参考:官方文档    源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict of modules can also be passed in. 一个有序的容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块为元素

Pytorch tensor操作 https://www.cnblogs.com/jeshy/p/11366269.html    我们需要明确一下,torch.Tensor()是python类,更明确地说,是默认张量类型.torch.FloatTensor()的别名,torch.Tensor([1,2])会调用Tensor类的构造函数init,生成单精度浮点类型的张量.如上右图.而torch.tensor()仅仅是python函数:https://pytorch.org/docs/stable

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5661439.html 参考网址: http://comments.gmane.org/gmane.comp.video.graphicsmagick.core/514 http://www.graphicsmagick.org/INSTALL-unix.html https://github.com/clementfarabet/graphicsmagick http://www.cnblogs.c

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5653864.html 参考网址: http://torch.ch/docs/getting-started.html http://deepdish.io/2015/02/20/local-torch-installation/ 160714说明:如果需要使用torch及GraphicsMagick并读取jpg图像的话,最好先安装libjpeg的库,然后在安装GraphicsMagick,最后再安装

我想使用参数化输入设置10个并发用户循环1000次,第一个用户使用参数列表中的前1000个参数(第依次循环使用第一个参数.第二次循环使用第二个参数,依次类推).第二个用户使用参数列表中的2001-3000个参数,依次类推. LoadRunner进行参数化输入时,参数的属性有Select next row.Update value on两个项,其中Select next row属性包括三个选项: Update value on属性包括四个选项:Sequential.Random.Unique.四个

Unit1 Introduction to Object-Oriented Programming(面向对象编程介绍) 1.1 Explaining the Object-Oriented Programming Model(解释面向对象编程) 编程语言发展史: 最早的语言是面向过程语言( procedural programming ): COBOL 差不多同时出现了面向对象( object-oriented programming )和面向逻辑与过程( logical and procedu

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 torch.autograd就是为了方便用户使用,专门开发的一套自动求导引擎,她能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播 1.Variable 深度学习算法的本质是通过反向函数求导数,pytorch的Autograd模块实现了此功能.在Tensor上的所有操作,Autograd都能够为他们自动提供微分,避免手动计算的复杂

一.封装新的PyTorch函数 继承Function类 forward:输入Variable->中间计算Tensor->输出Variable backward:均使用Variable 线性映射 from torch.autograd import Function class MultiplyAdd(Function): # <----- 类需要继承Function类 @staticmethod # <-----forward和backward都是静态方法 def forward(

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

尝试使用了pytorch,相比其他深度学习框架,pytorch显得简洁易懂.花时间读了部分源码,主要结合简单例子带着问题阅读,不涉及源码中C拓展库的实现. 一个简单例子 实现单层softmax二分类,输入特征维度为4,输出为2,经过softmax函数得出输入的类别概率.代码示意:定义网络结构:使用SGD优化:迭代一次,随机初始化三个样例,每个样例四维特征,target分别为1,0,1:前向传播,使用交叉熵计算loss:反向传播,最后由优化算法更新权重,完成一次迭代.   import torch

一.nn.Embedding.weight初始化分布 nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布  ,即均值$\mu=0$,方差$\sigma=1$的正态分布. 论据1——查看源代码 ## class Embedding具体实现(在此只展示部分代码) import torch from torch.nn.parameter import Parameter from .module import Module from .. import functional as F

深入Comparator&Collector 从源码深入Comparator Comparator从Java1.2就出来了,但是在1.8的时候,又添加了大量的默认方法. compare() equals() reversed() //倒序 thenComparing(Comparator<? super T> other) //然后,再去比较. thenComparing( Function<? super T, ? extends U> keyExtractor, Com

本博客是MIT的分布式系统课程的课后作业Cos418的GO语言实现思路.由于时间有限,目前只实现了assignment1~2. 在common.go中设置debugEnabled = true,go test时增加-v参数可以获得更多调试信息.   Assignment 1: Sequential Map/Reduce 目标:需要写一个简单的线性执行的mapreduce程序,实现wordcount功能. Part I: Map/Reduce input and output 在mapreduce

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 从流程上看 1.2 从模式角度看 1.3 从操作系统角度看 1.4 低效率 0x02 综述 2.1 示例 2.2 相关知识 0x03 定义 3.1 定义 3.2 负载均衡 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 分发(输入) 4.2.1 scatter_kwargs 4.2.

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s

Java基础知识总结(超级经典) 转自:百度文库 黑马毕向东JAVA基础总结笔记    侵删! 写代码: 1,明确需求.我要做什么? 2,分析思路.我要怎么做?1,2,3. 3,确定步骤.每一个思路部分用到哪些语句,方法,和对象. 4,代码实现.用具体的java语言代码把思路体现出来. 学习新技术的四点: 1,该技术是什么? 2,该技术有什么特点(使用注意): 3,该技术怎么使用.demo 4,该技术什么时候用?test. ------------------------------------

<果壳中的C# C# 5.0 权威指南> ========== ========== ==========[作者] (美) Joseph Albahari (美) Ben Albahari[译者] (中) 陈昇 管学理 曾少宁 杨庆川[出版] 中国水利水电出版社[版次] 2013年08月 第1版[印次] 2013年08月 第1次 印刷[定价] 118.00元========== ========== ========== [前言] C# 5.0 是微软旗舰编程语言的第4次重大升级. C# 5.

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU