如果神经元的输出是输入的线性函数,而线性函数之间的嵌套任然会得到线性函数.如果不加非线性函数处理,那么最终得到的仍然是线性函数.所以需要在神经网络中引入非线性激活函数. 常见的非线性激活函数主要包括Sigmoid函数.tanh函数.ReLU函数.Leaky ReLU函数,这几种非线性激活函数的介绍在神经网络中重要的概念(超参数.激活函数.损失函数.学习率等)中有详细说明 ReLU函数处理自然语言效果更佳,Sigmoid函数处理图像效果更佳 (一)ReLU import torch from to…

库源码文件:不能被直接运行的源码文件,它仅用于存放程序实体,这些程序实体可以被其他代码使用. 代码包声明的基本规则: 1. 同目录下的源码文件的代码包声明语句要一致.也就是说,它们要同属于一个代码包(package).这对于所有源码文件都是适用的.如果目录中有命令源码文件,那么其他种类的源码文件也应该声明属于main包.这也是能够成功构建运行它们的前提. 2. 源码文件声明的代码包的名称可以与其所在的目录的名称不同.在针对代码包进行构建时,生成的结果文件的主名称与其父目录的名称一致.对于命令源码…

原文地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 什么是pytorch? pytorch是一个基于python语言的的科学计算包,主要分为两种受众: 能够使用GPU运算取代NumPy 提供最大灵活度和速度的深度学习研究平台 开始 Tensors Tensors与numpy的ndarray相似,且Tensors能使用GPU进行加速计算. 创建5 * 3的未初始化矩阵: 创建并随机初始化矩阵: 创建一…

PyTorch 的诞生 2017 年 1 月,FAIR(Facebook AI Research)发布了 PyTorch.PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架.Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架,但是因为 Lua 语言较为小众,导致 Torch 学习成本高,因此知名度不高. PyTorch 的发展 2017 年 1 月正式发布 PyTorch. 2018 年 4 月更新 0.4.0 版,支持 Windows 系统,caffe2…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/computational_graph.py 计算图 深度学习就是对张量进行一系列的操作,随着操作种类和数量的增多,会出现各种值得思考的问题.比如多个操作之间是否可以并行,如何协同底层的不同设备,如何避免冗余的操作,以实现最高效的计算效率,同时避免一些 bug.因此产生了计算图 (Computational Graph). 计算图是用来描述运算的有向无环…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤.网络模型的内容如下,包括模型创建和权值初始化,这些内容都在nn.Module中有实现. 网络模型的创建步骤 创建模型有 2 个要素:构建子模块和拼接子模块.如 LeNet 里包含很多卷积层.池化层.全连接层,当我们构建好所有的子模块之后,按照一定的顺序拼接起来…

由于工作原因,需要使用到深度学习pytorch框架,所以,跟随视频学习了深度学习框架的使用方法,视频链接如下: PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)[小土堆]_哔哩哔哩_bilibili 1.安装pytorch 在windows下使用pytorch,首先找到anaconda官网,安装64位windows版本,然后使用清华的源替换掉anaconda默认源,详细教程如下(2条消息) [2022]保姆级Anaconda安装与换国内源教程_anaconda换源_NoBug2022的博客-…

英文原文链接:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ Numpy Numpy是Python中科学计算的核心库.它提供了一个高性能的多维数组对象,以及处理这些数组的工具.如果您已经熟悉MATLAB,那么在开始学习Numpy时,您可能会发现本教程非常有用. Arrays numpy数组是由所有类型相同的值组成的网格,由非负整数的元组索引.维数为数组的秩;数组的形状是一个整数元组,给出了数组在每个维度上的大小. 我们可以从嵌套的Python列表初始…

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…

书上内容太多太杂,看完容易忘记,特此记录方便日后查看,所有基础语法以代码形式呈现,代码和注释均来源与书本和案例的整理. # -*- 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_1 : Basic code syntax of PT(Pytorch) im…