人工智能
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【笔记】PyTorch快速入门：基础部分合集
一天时间快速上手PyTorch PyTorch快速入门 Tensors Tensors贯穿PyTorch始终 和多维数组很相似，一个特点是可以硬件加速 Tensors的初始化 有很多方式 直接给值 data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 从NumPy数组转来 np_arr = np.array(dat…
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PyTorch全连接ReLU网络
PyTorch全连接ReLU网络 1．PyTorch的核心是两个主要特征： 一个n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行 搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制 本文将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离，来拟合随机生成的数据。 2.张量 2.1 热身: …
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从零搭建Pytorch模型教程（三）搭建Transformer网络
前言 本文介绍了Transformer的基本流程，分块的两种实现方式，Position Emebdding的几种实现方式，Encoder的实现方式，最后分类的两种方式，以及最重要的数据格式的介绍。 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 在讲如何…
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深度学习训练过程中的学习率衰减策略及pytorch实现
学习率是深度学习中的一个重要超参数，选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛。 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现。 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明： # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch <…
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【深度学习 01】线性回归+PyTorch实现
1. 线性回归 1.1 线性模型 当输入包含d个特征，预测结果表示为： 记x为样本的特征向量，w为权重向量，上式可表示为： 对于含有n个样本的数据集，可用X来表示n个样本的特征集合，其中行代表样本，列代表特征，那么预测值可用矩阵乘法表示为： 给定训练数据特征X和对应的已知标签y，线性回归的⽬标是…
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Ubuntu下安装pytorch（GPU版）
我这里主要参考了：https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79631567 并根据自己在安装中遇到的情况做了一些改动。 先说明一下我的Ubuntu和GPU版本： Ubuntu 16.04 GPU：GEFORCE GTX 1060 1. 查看显卡型号 使用命令：lspci | grep -…
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Pyinstaller打包Pytorch框架所遇到的问题
目录 前言 基本流程 一、安装Pyinstaller 和 测试Hello World 二、打包整个项目，在本机上调试生成exe 三、在新电脑上测试 参考资料 前言 第一次尝试用Pyinstaller打包Pytorch，碰见了很多问题，耗费了许多时间！想把这个过程中碰到的问题与解决方法记录一下，方便后来者。 基本流程 使用Pyinstaller打包流程…
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基于pytorch实现Resnet对本地数据集的训练
本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型，其一共有两百行代码左右，分成mian.py、network.py、dataset.py、train.py文件，功能是对本地的数据集进行分类。本文介绍逻辑是总分形式，即首先对总流程进行一个概括，然后分别介绍每个流程中的实现过程（代码+流程图+文字的介绍）。 …
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深度学习笔记（《动手学深度学习》（PyTorch版））
《动手学深度学习》（PyTorch版）书本结构 想短时间了解深度学习最基础的概念和技术，只需阅读第1章至第3章； 如果读者希望掌握现代深度学习技术，还需阅读第4章至第6章。 第7章至第10章读者可以根据兴趣选择阅读。 深度学习简介 机器学习是一门讨论各式各样的适用于不同问题的函数形式，如何使用数据来有效地获取函数参数具体值的学科。 深度学习是指机器学习中的一…
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win10 pytorch1.4.0 安装
win10 pytorch1.4.0 安装 首先感谢各位前人的经验，我是在参考了很多经验后才装好的呢~ 下面是简化步骤： 1.安装anaconda 或者 miniconda 2.利用conda 创建虚拟环境 3.如果要装GPU版本的需要查看自己适合的版本 4.利用conda 或者 pip 命令进行 install 需要的一系列东西0 0 …
