随笔分类 - 深度学习 Pytorch
是基于python的一个科学计算工具，适用于以下情况：
Pytorch：
在使用GPUs的情况下，作为替代numpy的一个工具，
也是一个深度学习开发平台，提供了最大程度的灵活性和速度；
这里我简单介绍一下 pytorch 的基本语法，帮助大家快速上手深度学习
摘要：占个坑，导到其他博客和 Github 仓库 focal loss(FL) 国外博主的通俗解释: https://medium.com/visionwizard/understanding-focal-loss-a-quick-read-b914422913e7#b6bc 论文: https://ar
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摘要：在上一篇博客中，我们快速搭建，训练了一个小型的网络，但是存在一下问题。 仅仅是使用了 CPU，并没有使用 GPU 进行训练； 学习率太高，导致最后数值提不上去； 针对这2个问题，我们进行统一的解决。 并最后写一个 detect 模块，将我们写出的网络进行应用。 pytorch 使用 GPU 进行训练
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摘要：本篇博客中，我将快速搭建一个小型的网络，并对其进行训练、优化器调参，最后查看模型训练效果。 我将本次搭建网络分为一下几个部分 下载、读取数据 搭建网络 准备日志、损失函数和优化器 进行网络的训练与测试， 模型文件的保存 关闭日志并查看训练效果 下载读取数据 本篇博客所写代码使用 python，并且大
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摘要：PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。他提供了大量的模型供我们所使用，如下图所示： 下面，我们选择其中一个网络进行使用，介绍如何使用、并修改 pytorch 本身为我们提供的现有网络。最后介绍一下模型的保存和修改。 pytorch 现有网络的使
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摘要：损失函数，又叫目标函数，用于计算真实值和预测值之间差异的函数，和优化器是编译一个神经网络模型的重要要素。本篇文章主要对 pytorch 中的 损失函数和优化器进行讲解。 1. 损失函数 损失函数简介 神经网络进行前向传播阶段，依次调用每个Layer的Forward函数，得到逐层的输出，最后一层与目标
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摘要：本次，我们接着学习神经网络的知识，这里介绍池化层，和经典的非线性激活函数，并简要的介绍一下 pytorch 中的其它层次，最后我们使用搭建神经网络（并使用以下 torch.nn.Sequential）。 Pooling Layers 本小节，我们介绍一下池化层的相关知识。 池化层的作用 除了卷积层，
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摘要：在前3篇博客介绍完pytorch的基础知识之后，我这里我们接着介绍简单网络的搭建，详述卷积操作，最后根据卷积操作搭建 神经网络的卷积层。 1. nn.Module的简单使用 官方帮助文档 首先，我们还是要从帮助文档看起，进入 pytorch 官网，查看 Pytorch 的官方帮助文档 然后进入 to
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摘要：在前两篇我博客1.法宝函数、编译器的初级使用和使用Dataset 和2. tensorboard和 transform的使用中，我分别介绍了 Dataset 和 transform 的简单使用，并推荐使用了 pytorch 中常用的日志工具 tensorboard，在本篇博客中，我将继续介绍 Dat
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摘要：本篇文章主要介绍 pytorch 中 tensorboard 和 transform 的使用。 1、tensorboard tensorboard原本是tensorflow的可视化工具，pytorch从1.2.0开始支持tensorboard。之前的版本也可以使用tensorboardX代替。 te
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摘要：本篇博客，主要记录学习pytorch 中常用的"法宝函数"、Pycharm、cmd、jupyter notebook 的使用比较，以及 pytorch 中 Dataset的基本使用。 下面我主要从这三点进行介绍 学习 python 的"法宝函数" python常常被戏称为胶水语言，以数量庞大、功能齐
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摘要：本篇文章主要对 pytorch 环境配置和 IDE 安装进行介绍，话不多说，直接上干货！ pytorch 环境安装 anaconda 包管理 pytorch 环境安装，我们往往会使用 anaconda 进行安装包管理，这里我给出我前几天写的 anaconda 安装的博客，直接 一步一步照着来进行 A
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