import torch import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # fake data x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y data (tensor), s…

pytorch1.0网络保存.提取.加载 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y d…

记录如何用Pytorch搭建LeNet-5,大体步骤包括:网络的搭建->前向传播->定义Loss和Optimizer->训练 # -*- 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_2 : Neural network of PT(Py…

#保存数据注意他只能保存变量,不能保存神经网络的框架.#保存数据的作用:保存权重有利于下一次的训练,或者可以用这个数据进行识别#np.arange():arange函数用于创建等差数组,使用频率非常高import tensorflow as tf#注意:在保存变量的时候,一定要写出他的类型即dtypeWeights = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name="Weights")baises = tf.Variable([…

Autoencoder 自编码 压缩与解压 原来有时神经网络要接受大量的输入信息, 比如输入信息是高清图片时, 输入信息量可能达到上千万, 让神经网络直接从上千万个信息源中学习是一件很吃力的工作. 所以, 何不压缩一下, 提取出原图片中的最具代表性的信息, 缩减输入信息量, 再把缩减过后的信息放进神经网络学习. 这样学习起来就简单轻松了. 所以, 自编码就能在这时发挥作用. 通过将原数据白色的X 压缩, 解压 成黑色的X, 然后通过对比黑白 X ,求出预测误差, 进行反向传递, 逐步提升自编码的…

爬虫过程中,cookie可以保留用户与服务器之间的交互信息,使服务器与用户相互能够识别.由于HTTP协议是无状态协议,即不能够识别客户端身份,即使客户端多次请求同一个url服务器仍然响应.这种协议导致服务器工作效率低下.为了解决这个问题,cookie产生的目的就是为了让服务器识别同一客户端. cookie一般保存在客户端,工作步骤为: 1.客户端第一次请求,与服务器建立关联: 2.服务器向客户端发送cookie,包含两者间的身份识别信息: 3.客户端将cookie保存在本地: 4.客户端下次请求…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size def weight_varia…

滴:转载引用请注明哦[握爪] https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9700343.html 莫烦教程是一个免费的机器学习(不限于)的学习教程,幽默风俗的语言让我们这些刚刚起步的小白们感到Friendly~o(*￣︶￣*)o.为了巩固自己的记忆,也小小の贡献于他人,将莫烦教程进行整理.难免于有错误恳请批评指正,也希望自己始终能愉悦的学习!PS:大多数为整理文本,少部分添加自己的理解. Artificial Neural Nets VS Neural Nets ? 二三十年…

一.卷积: 卷积在 pytorch 中有两种方式: [实际使用中基本都使用 nn.Conv2d() 这种形式] 一种是 torch.nn.Conv2d(), 一种是 torch.nn.functional.conv2d(), 这两种形式本质都是使用一个卷积操作,这两种形式的卷积对于输入的要求都是一样的,首先需要输入是一个 torch.autograd.Variable() 的类型,大小是 (batch, channel, H, W),其中 batch 表示输入的一批数据的数目,第二个是输入的通道…

procedure TLoginForm.FormShow(Sender: TObject);var ini:TIniFile; name:string;begin //实现动态提取数据库的登录用户名 edt1.Text:=''; qry1.SQL.Text:=''; qry1.SQL.Text:='select username from LoginUser'; qry1.Open; dbcmbxhusername.KeyItems.Clear; dbcmbxhusername.Items.C…