1. 为网络的不同部分指定不同的学习率 class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.nn.Conv2d(6, 16, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2) ) # 由于调…

pytorch笔记 optimizer.zero_grad() 将梯度变为0,用于每个batch最开始,因为梯度在不同batch之间不是累加的,所以必须在每个batch开始的时候初始化累计梯度,重置为0. for epoch in range(num_epoches):# 每个epoch for inputs,labels in dataloader:# 每个batch optimizer.zero_grad()# 初始化梯度 outputs = model(inputs)# 正向 _,pred…

pytorch笔记 - torchvision.utils.make_grid torchvision.utils.make_grid torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False) # 将一小batch图片变为一张图.nrow表示每行多少张图片的数量. # 给一个batch为4的图片,h和w分别为32,channel为3,看看结果 imag…

python3.4学习笔记(十七) 网络爬虫使用Beautifulsoup4抓取内容 Beautiful Soup 是用Python写的一个HTML/XML的解析器,它可以很好的处理不规范标记并生成剖析树(parse tree). 它提供简单又常用的导航(navigating),搜索以及修改剖析树的操作.它可以大大节省你的编程时间. Beautiful Soup Documentation — Beautiful Soup 4.4.0 documentationhttp://www.crummy…

python3.4学习笔记(十三) 网络爬虫实例代码,使用pyspider抓取多牛投资吧里面的文章信息PySpider:一个国人编写的强大的网络爬虫系统并带有强大的WebUI,采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端,强大的WebUI支持脚本编辑器,任务监视器,项目管理器以及结果查看器. 用pyspider的demo页面创建了一个爬虫,写一个正则表达式抓取多牛网站上特定的URL,很容易就得到想要的结果了,可以非常方便分析抓取页面里面的内容binux/pyspider · GitH…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

pytorch笔记2 用到的关于plt的总结 plt.scatter scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) 其他参数大致解释一下,x输入自变量list,y输入因变量list. c是颜色,可以是list…

使用Iperf调整网络     Iperf 是一个 TCP/IP 和 UDP/IP 的性能测量工具,通过调谐各种参数可以测试TCP的最大带宽,并报告带宽.延迟,最大段和最大传输单元大小等统计信息.Iperf可以运行于Linux/BSD.Unix及Windows等操作系统. 一.Iperf工作原理 Iperf主要的功能是调谐基于特定路径的TCP连接的性能,我们知道TCP连接调谐最基本的措施是调谐TCP窗口的大小,窗口大小控制在任何节点网络中可以存在的数据大小如果该值太小, 发送者将会在某段时间处于…

PyTorch对ResNet网络的实现解析 1.首先导入需要使用的包 import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo # 默认的resnet网络,已预训练 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/mo…

pytorch空间变换网络 本文将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充网络.可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容. 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括.空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换, 以增强模型的几何不变性.例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向.而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和 缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的. STN的最棒的事情之一,能够简单地将其插入任何现…