前项计算1 import torch # (3*(x+2)^2)/4 #grad_fn 保留计算的过程 x = torch.ones([2,2],requires_grad=True) print(x) y = x+2 print(y) z = 3*y.pow(2) print(z) out = z.mean() print(out) #带有反向传播属性的tensor不能直接转化为numpy格式,需要先进性detach操作 print(x.detach().numpy()) print(x.nu

概述 在PyTorch中构建自己的卷积神经网络(CNN)的实践教程 我们将研究一个图像分类问题--CNN的一个经典和广泛使用的应用 我们将以实用的格式介绍深度学习概念 介绍 我被神经网络的力量和能力所吸引.在机器学习和深度学习领域,几乎每一次突破都以神经网络模型为核心. 这在计算机视觉领域尤为普遍.无论是简单的图像分类还是更高级的东西(如对象检测),神经网络开辟了处理图像数据的可能性.简而言之,对于像我这样的数据科学家来说,这是一座金矿! 当我们使用深度学习来解决一个图像分类问题时,简单的神经网

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

实现过一个例子之后,对TensorFlow运行机制有了初步的了解,但脑海中还没有一个如何实现神经网络的一个架构模型.下面我们来探讨如何模块化搭建神经网络,完成数据训练和预测. 首先我们将整体架构分为两个模块: forward.py 和 backward.py forward.py  主要完成神经网络模型的搭建,即构建计算图 backward.py 训练出网络参数 test.py 测试模型准确率 下面是用随机生成数据来完成整个过程,如果对上面的总结理解不是很清楚的话,看着下面具体的代码,对照上面提

半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行..每一步计算都是手写的  python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 import pandas as pd import torch.nn as nn import torch class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequen

实战案例: 数据X[x0,x1]为正太分布随机点, 标注Y_,当x0*x0+x1*x1<2时,y_=1(红),否则y_=0(蓝)  建立三个.py文件 1.  generateds.py生成数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt seed = 2 def generateds(): #基于seed产生随机数 rdm = np.random.RandomState(seed) #随机数返回200列2行的矩阵,表示300组坐标点(

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d

1.PyTorch基础实现代码 import torch from torch.autograd import Variable torch.manual_seed(2) x_data = Variable(torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]])) y_data = Variable(torch.Tensor([[0.0], [0.0], [1.0], [1.0]])) #初始化 w = Variable(torch.Tensor([-1]), re

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 91 简单说说RNN的原理?我们升学到高三准备高考时,此时的知识是由高二及高二之前所学的知识加上高三所学的知识合成得来,即我们的知识是由前序铺垫,是有记忆的,好比当电影字幕上出现:“我是”时,你会很自然的联想到:“我是中国人”.关于RNN,这里有课程详细讲RNN,包括RNN条件生成.attention,以及LSTM等等均有细致讲解:深度学习 [同

PyTorch torch.autograd模块 深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数, PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程. autograd.Variable是autograd的核心类, 它简单封装了Tensor(最新版PyTorch已经将Variable和Tensor的API合并, 以后直接使用Tensor即可, 不要使用Variable了) backward: 一个Sc

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本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py 这篇文章首先会简单介绍一下 PyTorch 中提供的图像分类的网络,然后重点介绍 ResNet 的使用,以及 ResNet 的源码. 模型概览 在torchvision.model中,有很多封装好的模型. 可以分类 3 类: 经典网络 alexnet vgg resnet inception densenet go

一.副本集基本概念 副本集(replica set) MongoDB的replica set是一个mongod进程实例簇,数据在这个簇中相互复制,并自动进行故障切换. MongoDB的数据库复制增加了冗余,确保了高可用性,简化了管理任务如备份,并且增加了读能力.大多数产品部署都使用了复制.MongoDB中primary处理写操作,其它进行复制的成员则是secondaries. 一个副本集可以最多支持12个成员,但是只有7个成员可以参与投票. 注:MongoDB同时提供了传统的master/sla

网上近日流传一张DL相关库在Github上的受关注度对比(数据应该是2016/03/15左右统计的): 其中tensorflow,caffe,keras和Theano排名比较靠前. 今日组会报告上tj师弟从个人使用经验上做了简单介绍与对比,分享给大家. ===================华丽的分隔线==================== 师弟的原文出处:http://tianjun.me/essays/102/ 本文将从deep learning 相关工具库的使用者角度来介绍下github

一.概述     Redis的主从复制策略是通过其持久化的rdb文件来实现的,其过程是先dump出rdb文件,将rdb文件全量传输给slave,然后再将dump后的操作实时同步到slave中.让从服务器(slave server)成为主服务器(master server)的精确复制品. 以下是关于 Redis 复制功能的几个重要方面: (1)Redis 使用异步复制.从Redis 2.8 开始,从服务器会以每秒一次的频率向主服务器报告复制流(replication stream)的处理进度. (

Redis简介 Redis是一款开源的,ANSI C语言编写的,高级键值(key-value)缓存和支持永久存储NoSQL数据库产品. Redis采用内存(In-Memory)数据集(DataSet) . 支持多种数据类型. 运行于大多数POSIX系统,如Linux.*BSD.OS X等. 作者: Salvatore Sanfilippo Redis.io 官网Download/redis.io 下载Redisdoc.com 文档redis.cn 中文网 核心特性 高速读写 数据类型丰富:常见5

一.Redis主从复制 二.Redis主从复制工作机制 一.Redis主从复制 Redis复制功能简单介绍 1)使用异步复制.2)一个主服务器可以有多个从服务器.3)从服务器也可以有自己的从服务器.4)复制功能不会阻塞主服务器.5)可以通过复制功能来让主服务器免于执行持久化操作,由从服务器去执行持久化操作即可. Redis复制功能介绍(重点了解) 1)Redis 使用异步复制.从 Redis2.8开始,从服务器会以每秒一次的频率向主服务器报告复制流(replication stream)的处理进

神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch.然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果.计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距(有监督学习,在训练时有一个标注好的数据集),最后根据预测值和真实值之间的差距,反向传播算法会相应的更新神经网络参数的取值,使在这

在TensorFlow中变量的作用是保存和更新神经网络中的参数,需要给变量指定初始值,如下声明一个2x3矩阵变量 weights =tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1)) 在这段代码中tf.random_normal([2,3], stddev=1)会产生一个2x3的矩阵,矩阵中的元素是均值为0,标准差为2的随机数.tf.random_normal()可以通过参数mean来指定平均值,不指定默认0. 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.ra

摘要 我们设计并实现了Google文件系统,一个面向分布式数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.虽然运行在廉价的日用硬件设备上,但是它依然了提供容错功能,为大量客户机提供了很高的总体性能. 虽然与很多之前的分布式文件系统有很多相同目标,但是,我们的设计已经受应用的负载情况和技术环境影响,现在以及可预见的将来都反映出,我们的设计和早期的分布式文件系统的设想有了显著的分离.这让我们重新审视了传统文件系统在设计上的选择,探索彻底不同的设计点. GFS成功满足了我们的存储需求.其作为存储平台被广泛的