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深度学习04-Tensorflow 深度学习04-(Tensorflow) Tensorflow概述 Tensorflow简介 什么是Tensorflow Tensorflow的特点 Tensorflow发展历史 Tensorflow安装 案例1:快速开始 案例2:张量相加 Tensorflow体系结构 体系结构概述 单机模式与分布式模式 后端逻辑层次 基本概念 张量 数据流 操作 图和会话 变量和占位符 Tensorflow基本使用 图和会话操作 什么是图 案例3:查看图对象 会话及相关操作…

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量…

/** 题目:Fantasy of a Summation 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/L 题意:n个数,k层重复遍历相加.求它的和%mod的值: 思路:很容易想到n个数出现在要加的和中的次数相同. 又所有数的出现次数为n^k * k: 所以每个数出现的次数为n^k * k / n; */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #inclu…

转置:即行列转换. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt C=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # Display matrix plt.matshow(C) plt.show() # 转置-行列转换 D=C.T plt.matshow(D) plt.show() 开始建立的矩阵如图: 转置后的矩阵如图:…

前言 上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现,本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现.因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算,本文针对几种常用操作的梯度计算和实现进行了较为详细的介绍.如有错误欢迎指出. 首先先简单总结一下, 实现反向传播过程主要就是完成两个任务: 实现不同操作输出对输入的梯度计算 实现根据链式法则计算损失函数对不同节点的梯度计算 再附上SimpleFlow的代码地址: https://github.com/PytLab/simp…

使用PyTorch构建神经网络以及反向传播计算 前一段时间南京出现了疫情,大概原因是因为境外飞机清洁处理不恰当,导致清理人员感染.话说国外一天不消停,国内就得一直严防死守.沈阳出现了一例感染人员,我在22号乘坐飞机从沈阳乘坐飞机到杭州,恰好我是一位密切接触人员的后三排,就这样我成为了次密切接触人员,人下飞机刚到杭州就被疾控中心带走了,享受了全免费的隔离套餐,不得不说疾控中心大数据把控是真的有力度.在这一段时间,也让我沉下心来去做了点事,之前一直鸽的公众号也开始写上了...不过隔离期间确实让我这么…

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…

上一节中,我们使用autograd的包来定义模型并求导.本节中,我们将使用torch.nn包来构建神经网络. 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法,该方法返回output. 上图是一个简单的前馈神经网络.它接受一个输入.然后一层接着一层地传递.最后输出计算的结果. 神经网络模型的训练过程 神经网络的典型训练过程如下: 定义包含一些可学习的参数(或者叫做权重)的神经网络模型. 在数据集上迭代. 通过神经网络处理输入. 计算损失函数(输出结果和正确值的差值大小).…

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc…