在上一节中,我们介绍了如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络.一般情况下,搭建完模型后训练不会一次就能达到比较好的效果,这样,就需要不断的调整和优化模型的各个部分.从而引出了本文的主旨:如何优化模型. 在本节中,我们将介绍从数据集到模型各个部分的调整,从而可以有一个完整的解决思路. 1.数据集部分 1.1 数据集划分 一般情况下,我们会把数据集分成三个部分:训练集,验证集和测试集.依据数据集的大小,如果数据集比较大,数万或数十万个,可以将数据集采用7:2:1或8:1:1的比例来划分.…

上一节我们学习了Pytorch优化网络的基本方法,本节我们将以MNIST数据集为例,通过搭建一个完整的神经网络,来加深对Pytorch的理解. 一.数据集 MNIST是一个非常经典的数据集,下载链接:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载下来的文件如下: 该手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集.它是NIST提供的更大集合的子集.数字已经过尺寸标准化,并以固定尺寸的图像为中心. 手写数字识别是一个比较简单的任务,它是一个10分类…

上一节中,我们介绍了Pytorch的基本知识,如数据格式,梯度,损失等内容. 在本节中,我们将介绍如何使用Pytorch来搭建一个经典的分类神经网络. 搭建一个神经网络并训练,大致有这么四个部分: 1.准备数据: 2.搭建模型: 3.评估函数: 4.优化网络权重. 先上一张模型结构图,基本包含了一个网络模型所包含的内容了. 接下来依次介绍. 一.数据准备 这一部分内容在上一篇中已详细讲过,这里就不多赘述了. 二.搭建模型 1.层的概念(神经网络的基本组建单元) 针对y=wx+b,搭建了一个简易的…

2017 年初,Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上,针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch. 因其在灵活性.易用性.速度方面的优秀表现,经过2年多的发展,目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一. 现在为大家奉上出 60 分钟极速入门 PyTorch 的小教程,助你轻松上手 PyTorch!大家也可直接在实验楼学习:PyTorch 深度学习基础课程. PyTorch 基础 PyTorch 使用一种称之为 imperat…

前言 PyTorch和Tensorflow是目前最为火热的两大深度学习框架,Tensorflow主要用户群在于工业界,而PyTorch主要用户分布在学术界.目前视觉三大顶会的论文大多都是基于PyTorch,如何快速入门PyTorch成了当务之急. 正文 本着循序渐进的原则,我会依次从易到难的内容进行介绍,并采用定期更新的方式来补充该文. 一.安装PyTorch 参考链接:https://blog.csdn.net/miao0967020148/article/details/80394270 安…

我最近的文章中,专门为想学Pytorch的新手推荐了一些学习资源,包括教程.视频.项目.论文和书籍.希望能对你有帮助:一.PyTorch学习教程.手册 (1)PyTorch英文版官方手册:https://pytorch.org/tutorials/.对于英文比较好的同学,非常推荐该PyTorch官方文档,一步步带你从入门到精通.该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络,以及PyTorch语法和一些高质量的案例. (2)PyTorch中文官方文档:https://pyt…

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.8 这篇文章中,我们将详细而深入地弄懂入门OpenCV2最基本的问题,那就是图像的载入,显示和输出. PS:文章末尾提供了博文配套程序源代码的下载. 依然是先看一张运行截图: 了解过之前老版本…

Asp.Net MVC4.0 官方教程 入门指南之三--添加一个视图 在本节中,您需要修改HelloWorldController类,从而使用视图模板文件,干净优雅的封装生成返回到客户端浏览器HTML的过程. 您将创建一个视图模板文件,其中使用了ASP.NET MVC 3所引入的Razor视图引擎.Razor视图模板文件使用.cshtml文件扩展名,并提供了一个优雅的方式来使用C#语言创建所要输出的HTML.用Razor编写一个视图模板文件时,将所需的字符和键盘敲击数量降到了最低,并实现了快速,…

概念:Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的．该算法名为「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人名.它的名称来源于适应性矩估计(adaptive moment estimation) Adam(A…

目录: Pytorch数据类型:Tensor与Storage 创建张量 tensor与numpy数组之间的转换 索引.连接.切片等 Tensor操作[add,数学运算,转置等] GPU加速 自动求导:torch.autograd autograd Variable 读取数据集:torch.utils.data 抽象类:torch.utils.data.Dataset 采用batch.shuffle或者多线程:torch.utils.data.DataLoader 神经网络的构建:nn.Modul…