pytorch hook学习 register_hook import torch x = torch.Tensor([0,1,2,3]).requires_grad_() y = torch.Tensor([4,5,6,7]).requires_grad_() w = torch.Tensor([1,2,3,4]).requires_grad_() z = x+y; o = w.matmul(z) # o = w(x+y) 中间变量z o.backward() print(x.grad,y.g…

参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html DATA LOADING AND PROCESSING TUTORIAL 在解决任何机器学习问题时,都需要花费大量的精力来准备数据.PyTorch提供了许多工具来简化数据加载,希望能使代码更具可读性.在本教程中,我们将看到如何加载和预处理/增强非平凡数据集中的数据. 为了运行下面的教程,请确保你已经下载了下面的数据包: scikit-image:为了图片的输入…

  PyTorch Hook¶ 为什么要引入hook? -> hook可以做什么? 都有哪些hook? 如何使用hook?   1. 为什么引入hook?¶ 参考:Pytorch中autograd以及hook函数详解 在pytorch中的自动求梯度机制(Autograd mechanics)中,如果将tensor的requires_grad设为True, 那么涉及到它的一系列运算将在反向传播中自动求梯度. In [0]: x = torch.randn(5, 5) # requires_grad…

[pytorch]学习笔记-激励函数 学习自:莫烦python 什么是激励函数 一句话概括 Activation: 就是让神经网络可以描述非线性问题的步骤, 是神经网络变得更强大 1.激活函数是用来加入非线性因素的,解决线性模型所不能解决的问题. 2.激励函数要考虑到线性所收到的约束条件,也就是掰弯线性函数 3.它其实就是另外一个非线性函数. 比如说relu, sigmoid, tanh. 将这些掰弯利器嵌套在原有的结果之上, 强行把原有的线性结果给扭曲了. 使得输出结果 y 也有了非线性的特征…

[pytorch]学习笔记(二)- Variable 学习链接自莫烦python 什么是Variable Variable就好像一个篮子,里面装着鸡蛋(Torch 的 Tensor),里面的鸡蛋数不断变化(对应值不断变化). 如果用一个 Variable 进行计算, 那返回的也是一个同类型的 Variable 创建Variable import torch from torch.autograd import Variable #创建张量 tensor=torch.FloatTensor([[1…

迁移学习的两个主要场景 微调CNN:使用预训练的网络来初始化自己的网络,而不是随机初始化,然后训练即可 将CNN看成固定的特征提取器:固定前面的层,重写最后的全连接层,只有这个新的层会被训练 下面修改预训练好的resnet18网络在私人数据集上进行训练来分类蚂蚁和蜜蜂 数据集下载 这里使用的数据集包含ants和bees训练图片各约120张,验证图片各75张.由于数据样本非常少,如果从0初始化一个网络进行训练很难有令人满意的结果,这时候迁移学习就派上了用场.数据集下载地址,下载后解压到项目目录 导…

反向传播 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 目录 反向传播 笔记 作业 笔记 在之前课程中介绍的线性模型就是一个最简单的神经网络的结构,其内部参数的更新过程如下: 对于简单的模型来说可以直接使用表达式的方式来更新权重,但是如果网络结构比较复杂(如下图),直接使用解析式的方式来更新显然有些复杂且不太可能实现. 反向传播就是为了解决这种问题.反向传播的基本思想就是将网络看成一张图,在图上传播梯度,从而使用链式传…

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…

处理多维特征的输入 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 这一讲介绍输入为多维数据时的分类. 一个数据集示例如下: 由于使用的是多维的数据,因此模型中的x和y都应该变为向量的形式,变为如下式子: 而下方针对多维数据的式子中的一部分可以使用矩阵相乘的方式表示: \[\hat y^{(i)}=\sigma([x_1^{(i)}...x_8^{(i)}]\begin{bmatrix} w_1\\ .\\ .\\ .\…

PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP,用于概率图模型的Pyro,扩展了PyTorch的功能.通过学习<深度学习入门之PyTorch>,可以从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型.学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归.深度…