%matplotlib inline 训练一个分类器 上一讲中已经看到如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重. 你现在可能在想下一步. 关于数据? 一般情况下处理图像.文本.音频和视频数据时,可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中. 然后把这个数组转换成 torch.*Tensor. 图像可以使用 Pillow, OpenCV 音频可以使用 scipy, librosa 文本可以使用原始Python和Cython来加载,或者使用 NLTK或 SpaCy 处理 特…

文章目录 训练一个分类器 关于数据? 训练一个图像分类器 在GPU上训练 多GPU训练 下一步? 训练一个分类器 上一讲中已经看到如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重. 你现在可能在想下一步. 关于数据? 一般情况下处理图像.文本.音频和视频数据时,可以使用标准的Python包来加载数据到一个numpy数组中. 然后把这个数组转换成 torch.*Tensor. 图像可以使用 Pillow, OpenCV 音频可以使用 scipy, librosa 文本可以使用原始Python和C…

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16…

LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言 本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私聊讨论吧. 从本篇博客开始,本人将转化写作模式,由话痨模式转为极简模式,力求三言两语让各位看的明白. 2 工作简介 受到MOCO和SimCSE的启发, 基于自监督,使用海量无监督数据(nlp_chinese_corpus),预训练了一个专门用于短文本表征的编码器.该编码器在分类任务尤其是短文本相似度…

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier   本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器 一.准…

  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将…

在学习了python中的一些机器学习的相关模块后,再一次开始了深度学习之旅.不过与上次的TensorFlow框架不同,这一次接触的是fast.ai这样一个东西.这个框架还不稳定,网上也没有相关的中文文档.唯一一个学习站点就是 fastai 这样一个论坛,另外就是里面的公开课程. 性别识别模型使用体验: http://www.ctsch.cn/?page_id=11 请确认上传的图片中有人,否则对于其他类型的图片,也就当男女论处,目前在它的世界中只有男女. 附上fastai项目的相关连接: Git…

简介 每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文…

训练分类器 目前为止,你已经知道如何定义神经网络.计算损失和更新网络的权重.现在你可能在想,那数据呢? What about data? 通常,当你需要处理图像.文本.音频或者视频数据时,你可以使用标准Python包来将数据导入到numpy 数组中.然后再将数组转换成torch.Tensor. 对于图像,可用的包有:Pillow.OpenCV 对于音频,可用的包有:scipy和librosa 对于文本,无论是基于原始的Python或Cython的加载,或是NLTK和SpaCy都是可以的. 对于视…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu…