https://www.jianshu.com/p/46eb3004beca 1 引言 我们都知道tensorflow框架可以使用tensorboard这一高级的可视化的工具,为了使用tensorboard这一套完美的可视化工具,未免可以将其应用到Pytorch中,用于Pytorch的可视化.这里特别感谢Github上的解决方案: https://github.com/lanpa/tensorboardX. 本文主要是针对该解决方案提供一些介绍. TensorboardX支持scalar, im

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/xiaoxifei/article/details/82735355最近刚刚发现一个非常好用的显示模型神器Netron https://github.com/lutzroeder/Netron 借助这个工具可以像windows的软件一样导入已经训练好的模型加权重即可一键生成 我目前看了下visdom实现pytorch的网络结构查找还是很困难

Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数

神经网络结构在命名实体识别(NER)中的应用 近年来,基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展.作为NLP领域的基础任务-命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)也不例外,神经网络结构在NER中也取得了不错的效果.最近,我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文,在此进行一下总结,和大家一起分享学习. 1 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出

GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型,top-5 错误率 6.7% ,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但参数量只有AlexNet的1/12. GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数),但是一般情况下更深或更宽的网络会出现以下问题: 1. 参数太多,容易过拟合,若训练数据集有限,这一问题更加突出:2. 网络越大计算复杂度越大

安装 conda install graphvizconda install tensorwatch 载入库 import sysimport torchimport tensorwatch as twimport torchvision.models 网络结构可视化 alexnet_model = torchvision.models.alexnet()tw.draw_model(alexnet_model, [1, 3, 224, 224]) 载入alexnet,draw_model函数需要

论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索,整体搜索逻辑十分简单,结合权重继承,搜索速度很快,从实验结果来看,搜索的网络准确率挺不错的.由于论文是个比较早期的想法,所以可以有很大的改进空间,后面的很大算法也是基于这种想法进行更好的补充   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Large-Scale Evolution of Image Classifiers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01041 Introduction   论文对当前的进化算法进行少

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数.首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5 GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CARS: Continuous

论文提出经济实惠且高效的神经网络结构搜索算法EAS,使用RL agent作为meta-controller,学习通过网络变换进行结构空间探索.从指定的网络开始,通过function-preserving transformation不断重用其权重,EAS能够重用之前学习到的知识进行高效地探索新的结构,仅需要10 GPU days即可   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Efficient Architecture Search by Network Transformation 论文地

我们知道,对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高,实际上对于一些比较简单的网络,比如alexnet,vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构,但是对于比较复杂的网络,如unet,直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力 tensorflow上的tensorboard进行计算图的可视化可谓是非常成熟了,那么有没有可以可视化pytorch动态图的工具呢? 实际上是有的,前两天介绍了tensorboardX,pytorch上的一个功能强大的可视化工具,他可以直接可视化网络结构 关于如何使用te

目录 0. 论文地址 1. 概述 2. 可视化结构 2.1 Unpooling 2.2 Rectification: 2.3 Filtering: 3. Feature Visualization 4. Feature Evolution during Training 5. Feature Invariance 6. ZF-Net 7. 实验 8. 简单的可视化工具 9. 参考链接 @ 0. 论文地址 http://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf 1. 概述   本文设

Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型,准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%. AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层,模型示意图: 精简版结构: conv1阶段 输入数据:227×227×3 卷积核:11×11×3:步长:4:数量(也就是输出个数):96 卷积后数据:55×55×96  (原图N×N,卷积核大小n×n,卷积步长大于1为k,输出维度是(N-n)/k+1) relu1后的数据:55×55×96 Max pool1的核:3×3,步长:2 Ma

部分内容转载自 http://blog.csdn.net/GYGuo95/article/details/78821617,在此表示由衷感谢. 此方法需要安装python-graphviz:  conda install -n pytorch python-graphviz 或者 sudo apt-get install graphviz  别忘了先把下面的代码下载到自己的路径(感谢大神). visualize.py from graphviz import Digraph import tor

最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from tensorboardX import SummaryWriter 然后声明一下自己将loss写到哪个路径下面 writer = SummaryWriter('./log') 然后就可以愉快的写loss到你得这个writer了 niter = epoch * len(train_loader) +

cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,每个feature map由多个神经元组成,假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元.对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature map的个数,当前层的卷积核数). CNN网络结构 一种典型卷积网络结构是LeNet-5,用来识别数字的

论文地址:密集连接的卷积神经网络 博客地址(转载请引用):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13289045.html 前言 在计算机视觉还是音频领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion.时序TCN等模型.CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现,ResNet可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度.ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”(s

经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+  -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层,“池化层?”表示一个或者零个池化层.“->”表示 forward 方向. 下面将分别介绍 LeNet-5.AlexNet 和 VGG-16 结构. 1. LeNet-5(modern) 图 1  LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1

http://ethereon.github.io/netscope/#/editor shift+enter

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数 得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值 代码说明: out = np.dot(x_ro

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出其位置以及类型,如下图.它是NLP领域中一些复杂任务(例如关系抽取,信息检索等)的基础. NER一直是NLP领域中的研究热点,从早期基于词典和规则的方法,到传统机器学习的方法,到近年来基于深度学习的方法,NER研究进展的大概趋势大致如下图所示. 在基于机器学习的方法中,NER被当作是序列标注问题.与分类问题相比,序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关,还与之前的预测