torch 深度學習(3) 損失函數,模型訓練 前面我們已經完成對數據的預處理和模型的構建,那么接下來為了訓練模型應該定義模型的損失函數,然后使用BP算法對模型參數進行調整 損失函數 Criterion 加載包 ...
torch 深度學習 torch ConvNet 前面我們完成了數據的下載和預處理,接下來就該搭建網絡模型了,CNN網絡的東西可以參考博主 zouxy 的系列文章Deep Learning 深度學習 學習筆記整理系列之 七 加載包 require torch require image require nn 函數運行參數的設置 if not opt then print gt processin ...
2017-01-18 19:20 0 1509 推薦指數:
torch 深度學習(3) 損失函數,模型訓練 前面我們已經完成對數據的預處理和模型的構建,那么接下來為了訓練模型應該定義模型的損失函數,然后使用BP算法對模型參數進行調整 損失函數 Criterion 加載包 ...
前面已經安裝好了torch,下面就來看看如何在torch框架上搭建深度學習模型,我一直覺得源碼結合原理是機器學習最好的學習途徑。所以我們從分析一個簡單的案例開始吧。 參考Supervised Learning 這個例子呢,主要是以有監督的方式構建一個深度學習模型實現對數 ...
1. Pytorch 和 PyG Pytorch和PyG是深度學習的python環境,后者用於圖處理。其主要特點如下: ①需要與cuda(NVIDIA)配合,必須先裝載cuda。 ②cuda,pytorch,pytorch_geometric三者之間版本依賴精密,必須屬於同一套版本。 其安裝順序 ...
主要內容: 1、tensor的定義 2、tensor與numpy的相互轉換 3、tensor使用cuda加速 4、tensor封裝成Var ...
LSTM 其中: ft為遺忘門,it為輸入門,gt為輸入,ot為輸出門 weight_ih_l0 = wii wif wig wio 是x的變換 weight_hh_l0 = wh ...
【導語】:在深度強化學習第四篇中,講了Policy Gradient的理論。通過最終推導得到的公式,本文用PyTorch簡單實現以下,並且盡可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代碼參考了LeeDeepRl-Notes中的實現。 1. 復習 \[\theta ...
下面為官方文檔學習筆記 http://pytorch.org/docs/0.3.0/index.html 1、torch.Tensor 2、Random sampling 3、Serialization 序列化、Parallelism平行運算和Math ...
機器學習主流的框架有caffe,torch,TensorFlow,Lasagne,在不同需求下甚至可能需要全部都學習一遍。 由於自己需要完成一個復雜的模型,TensorFlow開源不完全,caffe太復雜,而Lasagne感覺也有點麻煩,所以選擇使用Torch完成自己的模型自己的層 ...