深度学习之PyTorch实战（2）——神经网络模型搭建和参数优化
推荐“战争热诚”的博客
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：【转载】PyTorch学习 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
PyTorch数据处理，datasets、DataLoader及其工具的使用
上一篇
2023年4月8日 上午11:06
pytorch repeat 和 expand 函数的使用场景，区别
下一篇
2023年4月8日
相关文章
-
机器学习：Python中如何使用最小二乘法
之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累，当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候，我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。 言归正传，什么是”最小二乘法”呢？ 定义：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术，它通过最小化误差的…
-
目标检测基础
%matplotlib inline from PIL import Image import sys sys.path.append(‘/home/kesci/input/’) import d2lzh1981 as d2l # 展示用于目标检测的图 d2l.set_figsize() img = Image.open(‘/home/kesci/input…
-
关于Keras公用数据集的获取和使用
Keras是Tensorflow2.0的核心高阶API，其内置了一些常用的公共数据集，给开发者使用。 以波士顿房价数据集为例，其涵盖了麻省波士顿的506个不同郊区的房屋数据。有404条训练数据集和102条测试数据集。 每条数据有14个字段，包含13个属性和一个房价数据 获取波士顿房价数据集： 1 import tensorflow as tf 2 …
-
ubuntu16.04下安装配置深度学习环境（Ubuntu 16.04/16.10+ cuda7.5/8+cudnn4/5+caffe）
主要参照以下两篇博文：http://blog.csdn.net/g0m3e/article/details/51420565 http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285 我先做个说明，我曾经在两种环境下搭建过，下面说一下软硬件配置。 1）y480笔记本，GPU为GT650，软件环境…
-
KERAS各种优化方法总结
KERAS各种优化方法总结 SGDMOMENTUMNESTEROV http://blog.csdn.net/luo123n/article/details/48239963 前言 这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。 本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。 SGD …
-
caffe 中 plot accuracy和loss, 并画出网络结构图
plot accuracy + loss 详情可见：http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线： 之前已经编译了matcaffe 和 pycaffe，caffe中其实已经自带了这样的小工具。caffe-master/tools/extra/pa…
-
Keras_Tutorial_v2a
Welcome to the first assignment of week 2. In this assignment, you will: Learn to use Keras, a high-level neural networks API (programming framework), written in Python and capable…
-
【机器学习面试题】——循环神经网络(RNN)
文章目录 1. 为什么需要RNN？ 2. 简要介绍RNN的基本结构 单层网络结构 经典RNN结构 RNN的拓展结构 3. CNN和RNN的区别 ？ 4. RNNs和FNNs(前馈神经网络)有什么区别？ 5. RNNs训练和传统ANN训练异同点？ 6. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 7. 描述RNN的前向输出流程 8. RNN中为什么会出现梯度消失…
