from mxnet import gluon,init,nd,autograd from mxnet.gluon import data as gdata,nn from mxnet.gluon import loss as gloss import mxnet as mx import time import os import sys # 建立网络 net = nn.Sequential() # 使用较大的 11 x 11 窗口来捕获物体.同时使用步幅 4 来较大减小输出高和宽. # 这里…

import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata import time import sys net = nn.Sequential() net.add(nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmo…

from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import nd,autograd import gluonbook as gb import sys # 读取数据 # 读取数据 mnist_train = gdata.vision.FashionMNIST(train=True) mnist_test…

from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss,nn from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import autograd,nd import gluonbook as gb import sys # 读取数据 mnist_train = gdata.vision.FashionMNIST(train=True) mnist_test = gdata.…

神经网络由对数据进行操作的layers/modules组成.torch.nn 命名空间提供了所有你需要的构建块,用于构建你自己的神经网络.PyTorch的每一个module都继承自nn.Module.神经网络本身也是包含其它module(layer)的module.这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构. 下面,我们将构建一个神经网络分类FashionMNIST数据集的图片 import os import torch from torch import nn from torch.utils…

最近在学习Pytorch v1.3最新版和Tensorflow2.0. 我学习Pytorch的主要途径:莫烦Python和Pytorch 1.3官方文档 ,Pytorch v1.3跟之前的Pytorch不太一样,比如1.3中,Variable类已经被弃用了(目前还可以用,但不推荐),tensor可以直接调用backward方法进行反向求导,不需要再像之前的版本一样必须包装成Variable对象之后再backward. Tensorflow2.0的学习可以参考北大学生写的教程:https://tf…

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 对数据集的处理 3. 网络模型 3.1 ReLU Nonlinearity 3.2 Training on multiple GPUs 3.3 Local Response Normalization 3.4 Overlapping Pooling 3.5 Overall Architecture 4. 减少过拟合 4.1 Data Augmentation 4.2 dropout 5. details of learning 效果 @ 0. 论文链接 h…

import tensorflow as tf import os from matplotlib import pyplot as plt import tensorflow.keras.datasets from tensorflow.keras import Model import numpy as np from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten,BatchNormalization,Dropout,Conv2D,Activati…

AlexNet AlexNet是2012年提出的一个模型,并且赢得了ImageNet图像识别挑战赛的冠军.首次证明了由计算机自动学习到的特征可以超越手工设计的特征,对计算机视觉的研究有着极其重要的意义. AlexNet的设计思路和LeNet是非常类似的.不同点主要有以下几点: 激活函数由sigmoid改为Relu AlexNet使用了dropout,LeNet没有使用 AlexNet引入了大量的图像增广,如翻转.裁剪和颜色变化,从而进一步扩大数据集来缓解过拟合 激活函数 relu \[\text…

目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 对多维Tensor按维度操作 定义softmax操作 softmax回归模型 定义损失函数 定义准确率 训练模型 模型预测 softmax的简洁实现 初始化参数和获取数据 定义网络模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化函数 训练 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类…