1. 導入各種模塊 基本形式為： import 模塊名 from 某個文件 import 某個模塊 2. 導入數據（以兩類分類問題為例，即numClass = 2） 訓練集數據data 可以看到，data是一個四維的ndarray 訓練集的標簽 ...

使用一維數據構造簡單卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 神經網絡對於一維數據非常重要，時序數據集、信號處理數據集和一些文本嵌入數據集都是一維數據，會頻繁的使用到神經網絡。我們在此利用一組一維數據構造卷積層-最大池化層-全連接層的卷積神經網絡。希望給大家使用 ...

torch.nn只接受mini-batch的輸入，也就是說我們輸入的時候是必須是好幾張圖片同時輸入。 例如：nn. Conv2d 允許輸入4維的Tensor：n個樣本 x n個色彩頻道 x 高度 x 寬度 ...

網上一直沒有找到Kitti數據集，於是決定使用之前的安全帽數據集。 1.獲取安全帽圖片並且按順序標號（之前的博客中已經說明詳細步驟） 2.給圖片中的安全帽打框，生成xml文件，其中的坐標對應每個安全帽的位置。 　　使用工具：labelImg 　　需安裝的第三方庫： 　　python ...

1.數據加載 　　數據來源為Cifar10,可以從這里下載,我下載的是二進制版本,好像python版本更方便.下載完成后需要處理數據,代碼如下所示,最后得到的數據格式為32*32*3的矩陣. 2.模型定義及訓練 3.參考內容 　　https ...

一維卷積只在一個維度上進行卷積操作，而二維卷積會在二個維度上同時進行卷積操作。 轉載自：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一維卷積：tf.layers.conv1d() 一維卷積常用於序列數據，如自然語言處理領域 ...

作者：凌逆戰 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看這兩個函數之前，我們需要先了解一維卷積(conv1d)和二維卷積(conv2d)，二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向進行滑動窗口操作，對應 ...

Pytorch 是目前最好用的神經網絡庫之一，最近我寫了一個pytorch的簡單代碼，在這里對其做一個全面的介紹。 在pytorch 中一些常用的功能都已經被封裝成了模塊，所以我們只需要繼承並重寫部分函數即可。首先介紹一下本文最終希望實現的目標， 對本地的一維數據 （1xn)的ndarry 進行 ...