最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…

[学习笔记]jQuery的基础学习 新建 模板 小书匠  什么是jQuery对象? jQuery 对象就是通过jQuery包装DOM对象后产生的对象.jQuery 对象是 jQuery 独有的. 如果一个对象是 jQuery 对象, 那么它就可以使用 jQuery 里的方法: $(“#test”).html(); $("#test").html() 意思是指:获取ID为test的元素内的html代码.其中html()是jQuery里的方法 这段代码等同于用DOM实现代码: docume…

[学习笔记]JavaScript的基础学习 一 变量 1 变量命名规则 Camel 标记法 首字母是小写的,接下来的字母都以大写字符开头.例如: var myTestValue = 0, mySecondValue = "hi"; Pascal 标记法 首字母是大写的,接下来的字母都以大写字符开头.例如: Var MyTestValue = 0, MySecondValue = "hi"; 匈牙利类型标记法 在以 Pascal 标记法命名的变量前附加一个小写字母(或…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 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 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化…

一.Django的学习需要掌握的一些基础 第一个需要注意的点:客户端发送过来的数据结构组成: 第二个需要注意的点:动态网页和静态网页 静态网页:用户发送请求,服务端找到对应的静态文件返回给浏览器,静态网页时不变的,用户恮什么就返回什么,不能和用户交互. 动态网页:动态网页和静态网页的区别就是动态网页能和用户进行交互,根据用户的需求随时调换不同的静态页面返回给浏览器. 疑问:1.wsgiref怎么把套接字封装的? WSGI_APPLICATION = 'untitled7.wsgi.applica…

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 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 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install…

各位20级新同学好,我安排的课程没有教材,只有一些视频.论文和代码.大家可以看看大纲,感兴趣的同学参加即可.因为是第一次开课,大纲和进度会随时调整,同学们可以随时关注.初步计划每周两章,一个半月完成课程. Part 1 : 课程大纲 第一章 绪论 1.1 从专家系统到机器学习 1.2 从传统机器学习到深度学习 1.3 深度学习的能与不能 1.4 pytorch 基础 第二章 神经网络基础 2.1 浅层神经网络:生物神经元到单层感知器,多层感知器,反向传播和梯度消失 2.2 神经网络到深度学习:逐…

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 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu…

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…

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 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否…

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 pytorch的设计遵循tensor-> variable(autograd)-> nn.Module三个由低到高的抽象层次,分别代表高维数组(张量).自动求导(变量)和神经网络(层/模块).这三个抽象之间联系紧密,可以同时进行修改和操作 在IPython和Jupyter notebook两个工具中使用了Jupyter noteboo…

Dubbo的简单介绍 是什么? Dubbo是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架,每天为2,000多个服务提供30多亿次訪问量支持.并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员网站. Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案.以及SOA服务治理方案. 产生背景 (1)当服务越来越多时,服务URL配置管理变得很困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大. 此时须要一个服务注冊中心,动态的注冊和发现服务,使服务的位置透明. 并通过在消费方获取服务提供方地址列表,实现…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像 GAN解决了非监督学习中的著名问题:给定一批样本,训练一个系统能够生成类似的新样本 生成对抗网络的网络结构如下图所示: 生成器(generator):输入一个随机噪声,生成一张图片 判别器(discriminator):判断输入的图片是真图片还是假图片 训练判别器D时,需要利用生成器G生成的假图片和来自现实世界的真图片:训练生成器时,只需要使用噪声生…

lxml的作用 lxml是HTML.xml的解析器,主要的功能是如何解析和提取HTML和xml数据 lxml和正则一样,也是使用C来实现的,是一款高性能的python HTML/xml解析器,我们可以使用xpath语法快速定位特定元素和节点信息 xpath的介绍 xpath(xml path language)是一门在xml文档之查找信息的语言,可用来在xml文档中对元素和属性进行遍历 路径表达式 最常用的路径表达式: / :表示从根节点选取 //:从匹配选择的当前节点选择文档中的节点,而不考虑…

ba4的介绍: bs4是第三方提供的库,可以将网页生成一个对象,这个网页对象有一些函数和属性,可以快捷的获取网页中的内容和标签 lxml的介绍 lxml是一个文件的解释器,python自带的解释器是:html.parser import re from bs4 import BeautifulSoup# 把网页生成对象的对象拿出来soup = BeautifulSoup(open("test.html",encoding="utf8"),"lxml&quo…

Hibernate是一个开放源代码的ORM(对象关系映射)框架,它对JDBC进行了轻量级的封装,Java程序员可以使用面向对象的编程思维来操纵数据库,它通过对象属性和数据库表字段之间的映射关系,将对象持久化到数据库中,可以说Hibernate就是将数据从对象形式转换成表字段后存入数据库的一种框架.hibernate移植非常好,因为它用到了方言配置,可以根据不同的数据库自动发出不同的sql. 1.环境准备: 1)去Hibernate官网下载最新的hibernate文件,笔者版本号为hibernat…

大数据hadoop无疑是当前互联网领域受关注热度最高的词之一,大数据技术的应用正在潜移默化中对我们的生活和工作产生巨大的改变.这种改变给我们的感觉是“水到渠成”,更为让人惊叹的是大数据已经仅仅是互联网行业的风口了,更是被上升到了国家战略层面的高度,大数据行业的黄金期就这样爆发了.于是在IT领域掀起了一股学习hadoo的浪潮······ 零基础学习hadoop开发是很多新手关心的问题,当然零基础并不是说没有IT方面的知识储备,而是指没有大数据hadoop方面的基础.将“零基础学习hadoop开发”…

A Spring boot(10) 基础学习内容 B SpringBoot(16) 基础学习内容…

Linux基础学习-通过VM安装RHEL7.4 Linux基础学习-命令行与图形界面切换 Linux基础学习-基本命令 Linux基础学习-RHEL7.4之YUM更换CentOS源 Linux基础学习-RPM Linux基础学习-用户的创建修改删除 Linux基础学习-LVM逻辑卷管理遇到的问题 Linux基础学习-网络管理 Linux基础学习-chrony时间同步服务 Linux基础学习-数据备份工具rsync Linux基础学习-使用vsftpd服务传输文件 Linux基础学习-NFS网络文…

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…

DEADLINE: 2020-07-25 22:00 写在最前面: 本课程的主要思路还是要求大家大量练习 pytorch 代码,在写代码的过程中掌握深度学习的各类算法,希望大家能够坚持练习,相信经度过这个酷暑,不知不觉中,你会感觉自己有显著提高.代码教程在 github 上,如遇到图片不显示的情况,可参考博客解决问题:https://blog.csdn.net/qq_38232598/article/details/91346392 目录 1. 视频学习 1.1 绪论 1.2 深度学习概述 1.…

目录 pytorch学习 numpy & Torch Variable 激励函数 回归 区分类型 快速搭建法 模型的保存与提取 批训练 加速神经网络训练 Optimizer优化器 CNN MNIST手写数据 Reference pytorch学习 numpy & Torch import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) torch_data = torch.from_numpy(np_data)…

书上内容太多太杂,看完容易忘记,特此记录方便日后查看,所有基础语法以代码形式呈现,代码和注释均来源与书本和案例的整理. # -*- coding: utf-8 -*- # All codes and comments from <<深度学习框架Pytorch入门与实践>> # Code url : https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book # lesson_1 : Basic code syntax of PT(Pytorch) im…

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…

Python实战及机器学习(深度学习)技术 一,时间地点:2020年01月08日-11日 北京(机房上课,每人一台电脑进行实际案例操作,赠送 U盘拷贝资料及课件和软件)二.课程目标:1.python基础学习 2.人工智能与机器学习理论及实战3.回归算法 4.KNN分类算法5.决策树算法 6.集成算法与随机森林7.K-means聚类算法 8.支持向量机SVM9.泰坦尼克号获救预测案例 10.深度学习基础-神经网络介绍11.Tensorflow基础应用 12.卷积神经网络CNN应用13.长短时记忆网…

深度学习DeepLearning核心技术实战2020年01月03日-06日 北京一.深度学习基础和基本思想二.深度学习基本框架结构 1,Tensorflow2,Caffe3,PyTorch4,MXNet三,卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 强化学习DRL 对抗性生成网络GAN 迁移学习TL四.深度学习算法理论解析:五.深度学习实际应用案例操作:1,CNN——>图像分类 2,Lstm——>文本分类3,Lstm——>命名实体抽取 4,Yolo——>目标检测 5,图像分类(CNN)…

笔记作者:王博Kings 目录 一.整体学习的建议 1.1 如何成为Pytorch大神? 1.2 如何读Github代码? 1.3 代码能力太弱怎么办? 二.Pytorch与TensorFlow概述 2.1 什么是Pytorch? 2.1.1 Pytorch两个核心模块 2.1.2 Pytorch可视化:Visdom 2.1.3 Pytorch的优缺点 2.2 什么是TensorFlow 2.2.1 TensorFlow两个核心模块 2.2.2 TensorFlow可视化:TensorBoard…