PyTorch复现AlexNet学习笔记 一篇简单的学习笔记,实现五类花分类 这里只介绍复现的工作,如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 简单说明下数据集,下载链接 下载解压数据集                    一.环境准备 可以去看上一篇博客,里面写的很详细了,并且推荐了一篇炮哥的环境搭建环境 二.模型搭建.训练 1.整体框图 AlexNet整体框图,…

PyTorch复现ResNet学习笔记 一篇简单的学习笔记,实现五类花分类,这里只介绍复现的一些细节 如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文<VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION> 简单说明下数据集,下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明 一.环境准备 可以去看之前的一篇博客,里面写的很详细了,并且推荐了一篇炮哥的环境搭建环境 Anaconda3(建议使用) python…

PyTorch复现GoogleNet学习笔记 一篇简单的学习笔记,实现五类花分类,这里只介绍复现的一些细节 如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文<Going Deeper with Convolutions> 简单说明下数据集,下载链接,这里用的数据与AlexNet的那篇是一样的所以不在说明 一.环境准备 可以去看之前的一篇博客,里面写的很详细了,并且推荐了一篇炮哥的环境搭建环境 Anaconda3(建议使用) python=3.6/3.7/3.8 pycharm (IDE) pytorc…

Pytorch线性规划模型 学习笔记(一) Pytorch视频学习资料参考:<PyTorch深度学习实践>完结合集 Pytorch搭建神经网络的四大部分 1. 准备数据 Prepare dataset 准备数据包括数据的读取加载并转换为torch框架下识别的tensor格式,注意数据的dtype为float32格式 2. 设计模型 Design model using class 网络的基本框架部分,包括自定义的网络layer结构,注意维度的变换要一致,另外,该类中还应包括forward部分…

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4…

三.CUDA semantics 二.Broadcasting semantics  广播机制 广播机制要第一项对齐,第一项对齐后(相等)才能广播,或者某个第一项为1. 但如果两个size个数相等,则第一项必须相等,某一项为1也不行. 一.Autograd mechanics x=torch.randn(5,5) y=torch.randn(5,5) z=torch.randn((5,5),requires_grad=True) a=x+y a.requires_grad Out[135]: F…

目录 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: 1.2 程序部分 2. 设计网络结构 2.1 网络设计 2.2 程序部分 3. 迭代训练 4. 测试集预测部分 5. 全部代码 1. 准备数据集 1.1 MNIST数据集获取: torchvision.datasets接口直接下载,该接口可以直接构建数据集,推荐 其他途径下载后,编写程序进行读取,然后由Datasets构建自己的数据集 ​ ​ 本文使用第一种方法获取数据集,并使用Dataloader进行按批装载.如果使用程序下载失败,请将其…

用PyTorch搭建LeNet-5手写识别 首先申明,这篇博客用于记录本人看完LeNet-5论文,并对其中的算法进行复现的记录,可以看成是学习笔记 这里只介绍复现的工作,如果想了解更多有关网络的细节,请去看论文<Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition> 在此推荐一个b站up的视频从0开始撸代码--手把手教你搭建LeNet-5网络模型_哔哩哔哩_bilibili,博主也是根据此视频进行复现的,博主其实是个小菜鸟 博主觉得up…

[pytorch学习笔记]-搭建神经网络进行关系拟合 学习自莫烦python 目标 1.创建一些围绕y=x^2+噪声这个函数的散点 2.用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条 建立数据集 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1…

[pytorch]学习笔记-激励函数 学习自:莫烦python 什么是激励函数 一句话概括 Activation: 就是让神经网络可以描述非线性问题的步骤, 是神经网络变得更强大 1.激活函数是用来加入非线性因素的,解决线性模型所不能解决的问题. 2.激励函数要考虑到线性所收到的约束条件,也就是掰弯线性函数 3.它其实就是另外一个非线性函数. 比如说relu, sigmoid, tanh. 将这些掰弯利器嵌套在原有的结果之上, 强行把原有的线性结果给扭曲了. 使得输出结果 y 也有了非线性的特征…