1--数据载入 |----流程: DataSet->DataLoader->调用DataLoader |----DataLoader迭代器读不到数据,无报错,一直卡住的显现: DataLoader的num_worker设置为0 解决,这个多线程读取数据不知道为什么会出现这个bug? 2--定义网络 |----与之前的一致 3--损失函数和优化器 |----损失函数: 交叉熵 |----优化器:SGD (?) 4--网络训练 |----读入数据 |----输入网络 |----获得结果,计算los…

1--如第二章所讲,Tensor的本质是矩阵或数据 2--对Tensor的操作分类 |----API分类 |------torch中定义的: t.f(a,b) |------tensor的成员函数: a.f(b) |----按对tensro的作用分 |------不会改变本身 : 返回第三变了 |------会改变本身 : 修改自身的, 同名方法+ 下划线 都表示这个方法是修改自身的 3--Tensor的创建 |----t.Tensor(a,b): 创建一个a×b的tensor,值为随机,t.T…

Tensor 1--本质上可以理解为具有不同维度的数组 2--支持的基本运算 |---创建Tensor:  x=t.tensor(x,y) x,y 表示数组的大小 , x=t.rand(x,y), x=t.ones(x,y) |---获取Tensor的大小 x.size() |---加法运算 |----普通加法(返回新的变量) x=t.tensor(a,b),y=t.tensor(a,b), x+y t.add(x,y) x.add(y) r=t.tensor(a,b), t.add(x,y,o…

前面基本上把 TensorFlow 的在图像处理上的基础知识介绍完了,下面我们就用 TensorFlow 来搭建一个分类 cifar10 的神经网络. 首先准备数据: cifar10 的数据集共有 6 万幅 32 * 32 大小的图片,分为 10 类,每类 6000 张,其中 5 万张用于训练, 1 万张用于测试.数据集被分成了5 个训练的 batches 和 1 个测试的 batch.每个 batch 里的图片都是随机排列的.官网上提供了三个版本的下载链接,分别是 Python 版本的,Mat…

在学习陈云的教程<深度学习框架PyTorch:入门与实践>的损失函数构建时代码如下: 可我运行如下代码: output = net(input) target = Variable(t.arange(0,10)) criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) loss 运行结果: RuntimeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-e5c73…

多分类问题 目录 多分类问题 Softmax 在Minist数据集上实现多分类问题 作业 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax 这一讲介绍使用softmax分类器实现多分类问题. 上一节课计算的是二分类问题,也就是输出的label可以分类为0,1两类.只要计算出\(P(y=1)\)的概率,那么\(P(y=0)=1-P(y=1)\):所以只需要计算一种类型的概率即可,也就是只要一个参数. 而在使用…

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…

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 简单容易上手,感觉比keras好理解多了,和mxnet很像(似乎mxnet有点借鉴pytorch),记一记. 直接从例子开始学,基础知识咱已经看了很多论文了... import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Linear 层 就是全连接层 class Net(nn.Module): # 继承nn.Module,只用定义forward,反向传播会自动生成 def __init__(se…

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…