最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

计算机视觉.自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向. 计算机视觉学习,推荐阅读<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>.学到人工智能的基础概念及Python 编程技能,掌握PyTorch 的使用方法,学到深度学习相关的理论知识,比如卷积神经网络.循环神经网络.自动编码器,等等.在掌握深度学习理论和编程技能之后,还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉.<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>中的大量实例在循序渐进地学习的同时,不断地获得成…

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布…

代码和ppt: https://github.com/Iallen520/lhy_DL_Hw 遇到的一些细节问题: 1. X_train文件不带后缀名csv,所以不是规范的csv文件,不能直接用pd.read_csv,否则发现第一行名有错误,所以用原始的方法去处理 2. 记着拆分train和test,是有必要的. 3. 数据类型转换,第一次是numpy array的转换,从str转到float,第二次是pytorch数据初始化时,注意:预测问题的y是用的二维数据,float类型. 但是分类问题,…

一.分类任务: 将以下两类分开. 创建数据代码: # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.zeros(100) # class0 y data (tensor), shape=(100, 1) x1 = torch.normal(-2*n_data, 1) # class1 x da…

上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字识别的计算机视觉问题,评价我们搭建的模型的标准是它是否能准确的对手写数字图片进行识别. 其具体的过程是:先使用已经提供的训练数据对搭建好的神经网络模型进行训练并完成参数优化,然后使用优化好的模型对测试数据进行预测,对比预测值和真实值之间的损失值,同时计算出结果预测的准确率.在将要搭建的模型中会使用到…

1.情感分析语料预处理 使用酒店评论语料,正面评论和负面评论各5000条,用BERT参数这么大的模型, 训练会产生严重过拟合,,泛化能力差的情况, 这也是我们下面需要解决的问题; 2.sigmoid二分类 回顾在BERT的训练中Next Sentence Prediction中, 我们取出$[cls]$对应的那一条向量, 然后把他映射成1个数值并用$sigmoid$函数激活: $$\hat{y} = sigmoid(Linear(cls\_vector)) \quad \hat{y} \in (…

半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行..每一步计算都是手写的  python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 import pandas as pd import torch.nn as nn import torch class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequen…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

项目要求: 爬取新浪网导航页所有下所有大类.小类.小类里的子链接,以及子链接页面的新闻内容. 什么是Scrapy框架: Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted['twɪstɪd](其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包…

在上一篇博客CNN核心概念理解中,我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念.在这篇博客中,我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet5,并且利用它实现手写体字母的识别.训练数据采用经典的MNIST数据集.本文主要分为两个部分,一是如何使用PyTorch实现LeNet模型,二是实现数据准备.定义网络.定义损失函数.训练.测试等完整流程. 一.LeNet模型定义 LeNet是识别手写字母的经典网络,虽然年代久远,但从学习的角度仍不失为一个优秀的范例.要实现这个网络,首先来看看这个网络的…

任务描述:利用前9小时数据,预测第10小时的pm2.5的数值,回归任务 kaggle地址:https://www.kaggle.com/c/ml2020spring-hw1 训练集为: 12个月*20天*18维(共4320行) , 24小时(列) 每月的前20天 test为: 18*240行, 9 列 每月的后10天随机采样连续9小时 宏观上理解: 一.X和y什么样的 一个batch中,X可以是18维*9列,对应一个数值y,即第10小时的pm2.5的值 为了方便操作,可以把x拉成一个行向量,18…

关于LeNet-5 LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了,这里记录一下自己的实现方法. LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中,被用于手写数字识别,也是首批在图像识别中运用了卷积的网络.LeNet-5的网络结果如下: 从这个网络结构图中可以看出,网络首先经过了卷积.池化.卷积.池化.全连接.全连接.接下来对这些层做一些解释. 网络结构 第一次卷积 LeNet-5的第一次卷积采用了5*5的…

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下…

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…

论文  < Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>通过CNN实现了文本分类. 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 13:55 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim…

Numpy 是一个非常好的框架,但是不能用 GPU 来进行数据运算. Numpy is a great framework, but it cannot utilize GPUs to accelerate its numerical computations. For modern deep neural networks, GPUs often provide speedups of 50x or greater, so unfortunately numpy won't be enough…

文本情感分类: 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出 比如双层的LSTM,使用正向的最后一层和反向的最后一层进行拼接 def forward(self,input): ''' :param input: :return: ''' input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size,seq_len,200] output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) out = torch.cat(h_n[-1,:,:…

各位20级新同学好,我安排的课程没有教材,只有一些视频.论文和代码.大家可以看看大纲,感兴趣的同学参加即可.因为是第一次开课,大纲和进度会随时调整,同学们可以随时关注.初步计划每周两章,一个半月完成课程. Part 1 : 课程大纲 第一章 绪论 1.1 从专家系统到机器学习 1.2 从传统机器学习到深度学习 1.3 深度学习的能与不能 1.4 pytorch 基础 第二章 神经网络基础 2.1 浅层神经网络:生物神经元到单层感知器,多层感知器,反向传播和梯度消失 2.2 神经网络到深度学习:逐…

GitHub代码练习地址:https://github.com/Neo-ML/MachineLearningPractice/blob/master/Pytorch01_LinearRegression.py 有关线性回归的公式及相关代码实现: Step1: 代码实现为: Step2:单步梯度下降 代码实现为: Step3: 开始梯度下降迭代: Step4: 拟定好各种参数,开始运行:…

一.回归任务介绍: 拟合一个二元函数 y = x ^ 2. 二.步骤: 导入包 创建数据 构建网络 设置优化器和损失函数 前向和后向传播训练网络 画图 三.代码: 导入包: import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt 创建数据 #torch中的数据要是二维的,unsqueeze是将一维数据转化成二维数据 tmp =…

import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(100, 2) # 100个具有2个属性的数据 shape=(100,2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # 根据原始数据生成随机数据,第一个参数是均值,第二个是方差,这里设置为1了,shape=(10…

https://blog.csdn.net/u012927188/article/details/73650264…

Numpy provides an n-dimensional array object, and many functions for manipulating these arrays. Numpy is a generic framework for scientific computing; it does not know anything about computation graphs, or deep learning, or gradients. However we can…

先运行main.py进行文本序列化,再train.py模型训练 dataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import torch import os from utils import tokenlize import config class ImdbDataset(Dataset): def __init__(self,train=True): super(ImdbDataset,self).__init__()…

前言:译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享. 具体的数据格式,这种方式并不适合处理很多的数据,但是对于 demo 来说非常友好,把英文改成中文,标签改成分词问题中的 "BEMS" 就可以跑起来了. # Make up some training data training_data = [( "the wall street journal reported…

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试…

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,…

Pytorch实现波阻抗反演 1 引言 地震波阻抗反演是在勘探与开发期间进行储层预测的一项关键技术.地震波阻抗反演可消除子波影响,仅留下反射系数,再通过反射系数计算出能表征地层物性变化的物理参数.常用的有道积分.广义线性反演.稀疏脉冲反演.模拟退火反演等技术. 随着勘探与开发的深入,研究的地质目标已经从大套厚层砂体转向薄层砂体,而利用常规波阻抗反演方法刻画薄层砂体不仅要消耗大量人力.物力,且反演得到的波阻抗精度也难以满足实际需求.近年来,深度学习在地震反演和解释等地震领域显现出了巨大的潜力,其中…

pytorch之nn.Conv1d详解 之前学习pytorch用于文本分类的时候,用到了一维卷积,花了点时间了解其中的原理,看网上也没有详细解释的博客,所以就记录一下. Conv1dclass torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels(int) – 输入信号的通道.在文本分类中,即为词向量的维度o…