文章來自微信公眾號【機器學習煉丹術】。 上一節課,講解了MNIST圖像分類的一個小實戰,現在我們繼續深入學習一下pytorch的一些有的沒的的小知識來作為只是儲備。 參考目錄: @ 目錄 1 pytorch數據結構 1.1 默認整數與浮點數 1.2 ...
跟着Dive into DL PyTorch.pdf從頭開始學pytorch,夯實基礎 Tensor創建 創建未初始化的tensor 輸出 創建隨機初始化的tensor 輸出 創建全 的tensor,指定類型為long 輸出 指定數據創建 輸出 利用已有tensor來創建,新創建的tensor和已有tensor具有相同數據類型,除非手動指定. 輸出 輸出 還有很多創建tensor的方法 函數 功能 ...
2019-12-11 16:36 0 296 推薦指數:
文章來自微信公眾號【機器學習煉丹術】。 上一節課,講解了MNIST圖像分類的一個小實戰,現在我們繼續深入學習一下pytorch的一些有的沒的的小知識來作為只是儲備。 參考目錄: @ 目錄 1 pytorch數據結構 1.1 默認整數與浮點數 1.2 ...
本節講述Data如何利用Pytorch提供的DataLoader進行讀取,以及Transforms的圖片處理方式。 【文中思維導圖采用MindMaster軟件】 注意:籠統總結Transforms,目前僅具體介紹裁剪、翻轉、標准化,后續隨着代碼需要,再逐步更新 ...
卷積神經網絡 在之前的文章里,對28 X 28的圖像,我們是通過把它展開為長度為784的一維向量,然后送進全連接層,訓練出一個分類模型.這樣做主要有兩個問題 圖像在同一列鄰近的像素在這個向量 ...
關於什么是線性回歸,不多做介紹了.可以參考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 實現線性回歸 分為以下幾個部分: 生成數據集 讀取數據 初始化模型參數 定義模型 定義損失函數 定義優化算法 ...
AlexNet AlexNet是2012年提出的一個模型,並且贏得了ImageNet圖像識別挑戰賽的冠軍.首次證明了由計算機自動學習到的特征可以超越手工設計的特征,對計算機視覺的研究有着極其重要的意 ...
GoogLeNet GoogLeNet和vgg分別是2014的ImageNet挑戰賽的冠亞軍.GoogLeNet則做了更加大膽的網絡結構嘗試,雖然深度只有22層,但大小卻比AlexNet和VGG小很 ...
模型構造 nn.Module nn.Module是pytorch中提供的一個類,是所有神經網絡模塊的基類.我們自定義的模塊要繼承這個基類. 輸出如下: Module的子類 torch中還提供了一些其他的類,方便我們構造模型.這些類也都是繼承自nn.Module. ...
前幾節介紹的線性回歸模型適用於輸出為連續值的情景。在另一類情景中,模型輸出可以是一個像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題,我們可以使用諸如softmax回歸在內的分類模型。和線性回歸不同, ...