转载链接:http://blog.csdn.net/cham_3/article/details/56049205

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

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

GAN这一概念是由Ian Goodfellow于2014年提出,并迅速成为了非常火热的研究话题,GAN的变种更是有上千种,深度学习先驱之一的Yann LeCun就曾说,"GAN及其变种是数十年来机器学习领域最有趣的idea".那么什么是GAN呢?GAN的应用有哪些呢?GAN的原理是什么呢?怎样去实现一个GAN呢?本文将一一阐述.具体大纲如下: 1.什么是GAN? 1.1 对抗思想--啵啵鸟与枯叶蝶 1.2 GAN思想--画画的演变 1.3 零和博弈(zero-sum game) 1.4

转自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型 在训练的时候可能需要中断一下,然后继续训练,也就是简单的从保存的模型中加载参数权重: net = SNet() net.load_state_dict(torch.load("model_1599.pkl")) 这种方式是针对于之前保存模型时以保存参数的格式使用的: torch.save(net.state_dict(), &qu

#https://www.tensorflow.org/install/install_linux#ValidateYourInstallation #https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose #https://github.com/torch/distro gbt@gbt-Precision-7720:~$ gbt@gbt-Precision-7720:~$ cd MVIG-SJTUgbt@gbt-Precision-7720:~/MVIG-SJTU$ gb

手写数字识别,神经网络领域的“hello world”例子,通过pytorch一步步构建,通过训练与调整,达到“100%”准确率 1.快速开始 1.1 定义神经网络类,继承torch.nn.Module,文件名为digit_recog.py import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(

一.理论 关于SRGAN的的论文中文翻译网上一大堆,可以直接读网络模型(大概了解),关于loss的理解,然后就能跑代码 loss  = mse + 对抗损失 + 感知损失   : https://blog.csdn.net/DuinoDu/article/details/78819344 loss不要乱改,尽量按照原来论文的来,我尝试了  0.2*MSE+0.4*感知损失+0.4*对抗损失 , 结果loss很奇怪,效果也很差 SRGAN的3个重要loss: 二.代码及其理解(源码) (1)文件结

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层.线性层和激活函数层. 池化层 池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大 kernel 的感受野. 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避

containers graph LR A["Containers"] --> B["nn.Sequetial"] B["nn.Sequetial"] --> C["wrap multiple network layers in sequence"] A["Containers"] --> D["nn.ModuleList"] D["nn.ModuleList

VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. 模型市场中能共享及克隆模型:3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割.目标探测上的威力:4.添加图像增强.快速入门.参数弹窗等辅助性功能 修复缺陷:1.大幅改进UI界面,提升用户体验:2.修改注销不跳转.图片丢失等已知缺陷:3.实现双服务器访问,缓解访问压力 访问地址:http://sunie

1. 模型下载 import re import os import glob import torch from torch.hub import download_url_to_file from torch.hub import urlparse import torchvision.models as models def download_model(url, dst_path): parts = urlparse(url) filename = os.path.basename(pa

摘要:图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰. 本文分享自华为云社区<图像超分实验:SRCNN/FSRCNN>,作者:zstar. 图像超分即超分辨率,将图像从模糊的状态变清晰.本文对BSDS500数据集进行超分实验. 1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数. 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像. 数据集来源:https://down

tensorflow prelu的实现细节 output = tf.nn.leaky_relu(input, alpha=tf_gamma_data,name=name) #tf.nn.leaky_relu 限制了tf_gamma_data在[0 1]的范围内 内部实现方法是 output = tf.maxmum(alpha * input, input) alpha > 1 时,会出现,正值*alpha, 负值不变 import numpy as np import tensorflow as

激活函数(relu,prelu,elu,+BN)对比on cifar10   可参考上一篇: 激活函数 ReLU.LReLU.PReLU.CReLU.ELU.SELU  的定义和区别   一．理论基础 1.1激活函数 1.2 elu论文(FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BY EXPONENTIAL LINEAR UNITS (ELUS)) 1.2.1 摘要     论文中提到,elu函数可以加速训练并且可以提高分类的准确率.它有以下特征: 1)el

激活函数 ReLU.LReLU.PReLU.CReLU.ELU.SELU  的定义和区别 ReLU tensorflow中:tf.nn.relu(features, name=None) LReLU (Leaky-ReLU) 其中ai是固定的.i表示不同的通道对应不同的ai.  tensorflow中:tf.nn.leaky_relu(features, alpha=0.2, name=None) PReLU 其中ai是可以学习的的.如果ai=0,那么 PReLU 退化为ReLU:如果 aiai

ReLU.LReLU.PReLU.CReLU.ELU.SELU 2018年01月22日 22:25:34 luxiaohai的学习专栏 阅读数 28218更多 分类专栏: 深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_20909377/article/details/79133981 ReLU LReLU PReLU CReLU ELU SELU ReLU  tens

[转自网络]https://my.oschina.net/cers/blog/292191 PK Belongs to primary key 作为主键 NN Not Null 非空 UQ Unique index 不能重复 BIN Is binary column 存放二进制数据的列 UN Unsigned data type 无符号数据类型(需要整数形数据) ZF Fill up values for that column with 0's if it is numeric 填充0位(例如

神经网络Package [目前还属于草稿版,等我整个学习玩以后会重新整理] 模块Module module定义了训练神经网络需要的所有基础方法,并且是可以序列化的抽象类. module有两种状态变量:output和gradInput [output] forward(input) 利用input对象计算其对应的output.通常input和output都是Tensor类型的.有时候会有例外例如table layers(Tensor的子类).Forward之后,output变量应该被更新为新的值了

Person与Address关联:双向N->N,[连接表必须有],两端都控制关联关系 #需要说明的是:如果程序希望某一端放弃控制关联关系,则可以在这一段的@ManyToMany注解中指定mappedBy属性,这一端就 # 无需也不能使用@JoinTable映射连接表了. Person.java package org.crazyit.app.domain; import java.util.HashSet;import java.util.Set; import javax.persistenc

第三部分 NN-ANN 70年前的逆向推演 从这部分开始,调整一下视角主要学习神经网络算法,将其与生物神经网络进行横向的比较,以窥探一二. 现在基于NN的AI应用几乎是满地都是,效果也不错,这种貌似神奇的玩意怎么想出来的.个人不禁好奇,随后一通乱找.想理出来个线头,谁知一挖发现这线后面的故事太丰富,这里特意分享出来. 其实对神经元的认知是比较早的,在机制和功能方面多是偏向生物学解释,在这个领域最前面的自然是神经学和生物学家.在生物学框架下成果在二战前后推进速度飞快(二战期间德国和英美科研投入特别