随笔分类 - PyTorch
深度学习-卷积神经网络
摘要：参考深度学习框架pytorch：入门和实践一书第六章 以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提 在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架，与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说，使用python接口定义计算图，然后使用c++
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摘要：卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。 1.训练 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，如VGG、ResNet等。往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数，所以这里使用的网络是： torchvis
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摘要：参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 在https://github.com/chenyunt
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摘要：参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/functional/#_1 或： 对n维输入张量运用Softmax函数，将张量的每个元素缩放到（0,1）区间且和为1。Softmax函数定义如下： 参数： dim:指
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摘要：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中，需要用到很多工具，其中最重要的三部分是：数据、可视化和GPU加
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摘要：初学时大多使用print或log调试程序，这在小规模的程序下很方便 但是更好的方法是一边运行一边检查里面的变量和方法 1.Pdb Pdb是一个交互式的调试工具，集成于Python标准库中 Pdb能让你根据需求跳转到任意的Python代码断点、查看任意变量、单步执行代码，甚至还能修改变量的值，而不必重
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摘要：参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-datasets/ torchvision.datasets Datasets 拥有以下API: __getitem__ __len__ Datasets都是
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摘要：在文档中解释是： 意思是是否将得到的值计算得到的值覆盖之前的值，比如： 即对原值进行操作，然后将得到的值又直接复制到该值中 而不是覆盖运算的例子如： 这样就需要花费内存去多存储一个变量y 所以 的意思就是对从上层网络Conv2d中传递下来的tensor直接进行修改，这样能够节省运算内存，不用多存储其
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摘要：参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具，比如优化器optim、初始化init
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摘要：参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组（高阶数据） Tensor和numpy的n
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摘要：tensor分为头信息区（Tensor）和存储区（Storage） 信息区主要保存着tensor的形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等信息，而真正的数据则保存成连续数组，存储在存储区 因为数据动辄成千上万，因此信息区元素占用内存较少，主要内存占用取决于tensor中元素的数
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摘要：参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 torch.autograd就是为了方便用户使用，专门开发的一套自动求导引擎，她能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播
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摘要：在学习的过程中遇见了一个问题，就是当使用backward()反向传播时传入参数的问题： 这里的backward()中为什么需要传入参数Variable(t.ones(1, 10))呢？没有传入就会报错： 这个错误的意思就是梯度只能为标量（即一个数）输出隐式地创建 比如有一个例子是： 1） 返回： 此
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摘要：参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py TRAINING A CLASSIFIER 到这里，你已经知道怎么定义神
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摘要：参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记 pytorch的设计遵循tensor-> variable(autograd)-> nn.Module三个由低到高的抽象层次，分别代表高维
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摘要：参考：http://python.jobbole.com/87522/ 1.首先要安装Anaconda 1）什么是Anaconda Anaconda是Python的包管理器和环境管理器,是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ip
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摘要：在deeplearning中再运行jupyter notebook就出现了错误： 这是因为之前你安装anaconda navigator时下面的应用的安装都是在base环境下，所以你直接在终端中运行时默认使用的是base环境，如果你进入了另一个自己生成的环境deeplearning，如下图所示，状态
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摘要：当我们在jupyter notebook中运行时可能会遇见没有某个包的情况，如下： 首先我的jupyter notebook是在本地设置的python3的环境deeplearning下运行的： 但是很奇怪的是我python3的环境下已经安装好了tensorflow，但是jupyter中还是显示没有
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摘要：1）使用conda install -n 环境名 包名 2)进入环境，在环境中使用pip install命令： 然后查看： 可见安装了1.13.1版本的tensorflow 3.使用anaconda navigator安装，详情可见jupyter notebook中No module named '
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