多分类问题 目录 多分类问题 Softmax 在Minist数据集上实现多分类问题 作业 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax 这一讲介绍使用softmax分类器实现多分类问题. 上一节课计算的是二分类问题,也就是输出的label可以分类为0,1两类.只要计算出\(P(y=1)\)的概率,那么\(P(y=0)=1-P(y=1)\):所以只需要计算一种类型的概率即可,也就是只要一个参数. 而在使用…

处理多维特征的输入 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili 这一讲介绍输入为多维数据时的分类. 一个数据集示例如下: 由于使用的是多维的数据,因此模型中的x和y都应该变为向量的形式,变为如下式子: 而下方针对多维数据的式子中的一部分可以使用矩阵相乘的方式表示: \[\hat y^{(i)}=\sigma([x_1^{(i)}...x_8^{(i)}]\begin{bmatrix} w_1\\ .\\ .\\ .\…

反向传播 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili 目录 反向传播 笔记 作业 笔记 在之前课程中介绍的线性模型就是一个最简单的神经网络的结构,其内部参数的更新过程如下: 对于简单的模型来说可以直接使用表达式的方式来更新权重,但是如果网络结构比较复杂(如下图),直接使用解析式的方式来更新显然有些复杂且不太可能实现. 反向传播就是为了解决这种问题.反向传播的基本思想就是将网络看成一张图,在图上传播梯度,从而使用链式传…

Overview 1.PyTorch简介 ​ PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序.它主要由Facebookd的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络. 2.与TensorFlow区别 ​ pytorch是一个动态的框架,而TensorFlow是静态框架(2.x版本也为动态框架优先).静态框架就是指我们首先构建一个计算图,构建完成之后这个图就不再变化,通过给变量赋值来进行计算,这样势必导致我们需要修改逻辑的时…

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利…

如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti…

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for…

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…

乳腺癌是全球第二常见的女性癌症.2012年,它占所有新癌症病例的12%,占所有女性癌症病例的25%. 当乳腺细胞生长失控时,乳腺癌就开始了.这些细胞通常形成一个肿瘤,通常可以在x光片上直接看到或感觉到有一个肿块.如果癌细胞能生长到周围组织或扩散到身体的其他地方,那么这个肿瘤就是恶性的. 以下是报告: 大约八分之一的美国女性(约12%)将在其一生中患上浸润性乳腺癌. 2019年,美国预计将有268,600例新的侵袭性乳腺癌病例,以及62,930例新的非侵袭性乳腺癌. 大约85%的乳腺癌发生在没有乳…

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这…

  0x00 PyTorch是什么? PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包,它主要面向两种场景: 用于替代NumPy,可以使用GPU的计算力 一种深度学习研究平台,可以提供最大的灵活性和速度 0x01 开始学习 1.Tensors Tensors(张量)类似于numpy的ndarrays,不过Tensors还可以运行于GPU上以提升计算速度. from __future__ import print_function import torch 创建一个5x3且未初始化的矩阵: x…

第1章 PyTorch与深度学习 深度学习的应用 接近人类水平的图像分类 接近人类水平的语音识别 机器翻译 自动驾驶汽车 Siri.Google语音和Alexa在最近几年更加准确 日本农民的黄瓜智能分拣 肺癌检测 准确度高于人类的语言翻译 读懂图片中的图像含义 现今深度学习应用中最受欢迎的技术和出现的时间点 技术 年份 神经网络 1943 反向传播 20世纪60年代初期 卷积神经网络 1979 循环神经网络 1980 长短期记忆网络 1997 深度学习过去的叫法 20世纪70年代叫控制论(cyb…

什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算. 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 开始学习 Tensors (张量) Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时  Tensors 可以使用 GPU 进行计算. from future import print_function import torch 构造一个5x3矩阵,不初始化. x = torch.em…

获得 fb首席科学家力挺的 pytorch教程 发布啦, 看截图  整个 pdf一共141页,相对 其它教程来说 已经 相当精简了, 先看一下目录结构 ![file](https://img2018.cnblogs.com/blog/1876748/201911/1876748-2019112220070…

  神经网络可以通过使用torch.nn包来构建. 既然你已经了解了autograd,而nn依赖于autograd来定义模型并对其求微分.一个nn.Module包含多个网络层,以及一个返回输出的方法forward(input) . 例如,查看下图中的对数字图片分类的网络: 这是一个简单的前馈网络.它接受输入,并将输入依次通过多个层,然后给出输出结果. 对于神经网络来说,一个经典的训练过程包括以下步骤: 定义一个包含一些可学习的参数(或权重)的神经网络 对输入数据集进行迭代 通过网络处理输入 计算…

  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将…

这是https://zhuanlan.zhihu.com/p/25572330的学习笔记. Tensors Tensors和numpy中的ndarrays较为相似, 因此Tensor也能够使用GPU来加速运算. from __future__ import print_function import torch x = torch.Tensor(5, 3) # 构造一个未初始化的5*3的矩阵 x = torch.rand(5, 3) # 构造一个随机初始化的矩阵 x # 此处在notebook中…

https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 官方推荐的一篇教程 Tensors #Construct a 5x3 matrix, uninitialized: x = torch.empty(5, 3) #Construct a randomly initialized matrix: x = torch.rand(5, 3) # Construct a matrix filled zeros and…

  在本节中,我们将学习如何利用DataParallel使用多个GPU. 在PyTorch中使用多个GPU非常容易,你可以使用下面代码将模型放在GPU上: model.gpu() 然后,你可以将所有张量拷贝到GPU上: mytensor = my_tensor.gpu() 请注意,仅仅调用my_tensor.gpu()并不会将张量拷贝到GPU上,你需要将它指派给一个新的张量,然后在GPU上使用这个新张量. 在多个GPU上执行你的前向和后向传播是一件很自然的事情.然而,PyTorch默认情况下只会…

  说明:本系列教程翻译自PyTorch官方教程<Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz>,基于PyTorch 0.3.0.post4   教程目标 在高层次上理解PyTorch的Tensor库和神经网络 训练一个小型的神经网络来分类图像 前提条件 假设读者熟悉基础的NumPy库 确保已经安装了torch和torchvision包 系列目录 PyTorch是什么? Autograd:自动化微分 神经网络 训练分类器 数据并行化…

利用平pytorch搭建简单的神经网络实现minist手写字体的识别,采用三层线性函数迭代运算,使得其具备一定的非线性转化与运算能力,其数学原理如下: 其具体实现代码如下所示:import torchimport matplotlib.pyplot as pltdef plot_curve(data): #曲线输出函数构建 fig=plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color="blue") plt.legend(["va…

目录 DAN(Deep Average Network) Fasttext fasttext文本分类 fasttext的n-gram模型 Doc2vec DAN(Deep Average Network) MLP(Multi-Layer Perceptrons)叫做多层感知机,即由多层网络简单堆叠而成,进而我们可以在输出层加入softmax,或者将输入层作为特征进行提取后,输入到SVM,逻辑回归,朴素贝叶斯等传统分类器进行分类预测.其中最具代表的是DAN,其基本结构如下图所示: 在输入层,我们对…

@ 目录 一.工具安装 1.1 Anaconda 安装 1.2 Pytorch安装 二.编辑器安装 2.1 Pycharm安装 2.2 Jupyter安装 OS: ubuntu 20.04(虚拟机) 一.工具安装 1.1 Anaconda 安装 首先安装Anaconda ,我是去清华大学镜像站下载,版本为 Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 参考这篇CSDN博客安装好. 安装成功测试: 首先创建一个虚拟环境: conda create -n pytorch pytho…

  在PyTorch中,集中于所有神经网络的是autograd包.首先,我们简要地看一下此工具包,然后我们将训练第一个神经网络. autograd包为张量的所有操作提供了自动微分.它是一个运行式定义的框架,这意味着你的后向传播是由你的代码运行方式来定义的,并且每一个迭代都可以是不同的. 下面,让我们使用一些更简单的术语和例子来解释这个问题. 0x01 变量(Variable) autograd.Variable是autograd包的核心类,它封装了一个张量,并支持几乎所有在该张量上定义的操作.一…

Taylor Guo @ Shanghai - 2018.10.22 - 星期一 PyTorch 资源链接 图像分类 VGG ResNet DenseNet MobileNetV2 ResNeXt SqueezeNet ShuffleNet ShuffleNet V2 位姿估计 CPM: Convolutional Pose Machines OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields…

拉取镜像 $ docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 查看本地已有镜像 $ docker images 创建容器 $ docker run -it -v /home/cenjw/dataset/:/home/data \ > -v /home/cenjw/kt/:/home/ktmodel --gpus=all --name=torchenv \ > pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn…

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG…

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

1 安装numpy,scipy, matplotlib, sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-matplotlibsudo apt-get install python-dev 2 图片处理相关的科学库 pip install scikit-image 3 安装cv2 需要下载opencv,我用的是opencv-2.4.13.zip 1>安装…

def relu_forward(x): out = x * (x > 0) # * 对于 np.ndarray 而言表示 handmard 积,x > 0 得到的 0和1 构成的矩阵 return out, x def relu_backward(dout, cache): x = cache dx = dout * (x >= 0) return dx 传递回去的 x 作为反向传递时会用到的中间变量也即 cache…