原文:pytorch神经网络实现的基本步骤

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2019-08-19 14:57 0 1907 推荐指数:

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Pytorch实现卷积神经网络CNN

Pytorch是torch的Python版本,对TensorFlow造成很大的冲击,TensorFlow无疑是最流行的,但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow,比如在RNN的训练上,所以Pytorch也吸引了很多人的关注。之前有一篇关于TensorFlow实现的CNN可以用 ...

Sat Sep 16 19:46:00 CST 2017 0 28673
Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)

文章目录  一、项目背景  二、数据处理    1、标签与特征分离    2、数据可视化    3、训练集和测试集  三、模型搭建  四、模型训练  五、完整代码 一、项目背景数据集cnn_trai ...

Tue Jul 21 23:11:00 CST 2020 0 2725
什么是pytorch(3神经网络)(翻译)

神经网络 torch.nn 包可以用来构建神经网络。 前面介绍了 autograd包, nn 依赖于 autograd 用于定义和求导模型。 nn.Module 包括layers(神经网络层), 以及forward函数 forward(input),其返回结果 output. 例如我 ...

Tue Oct 16 20:45:00 CST 2018 0 689
常用的神经网络模型和pytorch实现(一)

BasicModule 程序实现的时候所有模型继承自定义的basicmoudle,主要重写了模型加载和保存等方法 View Code Lenet5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别,也是刚入门需要 ...

Wed Sep 02 20:06:00 CST 2020 0 1378
Pytorch实现神经网络模型求解线性回归

autograd 及Variable Autograd: 自动微分   autograd包是PyTorch神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...

Tue Sep 15 08:43:00 CST 2020 0 443
PyTorch基础——机器翻译的神经网络实现

一、介绍 内容 “基于神经网络的机器翻译”出现了“编码器+解码器+注意力”的构架,让机器翻译的准确度达到了一个新的高度。所以本次主题就是“基于深度神经网络的机器翻译技术”。 我们首先会尝试使用“编码器+简单解码器”的构架,来观察普通编码器-解码器构架能够取得的效果。然后会尝试“编码器+带有 ...

Sun Jan 26 04:43:00 CST 2020 0 845
 
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