#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'denny' __time__ = '2017-9-9 9:03' import torch import torchvision from torch.autograd import Variable import torch.utils.data.dataloader as Data train_data = torchvision.datasets.MNIST( './m…

MNIST手写数字识别教程 要开始带组内的小朋友了,特意出一个Pytorch教程来指导一下 [!] 这里是实战教程,默认读者已经学会了部分深度学习原理,若有不懂的地方可以先停下来查查资料 目录 MNIST手写数字识别教程 1 什么是MNIST? 2 使用Pytorch实现手写数字识别 2.1 任务目的 2.2 开发环境 2.3 实现流程 3 具体代码实现 3.1 数据预处理部分 3.1.1 初始化全局变量 3.1.2 构建数据集 3.2 训练部分 3.2.1 构建模型 3.2.2 构建迭代器与损…

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例1 0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 1. 使用神经网络训练Seq2Seq 1.1 简介,对论文中公式的解读 1.2 数据预处理 我们将在PyTorch中编写模型并使用TorchText帮助我们完成所需的所有预处理.我们还将使用spaCy来协助数据的标记化. # 引入相关库 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torcht…

我们按照超简单!pytorch入门教程(四):准备图片数据集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. 按照超简单!pytorch入门教程(三):构造一个小型CNN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…

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 经过上面两个部分,我们完成了数据生成.网络结构定义,下面我们终于可以小试牛刀,训练模型了! 首先,我们先定义一些训练时要用到的参数: EPOCH = 1000 # 就是要把数据用几遍 LR = 0.1 # 优化器的学习率,类似爬山的时候应该迈多大的步子. BATCH_SIZE=50 其次…

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程,主要通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络.学习时要学会查询文档,这样会比直接搜索良莠不齐的博客更快.更可靠.讲解的内容主要是pytorch核心包中TORCH.NN中的内容(nn是Neural Netwark的缩写). 通常,我们定义的神经网络模型会继承torch.nn.Module类,该类为我们定义好了神经网络骨架. 卷积层 对于图像处理来说,我们通常使用二维卷积,即使用torch.nn.Conv2d类: 创建该类时,我们通常只需要传入以下几…

关于自编码器的原理见另一篇博客 : 编码器AE & VAE 这里谈谈对于变分自编码器(Variational auto-encoder)即VAE的实现. 1. 稀疏编码 首先介绍一下“稀疏编码”这一概念. 早期学者在黑白风景照片中可以提取到许多16*16像素的图像碎片.而这些图像碎片几乎都可由64种正交的边组合得到.而且组合出一张碎片所需的边的数目很少,即稀疏的.同时在音频中大多数声音也可由几种基本结构组合得到.这其实就是特征的稀疏表达.即使用少量的基本特征来组合更加高层抽象的特征.在神经网络中…

两类深度学习框架的优缺点 动态图(PyTorch) 计算图的进行与代码的运行时同时进行的. 静态图(Tensorflow <2.0) 自建命名体系 自建时序控制 难以介入 使用深度学习框架的优点 GPU 加速 (cuda) 自动求导 常用网络层的API PyTorch 的特点 支持 GPU 动态神经网络 Python 优先 命令式体验 轻松扩展 .Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 替代numpy发…

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程.学习时建议多读源码,通过源码中的注释可以快速弄清楚类或函数的作用以及输入输出类型. Dataset 借用Dataset可以快速访问深度学习需要的数据,例如我们需要访问如下训练数据: 其中,train中存放的是训练数据集,ants和bees既是文件夹名称也是其包含的图片数据的标签,val中存放的是验证数据集. 假如我们希望自己的Dataset类可以实现如下数据访问形式: dataset = MyDataset("root_dir", &qu…

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程. 现有模型使用和修改 pytorch框架提供了很多现有模型,其中torchvision.models包中有很多关于视觉(图像)领域的模型,如下图: 下面以VGG16为例将讲解如何使用以及更改现有模型: pretrained为True,返回在ImageNet上预训练过的模型:pregress为True在下载模型时会通过标准错误流输出进度条. 创建如下脚本并运行: from torchvision import models # 创建预训练过的模型,并…