Pytorch入门中 —— 搭建网络模型

【Pytorch入门中 —— 搭建网络模型】的更多相关文章

Pytorch入门中 —— 搭建网络模型

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…

Pytorch入门随手记

Pytorch入门随手记什么是Pytorch? Pytorch是Torch到Python上的移植(Torch原本是用Lua语言编写的) 是一个动态的过程,数据和图是一起建立的. tensor.dot(tensor1,tensor2)//tensor各个对应位置相乘再相加 print(net)可以输出网络结构 Pytorch的动态性:网络参数可以有多个不固定的,例如: 来源:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch…

Pytorch入门下 —— 其他

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…

pytorch入门2.1构建回归模型初体验（模型构建）

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) 终于要构建模型啦.这里我们构建的是回归模型,是用神经网络构建的,基本结构是什么样的呢? 你肯定听说过,神经网络有输入层.隐藏层.输出层,一般结构如下图所示(图片来源于网络,侵删): 所以,对比我们之前生成的数据来说,形如x=3我们想得到的输出为y=8.分别对应了上面的输入层和输出层,所以…

Pytorch入门——手把手教你MNIST手写数字识别

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…

架构师入门：搭建双注册中心的高可用Eureka架构（基于项目实战）

本文的案例是基于架构师入门:搭建基本的Eureka架构(从项目里抽取) 改写的. 在上文里,我们演示Eureka客户端调用服务的整个流程,在这部分里我们将在架构上有所改进.大家可以想象下,在上文里案例中,Eureka注册中心只部署在一台机器上,这样它一旦出现问题,会导致整个服务调用系统的崩溃,如果这种情况发生在生产环境上,后果是不堪设想的. 大家别以为这是危言耸听,在高并发的场景下(比如双十一的并发环境),这种情况发生的可能性不低.针对这种场景,这里我们将部署两台Eureka注册中心,彼此相互…

Spring Cloud 入门教程 - 搭建配置中心服务

简介 Spring Cloud 提供了一个部署微服务的平台,包括了微服务中常见的组件:配置中心服务, API网关,断路器,服务注册与发现,分布式追溯,OAuth2,消费者驱动合约等.我们不必先知道每个组件有什么作用,随着教程的深入,我们会逐渐接触到它们.一个分布式服务大体结构见下图(图片来自于:spring.io): 使用Spring Cloud搭建分布式的系统十分简单,我们只需要几行简单的配置就能启动一系列的组件,然后可以在代码中控制.使用和管理这些组件.Spring Cloud使用Sprin…