神经网络层的搭建主要是两种方法,一种是使用类(继承torch.nn.Moudle),一种是使用torch.nn.Sequential来快速搭建. 1)首先我们先加载数据: import torchimport torch.nn.functional as F #回归问题 x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size()) 2)两种方法的模板: 2.1: 类(class):这基本…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入层,隐藏层和输出层,其中隐藏层是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一层的神经元处理完成后得到一个结果,然后传递给下一个神经元,这就类似于函数的return与参数变量,所以最终代码的模型应该如下图所示: 通过add_layer的层层嵌套,实现上一个add_layer的结果返回给…

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些对这些文章的分析和看法. [转载请注明出处]chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端,近几年神经网络的压…

Redis Cluster搭建方法简介 (2013-05-29 17:08:57) 转载▼       Redis Cluster即Redis的分布式版本,将是Redis继支持Lua脚本之后的又一重磅功能,官方声明将会在今年第三季度发布Redis Cluster的beta版并在年底发布第一个稳定版本.当前,虽然Redis的稳定版本里还没有集成分布式功能,但实际上在开发版中Redis Cluster的开发已经取得了长足的进展,我们已经可以搭建Redis集群并使用其部分功能了.今天,本博主基于最新的…

Springmvc+Spring+Hibernate搭建方法及实例  …

Springmvc+Spring+Hibernate搭建方法及example 前面两篇文章,分别介绍了Springmvc和Spring的搭建方法,本文再搭建hibernate,并建立SSH最基本的代码结构. Hibernate和前面两个比就比较复杂了,Hibernate是一个orm的框架,也就是负责面向对象中的对象(Object)和关系型数据库这个关系(Relation)之间的映射(Mapping).因为关系型数据库的思维方式,和编程的时候对于对象的理解是有偏差的,所以也有一些面向对象的数据库,…

ruby是一种简单快捷的面向对象的脚本语言,非常直观.下面说一下windows系统下ruby开发环境的搭建方法. 工具/原料 rubyinstaller.exe 方法/步骤 1 到如下网站去下载最新的rubyinstaller.exe 下载好以后就要开始安装了,安装也很简单,傻瓜式的,到如下一步时别忘了把标注的选项打上勾 3 安装完成后,打开cmd命令窗口,输入 ruby -v,就能看的所安装的ruby版本了 在命令窗口中输入 irb,回车以后就可以在这里编写ruby代码了.…

近期,来自微软和中国科学技术大学的刘铁岩等人发表论文,介绍了一种新型自动神经架构设计方法 NAO,该方法由三个部分组成:编码器.预测器和解码器.实验证明,该方法所发现的架构在 CIFAR-10 上的图像分类任务和 PTB 上的语言建模任务中都表现强劲,在计算资源明显减少的情况下优于或持平于之前的架构搜索最佳方法. 从几十年前 [13, 22] 到现在 [48, 49, 28, 39, 8],无人干预的神经网络架构自动设计一直是机器学习社区的兴趣所在.关于自动架构设计的最新算法通常分为两类:基于强…

HHVM起源于Facebook公司,是一个开源的PHP虚拟机,使用JIT的编译方式以及其他技术,让PHP代码的执行性能大幅提升.HHVM提升PHP性能的途径,采用的方式就是替代Zend引擎来生成和执行PHP的中间字节码(HHVM生成自己格式的中间字节码). HHvm可以很大程度上提高PHP的性能,能够让同等配置的服务器承受更多的流量.HHvm建站环境搭建起来有点复杂,之前的HHVM安装使用教程和HHvm Apache 2.4 Nginx建站环境因为要依赖于编译,各种代码执行,会出现各种莫名的问题…