随笔分类 -  Pytorch

摘要:首先去官网下载最新版 因为有个步骤需要admin权限,所以我们需要管理员身份运行 空间大直接安装即可 保持默认 配置jupyter Anaconda Powershell Prompt (Anaconda3)里面输入 C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_n 阅读全文
posted @ 2023-01-10 00:59 Mokou 阅读(485) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前言 经过一系列的学习,现在想入门kaggle上面的实操,多为模仿 参考链接:机器学习入门:Kaggle -titanic(泰坦尼克)生存预测 # This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries instal 阅读全文
posted @ 2022-12-29 15:46 Mokou 阅读(264) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:前言 由于winserver的hyper-v还挺方便的,所以本次的想法是在win的基础上搭一个Debian,然后安装docker版的jupyter,因为docker可以开机自启动,比较方便,这样子win只作为一个宿主机,不需要我进行开机启动 创建虚拟机 名称随意吧 选择第二代 选择4G,反正后期也能 阅读全文
posted @ 2022-12-13 10:28 Mokou 阅读(374) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:资料来源 ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch: 本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。 (github.com) 代码部分 %matplotlib inline import torch 阅读全文
posted @ 2022-11-22 10:28 Mokou 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考资料 ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch: 本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。 (github.com) python数组冒号取值操作 - python中冒号的用法 - 实验室设备 阅读全文
posted @ 2022-11-16 13:40 Mokou 阅读(93) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:参考资料 ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch: 本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。 (github.com) .requires_grad Tensor是这个包的核心类,如果将其属性. 阅读全文
posted @ 2022-11-14 16:56 Mokou 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:【2022.11.04】pytorch的初始化 前言 参考代码来自于:Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning: 李宏毅2021春季机器学习课程课件及作业 (github.com) 数据集来自于:https://github.com/ga642381/ML2021-Spring/bl 阅读全文
posted @ 2022-11-14 08:59 Mokou 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Pytorch的使用相关,学习来源:https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?p=6 加载数据有两种方法,一种是torch.utils.data.Dataset,一种是torch.utils.data.Dataloader Tensor是高维阵列 张量 阅读全文
posted @ 2022-11-03 13:14 Mokou 阅读(46) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:COLAB网站:https://colab.research.google.com/ 感觉和jupyter的样子挺像的 左上选择增加代码文本 在代码面前加上!,模拟linux的命令 但是要使用cd的话,则要使用%来作为开头 使用CTRL+enter来执行当前框的代码 可以切换到GPU运行类型,并且使 阅读全文
posted @ 2022-11-02 13:53 Mokou 阅读(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:学习来源均来自:https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN 当我们设定函数的时候,不一定是线性的情况下,可以将一个曲线图拆分成多个函数相加 正如下图中的红色图,是由四条曲线相加得到 如果要将折线图模拟成曲线图的话,一般使用sigmoid来逼近原来的折线图 阅读全文
posted @ 2022-11-02 11:12 Mokou 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:因为需要在单位用pycharm实在是太卡了,所以换成网页的编辑器 安装操作系统 本文使用的镜像:Ubuntu - Official Image | Docker Hub docker pull ubuntu:20.04 很小,下载一小会就结束了然后运行这个docker 这里开放的8888端口指的是一 阅读全文
posted @ 2022-05-09 00:04 Mokou 阅读(1029) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:为什么需要残差网络 退化问题 随着网络深度的增加,准确度变得饱和然后迅速退化。这种退化不是由过度拟合引起的,并且在适当的深度模型中添加更多层会导致更高的训练误差。 如下图所示 20层的神经网络不论是在训练还是测试中都比56层的错误率更低误差更低,且不是因为过拟合导致的问题 反向传播 反向传播(用于优 阅读全文
posted @ 2021-04-04 17:01 Mokou 阅读(233) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:最近在看论文,因为论文都是全英文的,所以需要论文查看的软件,在macOS上找到一款很好用的软件叫做知云文献翻译 知云文献翻译 界面长这样,可以长段翻译,总之很不错 它的下载地址是:https://www.yuque.com/xtranslator/zy/ 百度翻译API申请 使用自己的api有两个好 阅读全文
posted @ 2021-03-07 01:30 Mokou 阅读(2324) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:书接上文:【2021.03.03】使用卷积神经网络实现MNIST(上) 本次的学习来源:https://www.bilibili.com/video/BV1HK4y1s7j3 定义优化器 # 定义优化器 model = Digit().to(DEVICE) optimizer = optim.Ada 阅读全文
posted @ 2021-03-04 17:24 Mokou 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本次的学习来源:https://www.bilibili.com/video/BV1WT4y177SA 加载库 nn、F、optim都是使用pytorch时候的常用简写 # 加载库 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.function 阅读全文
posted @ 2021-03-03 22:58 Mokou 阅读(266) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本期的学习来源是:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=10 代码来源:https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109680909 全联接线性网络(由linear串联起来 全联接层:任意两个节点间 阅读全文
posted @ 2021-02-25 14:36 Mokou 阅读(513) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本期的学习来源是:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=8 代码来源:https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109680909 全部的数据都使用被称为batch,最大化利用向量计算的优势,以提升 阅读全文
posted @ 2021-02-24 22:52 Mokou 阅读(449) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本期的学习来源是:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=6 代码来源:https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109680909 搞了两天的智能家居,换了一堆的面板开关,顺便学了一些电工的知识,终 阅读全文
posted @ 2021-02-21 22:06 Mokou 阅读(480) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本期的学习来源是:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=4 代码来源于:https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109643481 反向传播 简单的线性模型中,X是输入,W是权重,权重是训练的目标 阅读全文
posted @ 2021-02-18 14:37 Mokou 阅读(581) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:【2021.02.17】线性模型、梯度下降算法 本期的学习来源是:https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=2 准备数据集->进行模型选择或者模型设计->训练模型->应用/推理 过拟合:机器学习学到了噪声 泛化:对未识别的图案进行分类 模型设计 找到 阅读全文
posted @ 2021-02-17 22:42 Mokou 阅读(324) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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