『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)…

一.不含参数层 通过继承Block自定义了一个将输入减掉均值的层:CenteredLayer类,并将层的计算放在forward函数里, from mxnet import nd, gluon from mxnet.gluon import nn class CenteredLayer(nn.Block): def __init__(self, **kwargs): super(CenteredLayer, self).__init__(**kwargs) def forward(self, x)…

总结一下相关概念: torch.Tensor - 一个近似多维数组的数据结构 autograd.Variable - 改变Tensor并且记录下来操作的历史记录.和Tensor拥有相同的API,以及backward()的一些API.同时包含着和张量相关的梯度 nn.Module - 神经网络模块,便捷的数据封装,能够将运算移往GPU,还包括一些输入输出的东西 nn.Parameter - 一种变量(Variable),当将任何值赋予Module时自动注册为一个参数 autograd.Functi…

『PyTorch』第三弹_自动求导 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类,它封装了Tensor,并整合了反向传播的相关实现 Varibale包含三个属性: data:存储了Tensor,是本体的数据 grad:保存了data的梯度,本事是个Variable而非Tensor,与data形状一致 grad_fn:指向Function对象,用于反向传播的梯度计算之用 data import torch as t from torch.autograd import…

首更: 由于TensorFlow的奇怪形式,所以载入保存的是sess,把会话中当前激活的变量保存下来,所以必须保证(其他网络也要求这个)保存网络和载入网络的结构一致,且变量名称必须一致,这是caffe...好吧,caffe也没有这种python风格的设定... 废话少说,导入包: import numpy as np import tensorflow as tf 保存会话: W = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32) b = tf.V…

关于『进击的Markdown』:第四弹 建议缩放90%食用 美人鱼(Mermaid)悄悄的来,又悄悄的走,挥一挥匕首,不留一个活口 又是漫漫画图路... 女士们先生们,大家好!  我们要接受Markdown和Mermaid的洗礼了呢  Markdown 语法真香(日常安利) ( 进击吧!Markdown!) Markdown进阶系列向你开炮,请注意接收 来吧!面对现实! 我们就不废话了   又双叒要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~   阿西,好多图啊 正文开始了 注:编者用的是C…

关于『HTML』:第三弹 建议缩放90%食用 盼望着, 盼望着, 第三弹来了, HTML基础系列完结了!! 一切都像刚睡醒的样子(包括我), 欣欣然张开了眼(我没有) 敬请期待Markdown语法系列(旧坑填完挖新坑) 开始正文之前又提一个问题:昨天有人偷听牛郎织女吗?我昨天找了个葡萄架子啥也没听着(哼唧). OK废话结束, 开始正文   又双要为大家带来(过时的)HTML了呢~   正文开始 注: !DOCTYPE 声明 <!DOCTYPE>声明有助于浏览器中正确显示网页. 网络上有很多不同…

RNN基础: 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练 TensorFlow RNN: 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题 『TensotFlow』基础RNN网络回归问题 『TensotFlow』深层循环神经网络 『TensotFlow』LSTM古诗生成任务总结 对于torch中的RNN相关类,有原始和原始Cell之分,其中RNN和RNNCell层的区别在于前者一次能够处理整个序列,而后者一次只处理序列中一个时间点的数据,前者封装更完备更易于使用,后者更具灵…

在PyTorch中计算图的特点可总结如下: autograd根据用户对variable的操作构建其计算图.对变量的操作抽象为Function. 对于那些不是任何函数(Function)的输出,由用户创建的节点称为叶子节点,叶子节点的grad_fn为None.叶子节点中需要求导的variable,具有AccumulateGrad标识,因其梯度是累加的. variable默认是不需要求导的,即requires_grad属性默认为False,如果某一个节点requires_grad被设置为True,那…

一.封装新的PyTorch函数 继承Function类 forward:输入Variable->中间计算Tensor->输出Variable backward:均使用Variable 线性映射 from torch.autograd import Function class MultiplyAdd(Function): # <----- 类需要继承Function类 @staticmethod # <-----forward和backward都是静态方法 def forward(…