09 2018 档案

windows版anaconda+CUDA9.0+cudnn7+pytorch+tensorflow安装
摘要：1.Anaconda 首先下载Anaconda,它是一个开源的python发行版本，含有众多科学工具包，直接安装anaconda免除了许多包的手动安装，点击这里下载。 按照你的实际情况选择下载。下载完成后直接点运行。默认设置就ok（如果你懒得手动配置环境变量，安装的时候勾选上把anaconda添加到 阅读全文
posted @ 2018-09-21 17:01 cwpeng 阅读(6087) 评论(0) 推荐(0) 编辑
迁移学习
摘要：在这一教程中，你将会学习到怎么使用迁移学习训练网络。你可以在cs231n课程中学习更多有关迁移学习的内容。 引用如下笔记： 实践中，很少有人从随机开始训练一个完整的网络，因为缺乏足够的数据。通用的做法是在一个非常大的数据集上（比如ImageNet,它有120万图片，1000个类别）预训练一个Conv 阅读全文
posted @ 2018-09-19 17:19 cwpeng 阅读(1397) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Training a classifier
摘要：你已经学习了如何定义神经网络，计算损失和执行网络权重的更新。 现在你或许在思考。 What about data? 通常当你需要处理图像，文本，音频，视频数据，你能够使用标准的python包将数据加载进numpy数组。之后你能够转换这些数组到torch.*Tensor。 对于图片，类似于Pillow 阅读全文
posted @ 2018-09-12 21:12 cwpeng 阅读(403) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Neural Networks
摘要：神经网络能够使用torch.nn包构建神经网络。 现在你已经对autogard有了初步的了解，nn基于autograd来定义模型并进行微分。一个nn.Module包含层，和一个forward(input)方法并返回output。 以如下分类数字图片的网络所示： 这是一个简单的前馈网络。它接受输入，经 阅读全文
posted @ 2018-09-12 16:25 cwpeng 阅读(421) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Autograd: 自动求导
摘要：Pytorch中神经网络包中最核心的是autograd包，我们先来简单地学习它，然后训练我们第一个神经网络。 autograd包为所有在tensor上的运算提供了自动求导的支持，这是一个逐步运行的框架，也就意味着后向传播过程是按照你的代码定义的，并且单个循环可以不同 我们通过一些简单例子来了解 Te 阅读全文
posted @ 2018-09-11 21:11 cwpeng 阅读(3422) 评论(0) 推荐(2) 编辑
什么是pytorch?
摘要：Pytorch是基于python的科学计算包，为两类受众提供服务 作为Numpy的替换，让你可以使用GPU的算力 作为一个深度学习计算平台提供最大的计算灵活性与速度 开始体验pytorch的基础功能 Tensor: tensor与Numpy的高维数据概念类似，可以在GPU上进行计算 建立一个5*3的 阅读全文
posted @ 2018-09-10 20:46 cwpeng 阅读(15048) 评论(0) 推荐(0) 编辑