使用Pytorch之前,有几个概念需要弄清楚． 什么是Tensors(张量)? 这个概念刚出来的时候,物理科班出身的我都感觉有点愣住了,好久没有接触过物理学的概念了． 这个概念,在物理学中怎么解释呢? 张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数. 用在神经网络架构PyTorch中,又是怎么的概念呢? PyTorch Tensor 在概念上与 numpy 数组相同: Tensor 是一个n维数组, PyTorch 也提供了很多能在这些 Tensor 上操作的函数. 像…

who? Python是基于Torch的一种使用Python作为开发语言的开源机器学习库．主要是应用领域是在自然语言的处理和图像的识别上．它主要的开发者是Facebook人工智能研究院(FAIR)团队．在2017年1月,在Gihu上被开源了．开源之后,迅速占领了Github的热搜榜．并且凭借着它独特的优势,迅速的流行开来． what? 这么多深度学习框架,为什么选择PyTorch呢? 因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架.当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速…

首先要熟悉一下怎么使用PyTorch来实现前馈神经网络吧．为了方便理解,我们这里只拿只有一个隐藏层的前馈神经网络来举例: 一个前馈神经网络的源码和注释如下:比较简单,这里就不多介绍了． class NeuralNet(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(NeuralNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidd…

基本概念和功能: PyTorch是一个能够提供两种高级功能的python开发包,这两种高级功能分别是: 使用GPU做加速的矢量计算 具有自动重放功能的深度神经网络从细的粒度来分,PyTorch是一个包含如下类别的库: Torch:类似于Numpy的通用数组库,可以在将张量类型转换为2 (torch.cuda.TensorFloat)并在GPU上进行计算. torch.autograd 支持全微分张量运算的基于磁带的自动微分库 torch.nn 一个具有最大设计灵活性的高度集成的神经网络库 tor…

MSELoss损失函数中文名字就是:均方损失函数,公式如下所示: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数.因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量. 一般的使用格式如下所示: loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=Tr…

下载Fasion-MNIST数据集 Fashion-MNIST是一个替代原始的MNIST手写数字数据集的另一个图像数据集. 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供.其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片.Fashion-MNIST的大小.格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致.60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片.你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码. Fashion-MNIST 数…

虽然,深度学习在近几年发展迅速.但是,关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段. 其中一大部分原因是因为当前那些取得成功的神经网络的架构设计原理仍然是一个黑盒.虽然我们有着关于改进神经网络表现的丰富心得,但其实并没有真正了解神经网络是如何达到当前这么优秀的表现. 关于CNNs的一些线索 我们从如下几点开始剖析.近期研究提供了一些具体地证据证明这几点确实可以用来提升CNN的表现: 增加图像分辨率 增加网络深度 增加网络宽度 增加跳过连接(密集块或残差块) 经验表明,以上几种…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

干货 | 图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文) 2016-10-02 机器之心 选自FastML 作者:Zygmunt Z. 机器之心编译  参与:老红.李亚洲 就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构. 并且,每个架构都会有一个图解,这里将详细介绍它们. 神经网络在概念上很简单,并且它们十分动人.在层级上,有着一堆同质化的元素和统一的单位,并且它们之间还存在在一系列的加权连接.这就是神经网络的所有,至少从理论上来说是这样.然而,时间…

Hadoop架构的初略总结(2) 回顾一下前文,我们总结了以下几个方面.我们为什么需要Hadoop:Hadoop2.0生态系统的构成:Hadoop1.0中HDFS和MapReduce的结构模型. 我们大致了解了1.0,现在我们来说说2.0. 首先,我们需要理清以下几个问题: 1.Hadoop1.0自身有哪些缺陷呢? 解:从两个大的方面来说,HDFS和MapReduce. HDFS: 1)    NameNode中的单点故障问题. 针对Hadoop1.0中HDFS单点故障进行以下解释: HDFS仿…

Hadoop架构的初略总结(1) Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,此架构可以帮助用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序. 首先我们要理清楚几个问题. 1.我们为什么需要Hadoop? 解: 简单来说,我们每天上网浏览,上街购物,都会产生数据.我们处于一个数据量呈爆发式增长的时代.我们需要对这些数据进行分析处理,以获得更多有价值的东西.而Hadoop应时代而生.其次我们应该比较了解传统型关系数据库跟Hadoop之间有何区别.这些在前面的Hadoop第二课我们都有所提到.…

初相识|performance_schema全方位介绍 |导 语 很久之前,当我还在尝试着系统地学习performance_schema的时候,通过在网上各种搜索资料进行学习,但很遗憾,学习的效果并不是很明显,很多标称类似 "深入浅出performance_schema" 的文章,基本上都是那种动不动就贴源码的风格,然后深入了之后却出不来了.对系统学习performance_schema的作用甚微. 现在,很高兴的告诉大家,我们基于 MySQL 官方文档加上我们的验证,整理了一份可以系…

摘要:本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构,与最新的对比算法相比,该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升,泛化性能也得到了改善. 本文分享自华为云社区<论文解读:基于局部特征保留的图卷积神经网络架构(LPD-GCN)>,原文作者:PG13 . 近些年,很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用.但是,当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息,这对于图分类任务尤其严重,因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构.为了解决该问题,这篇文章提…

1.LeNet LeNet是指LeNet-5,它是第一个成功应用于数字识别的卷积神经网络.在MNIST数据集上,可以达到99.2%的准确率.LeNet-5模型总共有7层,包括两个卷积层,两个池化层,两个全连接层和一个输出层. import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable #方形卷积核和等长的步长 m1=nn.Conv2d(16,33,3,stride=2) #非长方形卷积核,非等长的步长和边界填充 m…

神经网络构架:主要时表示神经网络的组成,即中间隐藏层的结构 对图片进行说明:我们可以看出图中的层数分布: input layer表示输入层,维度(N_num, input_dim)  N_num表示输入层的样本个数, input_dim表示输入层的维度, 即变量的个数 hidden layer1 表示第一个隐藏层,维度(input_dim, hidden_dim1input_dim表示输入层的维度,hidden_dim1示隐藏层的维度 hidden layer2 表示第二个隐藏层,维度(hidd…

前言: 1.介绍Hystrix 在一个分布式系统里,许多依赖不可避免的会调用失败,比如超时.异常等,如何能够保证在一个依赖出问题的情况下,不会导致整体服务失败,这个就是Hystrix需要做的事情.Hystrix提供了熔断.隔离.Fallback.cache.监控等功能,能够在一个.或多个依赖同时出现问题时保证系统依然可用. 2.为什么使用Hystrix 在分布式系统架构中多个系统之间通常是通过远程RPC调用进行通信,也就是 A 系统调用 B 系统服务,B 系统调用 C 系统的服务.当尾部应用 C…

开发工具:STS 代码下载链接:GitHub管理项目 前言: Springcloud 算是当前比较火的技术,一套微服务架构的技术. 我个人对微服务的理解为: 服务可以代表service,微服务就是小的service,或者说逻辑上不可再分的功能单元. 比如一个电商管理平台,包括:用户管理.商品管理.订单管理.店铺管理.库存管理...... 我们可以把这些模块抽取成单独的进程单元,方便我们进行对某一功能的集群. 比如,我们的商品管理的业务压力较大,我们就可以集群多个商品管理单元. 微服务架构在我的个…

文章目录 shiro简介 功能介绍 从外部看 Shiro 架构 从内部看 Shiro 架构 多说一句,在学习shiro之前,我觉得应该先用 filter ,自己动手写过粗粒度的权限系统,而不要一上来就使用框架. shiro简介 shiro 系出名门 Apache ,是一个权限框架. 可以在 javaSE.javaEE 环境中使用. shiro可以完成认证,授权,加密,会话管理,缓存等功能: 与 spring security 比较,不落下风,更胜一筹,胜在简洁易用,胜在不依赖任何框架,sprin…

认识Python是大二的选修 单纯只是想赚学分而已 后来觉得越来越有趣. 一.python简介 简单来说Python 是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言.Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构.当然这些在网上都能找得到,在这里我就不多说了,在每周五上课的学习过程中,我发现Python有许多与C语言 JAVA不同的地方,Python有自己的特点,让我们这些学习的人更加能够理解和运用,…

软件介绍: Audacity是一个跨平台的声音编辑软件,用于录音和编辑音频,是自由.开放源代码的软件.可在Mac OS X.Microsoft Windows.GNU/Linux和其它操作系统上运作.Audacity在2004年7月获选为SourceForge .net当月最佳推荐项目,2007年7月选多媒体类的SourceForge .net 2007 Community Choice Awards . Audacity 最新版本是于2012年03月13日推出的2.0.0版本,2.0.0版源于…

Java是如何出现的呢?这就要回到1991年,那时候随着单片机的发展,出现了很多微型的系统,Sun公司在这个时候就成立的一个项目组,成员就有我们熟知的“Java之父” 詹姆斯·高斯林,起初的目标是为了占领计算机在家电产品上的嵌入式应用这个市场.首选的开发语言是C++,但是在具体的开发中,发现有写需求是C++不能满足的,比方说,跨平台(一个家电中可能包含多个厂商的芯片),还有就是C++系统过于庞大,而硬件资源有限.为了满足自己的需求,就在C++的基础上开发了Oak(Java的前身)语言. 但是很可…

前言: 在生产环境中,未避免单点故障,每个微服务都会做高可用部署. 通白的说,就是每一个一模一样的服务会根据需求提供多分在多台机器上. 那么在大并发的情况下,如何分配服务可以快速得到响应,就成为了我们要解决的问题. Ribbon就是一款优秀的客户端负载均衡机制. 什么是客户端负载均衡呢? 就是由服务的消费方来设定负载均衡策略,选择服务. 就像我们去超市买东西进行结账时,选择人少的柜台排队. 我们是消费方,排哪个队有我们自己决定. 配置测试环境: 1.配置三台服务提供者机器 2.修改端口号分别为:…

听说NetworkX是一个很牛的复杂网络研究的工具,就来试一下吧. import networkx as nx G= nx.Graph()#建立一个空白的图 G.add_node("node1")#增加一个叫node1的节点 G.add_node(1) G.add_node(2)#增加两个叫做1,2的节点 G.add_edge(1,2)#增加一个连接节点1,2的边 print(G.nodes())#打印图G的节点 print(G.edges())#打印图G的边 nx.draw(G)#绘…

前言: 在生产环境中,我们不可能将每个服务的真实信息暴漏出去,因为这样太不安全. 我们会选择使用路由代理真实的服务信息,由它负责转发给真实的服务. 新建一个Zool: 1.添加依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2…

前言: 在上一节里,我们学习了ribbon的使用. 我们了解到ribbon是一个客户端负载均衡机制. 而我们今天要讲的Feign呢,也是一款客户端负载均衡机制. 或者这样说,Feign封装了ribbon的负载均衡,实现了面向接口调用服务编程取缔面向服务编程. ribbon面向服务编程: @GetMapping("/hello") public List<String> sayHello() { List<String> list = new ArrayList&…

前言: 1.Eureka介绍: Spring Cloud Eureka,使用Netflix Eureka来实现服务注册与发现,它既包含了服务端组件,也包含了客户端组件,并且服务端与客户端均采用Java编写,所以Eureka主要适用于通过Java实现的分布式系统,或是与JVM兼容语言构建的系统. 2.为什么使用Eureka 假设我们要买一个商品,但是我们并不知道卖家是谁.在哪里,我们只要登录购物平台下单,平台就会负责通知卖家发货.我们不需要了解卖家的消息,就可以享受到服务.而卖家提供服务,它把服务…

在本机上下载了一个nginx,版本为1.14.0. 安装: 对于安装比较简单,下载后解压到指定目录,目录结构如下 启动: 最简单的直接双击nginx.exe,有黑窗一闪而过,不要怀疑,看一下logs的错误日志,如果没报错的话其实你已经启动成功了: 打开命令行,进入到nginx的目录,执行start nginx,同理,错误日志未报错的话启动成功 如果实在不放心地话,可以在cmd命令窗口输入命令 tasklist /fi "imagename eq nginx.exe" ,出现如下结果说明…

一.nodeJs简介 1.Node 是一个服务器端 JavaScript 解释器. 2.Node 的目标是帮助程序员构建高度可伸缩的应用程序,编写能够处理数万条同时连接到一个物理机的连接代码.处理高并发和异步I/O是Node受到开发人员的关注的原因之一. 3.Node 本身运行Google V8 JavaScript引擎,所以速度和性能非常好,而且Node对其封装的同时还改进了其处理二进制数据的能力.因此,Node不仅仅简单的使用了V8,还对其进行了优化,使其在各种环境下更加给力. 4.第三方的…

前言 生活中,我们常会看到这样一种集合:IP地址与主机名,身份证号与个人等,这种一 一对应的关系,就叫做映射.Java提供了专门的集合类用来存放这种对应关系的对象,即 java.util.Map 接口. Map 接口下的集合与 Collection 接口下的集合,它们存储数据的形式不同,Collection 接口定义了单列集合规范,每次存储一个元素:而Map接口定了的是双列集合的规范,每次存储一对元素. Collection 中的集合,元素是孤立存在的(单身狗),向集合中存储元素采用一个个元素的…

论文提出NASH方法来进行神经网络结构搜索,核心思想与之前的EAS方法类似,使用网络态射来生成一系列效果一致且继承权重的复杂子网,本文的网络态射更丰富,而且仅需要简单的爬山算法辅助就可以完成搜索,耗时0.5GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04528.pdf…