，主要是通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络，讲解的主要是Pytorch核心包的TORCH.NN中的内容（nn是Neural Network的缩写）通常我们定义好的网络模型会继承torch.nn.Module 类，该类为我们定义好了神经网络骨架。 卷积层 Convolution Layers对于图像处理
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2024-05-13 17:42:11
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目录1.mixup技术简介2.pytorch实现代码，以图片分类为例 1.mixup技术简介mixup是一种数据增强技术，它可以通过将多组不同数据集的样本进行线性组合，生成新的样本，从而扩充数据集。mixup的核心原理是将两个不同的图片按照一定的比例进行线性组合，生成新的样本，新样本的标签也是进行线性组合得到。比如，对于两个样本x1和x2，它们的标签分别为y1和y2，那么mixup生成的新样本x
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2024-09-19 14:37:35
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总结一下自己使用pytorch写深度学习模型的心得，所有的pytorch模型都离不开下面的几大组件。Network创建一个Network类，继承torch.nn.Module，在构造函数中用初始化成员变量为具体的网络层，在forward函数中使用成员变量搭建网络架构，模型的使用过程中pytorch会自动调用forword进行参数的前向传播，构建计算图。以下拿一个简单的CNN图像分类模型举例：cla
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2024-06-25 19:59:19
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目录1 模型的搭建1.1 模型定义的三要素1.2 nn.Sequetial2 权值初始化的⼗种⽅法2.1 权值初始化流程2.2 常用初始化方法1. Xavier 均匀分布2. Xavier 正态分布3. kaiming 均匀分布4. kaiming 正态分布5. 均匀分布初始化6. 正态分布初始化7. 常数初始化8. 单位矩阵初始化9. 正交初始化10. 稀疏初始化11. 计算增益2.3 权值初始
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2023-08-13 17:28:20
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说明在深度学习中，"钩子"通常指的是在模型训练或推理过程中插入的一些回调函数或处理程序，以执行额外的操作或监控模型的行为。这些钩子可以分为两种类型：张量钩子和模块钩子。张量钩子（Tensor Hooks）：张量钩子是与模型中的具体张量（tensor）相关联的。通过在张量上注册钩子，可以在张量的计算中执行自定义的操作，例如记录梯度、修改张量的值等。这对于调试、可视化和梯度的处理非常有用。在PyTor
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2024-07-30 17:10:05
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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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# MLP代码在PyTorch中的应用：计数模型
在机器学习领域，计数模型是一种常见的技术，它用于预测和生成数字数据。在本文中，我们将探讨如何使用多层感知机（MLP）在PyTorch中构建一个简单的计数模型。我们将分步讲解，结合代码示例，让读者能够更加深入地理解这一过程。
## 什么是MLP？
多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。每一层由多个神经元
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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新智元报道 编辑：元子【新智元导读】为了解决日益增长的论文可复现性需求，Facebook推出了PyTorch Hub，类似TensorFlow Hub的一个模型共享库，加载ResNet、BERT、GPT、VGG、PGAN还是MobileNet等经典模型只需一行代码。用户可以提交、浏览模型，极大的改善了论文的可复现性难题。机器学习论文的可复现性一直是个难
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2024-01-06 21:27:01
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# PyTorch：将一个模型拆分为多个子模型
在深度学习和机器学习的实践中，随着模型复杂度的增加，往往会面临模型的可维护性和训练效率等问题。因此，将一个大模型拆分为多个小模型可以帮助我们更好地组织代码、提高训练速度以及便于调试。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中实现这个过程，并提供相应的代码示例。
## 模型拆分概述
模型拆分是将一个复杂的神经网络分解成多个相互关联、单一责任的小模
原创
2024-09-11 05:22:16
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列举创建tensor的几种方法，以及注意事项
原创
2022-01-25 15:54:37
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列举创建tensor的几种方法，以及注意事项
原创
2021-07-08 14:11:33
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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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ss RNN(object): def __init__(self,input_size,hidden_size): super().__init__() self.W_xh=torch.nn.Linear(input_size,hidden_size) #因为最后的操作是相加 ...
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2023-01-20 10:13:38
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1. 多GPU数据并行简洁实现一般来说， ? 个GPU数据并行训练过程如下：在任何一次训练迭代中，给定的随机的小批量样本都将被分成 ? 个部分，并均匀地分配到GPU上。每个GPU根据分配给它的小批量子集，计算模型的损失和参数的梯度。将 ? 个GPU中的局部梯度聚合，以获得当前小批量的随机梯度。聚合梯度被重新分发到每个GPU中。每个GPU使用这个小批量随机梯度，来更新它所维护的完整的模型参数集。Py
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2024-07-12 18:28:17
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原理内容为改善一项机器学习或深度学习的任务，首先想到的是从模型、数据、优化器等方面进行优化，使用方法比较方便。不过有时尽管如此，但效果还不是很理想，此时，我们可尝试一下其他方法，如模型集成、迁移学习、数据增强等优化方法。本文我们将介绍利用模型集成来提升任务的性能。模型集成是提升分类器或预测系统效果的重要方法，目前在机器学习、深度学习国际比赛中时常能看到利用模型集成取得佳绩的事例。其在生产环境也是人
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2024-04-10 18:02:24
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