1. 导入各种模块 基本形式为： import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据（以两类分类问题为例，即numClass = 2） 训练集数据data 可以看到，data是一个四维的ndarray 训练集的标签 ...

使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用 ...

torch.nn只接受mini-batch的输入，也就是说我们输入的时候是必须是好几张图片同时输入。 例如：nn. Conv2d 允许输入4维的Tensor：n个样本 x n个色彩频道 x 高度 x 宽度 ...

网上一直没有找到Kitti数据集，于是决定使用之前的安全帽数据集。 1.获取安全帽图片并且按顺序标号（之前的博客中已经说明详细步骤） 2.给图片中的安全帽打框，生成xml文件，其中的坐标对应每个安全帽的位置。 　　使用工具：labelImg 　　需安装的第三方库： 　　python ...

1.数据加载 　　数据来源为Cifar10,可以从这里下载,我下载的是二进制版本,好像python版本更方便.下载完成后需要处理数据,代码如下所示,最后得到的数据格式为32*32*3的矩阵. 2.模型定义及训练 3.参考内容 　　https ...

一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。 转载自：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一维卷积：tf.layers.conv1d() 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域 ...

作者：凌逆战 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应 ...

Pytorch 是目前最好用的神经网络库之一，最近我写了一个pytorch的简单代码，在这里对其做一个全面的介绍。 在pytorch 中一些常用的功能都已经被封装成了模块，所以我们只需要继承并重写部分函数即可。首先介绍一下本文最终希望实现的目标， 对本地的一维数据 （1xn)的ndarry 进行 ...