Numpy 是一个非常好的框架,但是不能用 GPU 来进行数据运算. Numpy is a great framework, but it cannot utilize GPUs to accelerate its numerical computations. For modern deep neural networks, GPUs often provide speedups of 50x or greater, so unfortunately numpy won't be enough…

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到…

任务描述:利用前9小时数据,预测第10小时的pm2.5的数值,回归任务 kaggle地址:https://www.kaggle.com/c/ml2020spring-hw1 训练集为: 12个月*20天*18维(共4320行) , 24小时(列) 每月的前20天 test为: 18*240行, 9 列 每月的后10天随机采样连续9小时 宏观上理解: 一.X和y什么样的 一个batch中,X可以是18维*9列,对应一个数值y,即第10小时的pm2.5的值 为了方便操作,可以把x拉成一个行向量,18…

张量==容器 张量是现代机器学习的基础,他的核心是一个容器,多数情况下,它包含数字,因此可以将它看成一个数字的水桶. 张量有很多中形式,首先让我们来看最基本的形式.从0维到5维的形式 0维张量/标量:装在水桶中的每个数字称为“标量”.标量就是一个数字. 1维张量/标量:数组,一维张量,也被视为“向量",可以把向量视为一个单列或者单行的数字. 2维张量:矩阵.典型的例子就是邮件列表,比如我们有10000个人,每个人都有7个特征(名字,性别,城市等等),张量具有形状,形状是一个水桶,既装着我们数据也…

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…

一.卷积: 卷积在 pytorch 中有两种方式: [实际使用中基本都使用 nn.Conv2d() 这种形式] 一种是 torch.nn.Conv2d(), 一种是 torch.nn.functional.conv2d(), 这两种形式本质都是使用一个卷积操作,这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的,首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型,大小是 (batch, channel, H, W),其中 batch 表示输入的一批数据的数目,第二个是输入的通道…

一.分类任务: 将以下两类分开. 创建数据代码: # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.zeros(100) # class0 y data (tensor), shape=(100, 1) x1 = torch.normal(-2*n_data, 1) # class1 x da…