PyTorch基础 摘抄自<深度学习之Pytorch>. Tensor(张量) PyTorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor,表示的是一个多维矩阵,比如零维矩阵就是一个点,一维就是向量,二维就是一般的矩阵,多维就相当于一个多维数组,这和numpy是对应,而且PyTorch的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换,唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行,而numpy的ndarray只能在CPU上运行. 常用的不同数据类型的Tensor有32位浮点型torch.Fl…

DEADLINE: 2020-07-25 22:00 写在最前面: 本课程的主要思路还是要求大家大量练习 pytorch 代码,在写代码的过程中掌握深度学习的各类算法,希望大家能够坚持练习,相信经度过这个酷暑,不知不觉中,你会感觉自己有显著提高.代码教程在 github 上,如遇到图片不显示的情况,可参考博客解决问题:https://blog.csdn.net/qq_38232598/article/details/91346392 目录 1. 视频学习 1.1 绪论 1.2 深度学习概述 1.…

在神经网络训练时,还涉及到一些tricks,如网络权重的初始化方法,优化器种类(权重更新),图片预处理等,继续填坑. 1. 神经网络初始化(Network Initialization ) 1.1 初始化原因 我们构建好网络,开始训练前,不能默认的将所有权重系数都初始化为零,因为所有卷积核的系数都相等时,提取特征就会一样,反向传播时的梯度也会存在对称性,网络会退化会线性模型.另外网络层数较深时,初始化权重过大,会出现梯度爆炸,而过小又会出现梯度消失.一般权重初始化时需要考虑两个问题: (1)权重…

一.介绍 内容 将接触现代 NLP 技术的基础:词向量技术. 第一个是构建一个简单的 N-Gram 语言模型,它可以根据 N 个历史词汇预测下一个单词,从而得到每一个单词的向量表示. 第二个将接触到现代词向量技术常用的模型 Word2Vec.在实验中将以小说<三体>为例,展示了小语料在 Word2Vec 模型中能够取得的效果. 在最后一个将加载已经训练好的一个大规模词向量,并利用这些词向量来做一些简单的运算和测试,以探索词向量中包含的语义信息. 知识点 N-Gram(NPLM) 语言模型 Wo…

一些基础的操作: import torch as th a=th.rand(3,4) #随机数,维度为3,4的tensor b=th.rand(4)print(a)print(b) a+b tensor([[0.3777, 0.4128, 0.6244, 0.7772], [0.0859, 0.9350, 0.1705, 0.9116], [0.4136, 0.1211, 0.5960, 0.8962]]) tensor([0.5063, 0.4809, 0.4810, 0.4716]) ten…

Pytorch 1.0.0 学习笔记: Pytorch 的学习可以参考:Welcome to PyTorch Tutorials Pytorch 是什么? 快速上手 Pytorch! Tensors(张量) from __future__ import print_function import torch 创建一个没有初始化的 \(5\times 3\) 矩阵: x = torch.empty(5, 3) print(x) tensor([[0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.…

0.迅速入门:根据上一个博客先安装好,然后终端python进入,import torch ************************************************************ 1.pytorch数据结构 1)初始化方式: eg1: 列表初始化: data = [-1, -2, 1, 2] tensor = torch.FloatTensor(data) # 转换成32位浮点 tensor data = [[1,2], [3,4]] tensor = torch…

目录 1. 前言 # 2. Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 2.1 base operations 2.2 train a classifier 3 规范化pytorch训练MNIST数据集 1. 前言   最近在学习pytorch,先照着官方的"60分钟教程"学习了一下,然后再github上找了两个star比较多的项目,自己写了一下,学习一下别人的写法. # 2. Deep Learning with PyTorch: A…

一.使用Numpy初始化:[直接对Tensor操作] 对Sequential模型的参数进行修改: import numpy as np import torch from torch import nn # 定义一个 Sequential 模型 net1 = nn.Sequential( nn.Linear(30, 40), nn.ReLU(), nn.Linear(40, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 10) ) # 访问第一层的参数 w1 = net1[0].w…

在炼丹师的路上越走越远,开始入手pytorch框架的学习,越炼越熟吧... 1. 张量的创建和操作 创建为初始化矩阵,并初始化 a = torch.empty(, ) #创建一个5*3的未初始化矩阵 nn.init.zeros_(a) #初始化a为0 nn.init.constant_(a, ) # 初始化a为3 nn.init.uniform_(a) #初始化为uniform分布 随机数矩阵 torch.rand(, ) # * , [, )的随机数torch.rand_like(m) #创建…

本文将自己在pytorch学习中遇见的各种问题整理起来,并且持续更新. 1:torch.Tensor和torch.tensor的区别 开始使用torch.tensor和torch.Tensor的时候发现结果都是一样的.都能生成新的张量.但根源上是有差别的. import torch n=torch.tensor([[3,4],[1,2]]) x=torch.Tensor([[3,4],[1,2]]) print(n,'|||',x) print(n.shape,'|||',x.shape) pr…

下面是常见函数的代码例子 import torch import numpy as np print("分割线-----------------------------------------") #加减乘除操作 a = torch.rand(,) b = torch.rand() print(a) print(b) print(torch.add(a, b)) print(torch.sub(a, b)) print(torch.mul(a, b)) print(torch.div(…

一.介绍 内容 "基于神经网络的机器翻译"出现了"编码器+解码器+注意力"的构架,让机器翻译的准确度达到了一个新的高度.所以本次主题就是"基于深度神经网络的机器翻译技术". 我们首先会尝试使用"编码器+简单解码器"的构架,来观察普通编码器-解码器构架能够取得的效果.然后会尝试"编码器+带有注意力机制的解码器"构架,看看加上注意力能让模型获得怎样的提高. 实验知识点 机器翻译"平行语料"的…

一.介绍 内容 使用 RNN 进行序列预测 今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中,来窥探神经网络生成符号序列的秘密. 我们首先让神经网络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下文无关语法.然后再让模型尝试去生成这样的字符串.在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法. 实验知识点 什么是上下文无关文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法 探究 RNN 记忆功能的内部原理 二.什么是上下文无关语法 上下文无关语法 首先让我们观察以下序列: 01 0…

一.介绍 内容 使机器能够"举一反三"的能力 知识点 使用 PyTorch 的数据集套件从本地加载数据的方法 迁移训练好的大型神经网络模型到自己模型中的方法 迁移学习与普通深度学习方法的效果区别 两种迁移学习方法的区别 二.从图片文件中加载训练数据 引入相关包 下载网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1OgknV6OUB-27DED6KSZ0iA 提取码:ekc9 import torch import torch.nn as nn import torch.op…

一.介绍 实验内容 内容包括用 PyTorch 来实现一个卷积神经网络,从而实现手写数字识别任务. 除此之外,还对卷积神经网络的卷积核.特征图等进行了分析,引出了过滤器的概念,并简单示了卷积神经网络的工作原理. 知识点 使用 PyTorch 数据集三件套的方法 卷积神经网络的搭建与训练 可视化卷积核.特征图的方法 二.数据准备 引入相关包 import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import t…

一.介绍 知识点 使用 Python 从网络上爬取信息的基本方法 处理语料"洗数据"的基本方法 词袋模型搭建方法 简单 RNN 的搭建方法 简单 LSTM 的搭建方法 二.从网络中抓取并处理数据 引入相关包 下载数据 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1Jg5NPxc9L-M8Tdgh70Tvig 提取码:dpqq # 导入程序所需要的程序包 #PyTorch用的包 import torch import torch.nn as nn import torch.…

预处理实验数据 读取数据 下载数据 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1n_FtZjAswWR9rfuI6GtDhA 提取码:y4fb #导入需要使用的库 import numpy as np import pandas as pd #读取csv文件的库 import matplotlib.pyplot as plt import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim #…

1.创建一个未初始化矩阵 from __future__ import print_function import torch x = torch.empty(2,3)#uninitialized matrix print(x) 2.均匀分布 x = torch.rand(2,3) print(x) 3.创建一个零矩阵 x = torch.zeros(5,3,dtype = torch.long) print(x) 4.自定义初始化矩阵,覆盖并改变dtype x = torch.tensor([…

1. 四部曲 1)forward; 2) 计算误差 :3)backward; 4) 更新 eg: 1)outputs = net(inputs) 2)loss = criterion(outputs, labels) 3)loss.backward() 4)optimizer.step() 其中,每步关键 1)定义网络 2)定义loss: criterion = nn.CrossEntropyLoss() 3)自动求导 4) 定义优化方法: optimizer = torch.optim.SGD…

一.知识点: 相关包:torch.utils.data import torch import torch.utils.data as Data 包装数据类:TensorDataset [包装数据和目标张量的数据集,通过沿着第一个维度索引两个张量来] class torch.utils.data.TensorDataset(data_tensor, target_tensor)#data_tensor (Tensor) - 包含样本数据#target_tensor (Tensor) - 包含样本…

方法一:采用torch.nn.Module模块 import torch import torch.nn.functional as F #法1 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,n_feature,n_hidden,n_output): super(Net,self).__init__() self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden) self.predict = torch.nn.…

搭建网络的步骤大致为以下: 1.准备数据 2. 定义网络结构model 3. 定义损失函数4. 定义优化算法 optimizer5. 训练 5.1 准备好tensor形式的输入数据和标签(可选) 5.2 前向传播计算网络输出output和计算损失函数loss 5.3 反向传播更新参数 以下三句话一句也不能少: 5.3.1 optimizer.zero_grad()  将上次迭代计算的梯度值清0 5.3.2 loss.backward()  反向传播,计算梯度值 5.3.3 optimizer.s…

基本数据类型和tensor import torch import numpy as np #array 和 tensor的转换 array = np.array([,]) tensorArray = torch.from_numpy(array) #array对象变为tensor对象 array1 = tensorArray.numpy()#tensor对象变为array对象 print(array,'\t', tensorArray, '\t', array1 ) #torch拥有和nump…

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×下面资源个人全都跑了一遍,不会出现仅是字符而无法运行的状况,运行环境: Geoffrey Hinton在多次访谈中讲到深度学习研究人员不要仅仅只停留在理论上,要多编程.个人在学习中也体会到单单的看理论到头来还是一头雾水,只有不断和编程结合,才能检验自己是否掌握了这门知识.但是作为初学者应先以跑通理论为第一要义,所以可以使用有关框架,降低入门难度,避免重复造轮子. 一.TensorFlow 资源地址: 资源介绍: 资源目录: 二.PyTorch 资源地址: 资源介绍: 这个资源为深度学习研究人员…

MXNet是基础,Gluon是封装,两者犹如TensorFlow和Keras,不过得益于动态图机制,两者交互比TensorFlow和Keras要方便得多,其基础操作和pytorch极为相似,但是方便不少,有pytorch基础入门会很简单.注意和TensorFlow不同,MXNet的图片维度是 batch x channel x height x width . MXNet的API主要分为3层,最基础的时mxnet.ndarray(NDArray API),它以近似numpy数组的形式记录了诸多基…

[ 今天最开心的事情! ] PyTorch的stable版本更新为1.0之后,原本3D模型无脑out of memory.3D模型torch.backends.cudnn.benchmark必须False的问题总算解决了!!!*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* . 在训练ResNet50 I3D时发现,benchmark在3D模型训练时仍然要为False! [ PyTorch基础API ] PyTorch中基础API包括: Network architecture: torch.nn.M…

http://www.sohu.com/a/164171974_741733   本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN.A3C.WGAN等等.所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关.自然语言处理相关.强化学习相关等等.所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术,那么就快快收藏本文吧! PyTorch 是什么? PyTorch即 Torc…

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…