用variable实现nn.module import torch from torch.autograd import Variable N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 x = Variable(torch.randn(N, D_in)) y = Variable(torch.randn(N, D_out), requires_grad=False) model = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(D_in,…

模型训练的三要素:数据处理.损失函数.优化算法    数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.normal_(net[0].weight, mean=0, std=0.01) #初始化net[0].weight的期望为0,标准差为0.01的正态分布tensor init.constant_(…

0802_转载-nn 模块中的网络层介绍 目录 一.写在前面 二.卷积运算与卷积层 2.1 1d 2d 3d 卷积示意 2.2 nn.Conv2d 2.3 转置卷积 三.池化层 四.线性层 五.激活函数层 六.总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.写在前面 疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理…

Darknet_Yolov3模型搭建 YOLO(You only look once)是目前流行的目标检测模型之一,目前最新已经发展到V3版本了,在业界的应用也很广泛.YOLO的特点就是"快",但由于YOLO对每个网格只预测一个物体,就容易造成漏检,对物体的尺度相对比较敏感,对于尺度变化较大的物体泛化能力较差.YOLO的基本原理是:首先对输入图像划分成7x7的网格,对每个网格预测2个边框,然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口,最后再使用边框合并的方式去除冗余窗口,得出检测结果,如下图…

一周总结:AutoEncoder.Inception .模型搭建及下周计划   1.AutoEncoder: AutoEncoder: 自动编码器就是一种尽可能复现输入信号的神经网络:自动编码器必须捕捉可以代表输入数据的最重要的因素:类似PCA,找到可以代表原信息的主要成分. 作用:降维表示.也相当于一个神经网络.   2.六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题 http://www.ednchina.com/news/article/20170627LSTM 其中文中最后提到(加粗地…

文章转自http://www.2cto.com/kf/201702/536097.html slf4j+logback搭建超实用的日志管理模块(对日志有编号管理):日志功能在服务器端再常见不过了,我们非常有必要记录下发生在服务器上的活动,这些日志将用于debug.统计等各种用途. slf4j+logback这种实现方式是很常见的,好处自然是方便!.在这篇文章中,你将看到如何使用logback搭建你自己的日志组件并将日志输出到文件.如何查看这些文件.如何为每个线程上的访问分配独有的一个日志id.…

今年的CCF A会又要开始投稿了,实验室的师弟还在玩命的加实验,虽然我属于特殊情况是该从靠边站被老板扶正但是实验室的事情我也尽力的去帮助大家,所以师弟在做实验的时候遇到了问题也会来问问我,这次遇到的一个问题就是torch7的安装,以及 hdf5模块,torch模块 , nn模块的安装 搞不上,于是乎我就再次出马了,于是就有了这次的博客. 首先,要说下这次的安装平台为  Linux 的  Ubuntu18.04 . torch7的安装 torch7 的官网 http://torch.ch/docs…

孤荷凌寒自学python第八十四天搭建jTessBoxEditor来训练tesseract模块 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 由于本身tesseract模块针对普通的验证码图片的识别率并不高,据说需要进行专门针对具体某一型号的验证码图片的训练才可以,因此今天的学习重点是搭建jTessBoxEditor环境来进行tesseract训练数据的训练和生成. 是完全参照以下博客内容来进行的: https://www.cnblogs.com/zhongtang/p/5555950.html 具体…

目录 1. 创建工程和user-service模块 1.1 创建空工程 1.2 在空工程里新建Module 2. 配置文件 2.1 pom.xml 2.2 application.yml 3. 代码 3.1 代码目录结构 3.2 UserController 3.3 UserService 3.4 UserMapper 3.5 启动 4. 创建user-consume模块 4.1 配置文件 4.2 代码 4.3 启动运行 5. 参考资料 详细演示user-service的搭建过程,user-co…

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个…