1、pytorch写的第一个Linear模型（原始版，不调用nn.Modules模块）

参考: https://github.com/Iallen520/lhy_DL_Hw/blob/master/PyTorch_Introduction.ipynb 模拟一个回归模型,y = X * w + 随机数如,y : n*1矩阵, X : n*2矩阵 , w : 1,2矩阵设置true_w = [[-1.0], [2.0]] , 随机初始化w 比如[[1.0], [0.0]],目标是拟合出正确的w 代码如下: #自己写一个test case import torch d = 2 n =…

2、pytorch——Linear模型（最基础版，理解框架，背诵记忆）（调用nn.Modules模块）

#define y = X @ w import torch from torch import nn #第一模块,数据初始化 n = 100 X = torch.rand(n,2) true_w = torch.tensor([[-1.],[2]]) y = X @ true_w + torch.rand(n,1) w = torch.tensor([[1.],[1.]], requires_grad = True) """model = nn.Sequential(nn.…

Online Coding开发模式 (通过在线配置实现一个表模型的增删改查功能，无需写任何代码)

JEECG 智能开发平台. 开发模式由代码生成器转变为Online Coding模式 (通过在线配置实现一个表模型的增删改查功能,无需一行代码,支持用户自定义表单) Online Coding模式的优势: A.不再采用代码生成的方式,支持用户在线开发,直接配置即可完成一个表模型的增删改查功能, 扩展对应的JS增强接口和SQL增强接口; B.表单生成分两种方式,一种是按word文档方式展现,另一种是自动布局并以web方式展现. …

GAN实战笔记——第三章第一个GAN模型：生成手写数字

第一个GAN模型-生成手写数字一.GAN的基础:对抗训练形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…

Pytorch写CNN

用Pytorch写了两个CNN网络,数据集用的是FashionMNIST.其中CNN_1只有一个卷积层.一个全连接层,CNN_2有两个卷积层.一个全连接层,但训练完之后的准确率两者差不多,且CNN_1训练时间短得多,且跟两层的全连接的准确性也差不多,看来深度学习水很深,还需要进一步调参和调整网络结构. CNN_1: runnig time:29.795 sec.accuracy: 0.8688 CNN_2: runnig time:165.101 sec.accuracy: 0.8837 imp…

pytorch入门2.1构建回归模型初体验（模型构建）

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 终于要构建模型啦.这里我们构建的是回归模型,是用神经网络构建的,基本结构是什么样的呢? 你肯定听说过,神经网络有输入层.隐藏层.输出层,一般结构如下图所示(图片来源于网络,侵删): 所以,对比我们之前生成的数据来说,形如x=3我们想得到的输出为y=8.分别对应了上面的输入层和输出层,所以…

详解Pytorch中的网络构造，模型save和load，.pth权重文件解析

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul…

【小白学PyTorch】1 搭建一个超简单的网络

文章目录: 目录 1 任务 2 实现思路 3 实现过程 3.1 引入必要库 3.2 创建训练集 3.3 搭建网络 3.4 设置优化器 3.5 训练网络 3.6 测试 1 任务首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务: 让我们的神经网络学会逻辑异或运算,异或运算也就是俗称的"相同取0,不同取1" .再把我们的需求说的简单一点,也就是我们需要搭建这样一个神经网络,让我们在输入(1,1)时输出0,输入(1,0)时输出1(相同取0,不同取1),以此类推. 2 实现思路因为我们的需求需要有两…

手写数字识别 ----Softmax回归模型官方案例注释（基于Tensorflow,Python）

# 手写数字识别 ----Softmax回归模型 # regression import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) # 获取数据 mnist是一个轻量级的类,其中以Numpy数组的形式中存储着训练集.验证集.测试集. #…

Anaconda+django写出第一个web app（二）

今天开始建立App中的第一个Model,命名为Tutorial. Model的定义在main文件夹下的models.py中通过类进行,我们希望Tutorial这个model包含三个属性:标题.内容和发布日期,因此修改models.py的内容如下: from django.db import models # Create your models here. class Tutorial(models.Model): tutorial_title = models.CharField(max_le…

pytorch入门2.2构建回归模型初体验（开始训练）

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) 经过上面两个部分,我们完成了数据生成.网络结构定义,下面我们终于可以小试牛刀,训练模型了! 首先,我们先定义一些训练时要用到的参数: EPOCH = 1000 # 就是要把数据用几遍 LR = 0.1 # 优化器的学习率,类似爬山的时候应该迈多大的步子. BATCH_SIZE=50 其次…

pytorch入门2.0构建回归模型初体验（数据生成）

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速.简单的实现神经网络框架的编写. 0. 准备数据,并对数据集进行划分.划分其实有很多方法:见数据集划分实战code # 准备数据 import random x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0,…

Entity Framework 6 Recipes 2nd Edition（11-4）译 -> 在”模型定义”函数里调用另一个”模型定义”函数

11-4.在”模型定义”函数里调用另一个”模型定义”函数问题想要用一个”模型定义”函数去实现另一个”模型定义”函数解决方案假设我们已有一个公司合伙人关系连同它们的结构模型,如Figure 11-4所示: Figure 11-4. A model representing the associate types in a company together with the reporting association 在我们的虚拟的公司里, , team members被一个team lea…

分享：计算机图形学期末作业！！利用WebGL的第三方库three.js写一个简单的网页版“我的世界小游戏”

这几天一直在忙着期末考试,所以一直没有更新我的博客,今天刚把我的期末作业完成了,心情澎湃,所以晚上不管怎么样,我也要写一篇博客纪念一下我上课都没有听,还是通过强大的度娘完成了我的作业的经历.(当然作业不是百度来的,我只是百度了一些示例代码的意思,怎么用!算了,越解释万一越黑呢!哈哈O(∩_∩)O哈哈~) ----------------------------------------------------------------分界线------------------------------…

手动写的第一个eChart代码

手动写的第一个eChart代码 ,第一感觉,杂乱无章 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ECharts</title> </head> <body> <div id="main" class="" style="height:400px"&g…

五：用JAVA写一个阿里云VPC Open API调用程序

用JAVA写一个阿里云VPC Open API调用程序摘要:用JAVA拼出来Open API的URL 引言 VPC提供了丰富的API接口,让网络工程是可以通过API调用的方式管理网络资源.用程序和软件管理自动化管理网络资源是一件显著提升运维效率和网络生产力的事情.产品经理教你写代码系列文章的目标是不懂代码的网络工程师能一步一步的学会用API管理网络. 另外通过文章标题大家也可以看出来,产品经理教你写代码肯定是一个业余班,里面的代码很多写的都不规范,可能也有很多Bug.专业选手可以参考的有限,请…

tensorflow初次接触记录，我用python写的tensorflow第一个模型

tensorflow初次接触记录,我用python写的tensorflow第一个模型刚用python写的tensorflow机器学习代码,训练60000张手写文字图片,多层神经网络学习拟合17000次,训练完毕耗时1小时,10000张测试图片识别准确率99.17% 模型已经保存了,下一步的学习计划是: 模型调用,手写文字图片实时识别模型持续学习训练,实时预测再就是分布式部署,应该就没啥了啊剩下就是准备业务和业务数据的事情了啊…

Switch选择语句能否作用在String【字符串】上，也就是能否这么写：Switch(一个字符串变量)？

Switch选择语句能否作用在String[字符串]上,也就是能否这么写:Switch(一个字符串变量)? 解答:不可以,只能处理int,byte,short,char,(其实是只能处理int,其它三种是可以promotion到int型)不能处理Sring .…

C++->以读或写方式打开一个文件

以读或写方式打开一个文件 #include<iostream.h> //.h以C|非C标准引用库文件 #include<fstream.h> #include<stdlib.h> void main() { fstream fst; char *fn,cn[50]; fn=&cn[1]; // cin>>fn; // fst.open(fn,0x0001|0x0002); //1.如果文件不存在则新建文件:0x0001以读方式打开文件 /…

把iview中的table组件写成了一个公用组件，在另一个组件里去引用它的时候rander函数里的this指向不正确

在vue项目里使用iview制作后台管理系统时,由于有多个页面都需要用到table组件,所以就把table写到了一个公共组件里,在其他页面去引用它,但是这时会发现一个问题,就是render函数里的this指向不再指向vue实例了,因此我们就无法通过this去获取当前vue实例下的数据和事件并且去改变他们了. 公用组件tableList_xl 引用tableList_xl组件的当前组件当前rander函数里的this不指向vue实例解决方式在script里面定义了_this,然后在creat…

pytorch基础（4）-----搭建模型网络的两种方法

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.…

pytorch Debug —交互式调试工具Pdb (ipdb是增强版的pdb)-1-在pytorch中使用

参考深度学习框架pytorch:入门和实践一书第六章以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点与tensorflow不同,pyt…

网络IO模型-异步选择模型(Delphi版)

其实关于这个模型,网络上也有一个案例说明老陈使用了微软公司的新式信箱.这种信箱非常先进,一旦信箱里有新的信件,盖茨就会给老陈打电话:喂,大爷,你有新的信件了!从此,老陈再也不必频繁上下楼检查信箱了,牙也不疼了,微软提供的WSAAsyncSelect模型就是这个意思. 异步选择(WSAAsyncSelect)模型是一个有用的异步 I/O 模型.利用这个模型,应用程序可在一个套接字上,接收以 Windows 消息为基础的网络事件通知.具体的做法是在建好一个套接字后,调用WSAAsyncSelect…

Entity Framework 6 Recipes 2nd Edition（12-8）译 -> 重新获取一个属性的原始值

12-8. 重新获取一个属性的原始值问题在实体保存到数据库之前,你想重新获取属性的原始值解决方案假设你有一个模型 (见 Figure 12-11) 表示一个员工( Employee),包含工资(salary)属性. 你有一个业务规则,规定一个员工的工资增长不能超过10%.在一个实体保存到数据库之前,你想验证这条规则,拿新的工资与原来的工资比较,看是否超过10%. Figure 12-11. An Employee entity with the employee’s salary 为核实…

ROS Learning-015 learning_tf（编程）编写一个监听器程序 (Python版)

ROS Indigo learning_tf-02 编写一个监听器程序 (Python版) 我使用的虚拟机软件:VMware Workstation 11 使用的Ubuntu系统:Ubuntu 14.04.4 LTS ROS 版本:ROS Indigo 1. 这一节要做的事情: 上一节我们已经编写了一个广播员的程序,下面我们编写一个监听器程序来监听广播员发布的小海龟的坐标系信息: 监听器程序:利用广播员程序广播的坐标信息,在同一个窗口中,有2只小海龟,我们控制小海龟1 ,让小海龟2 自动…

模型搭建练习2_实现nn模块、optim、two_layer、dynamic_net

用variable实现nn.module import torch from torch.autograd import Variable N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 x = Variable(torch.randn(N, D_in)) y = Variable(torch.randn(N, D_out), requires_grad=False) model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(D_in,…