吴建明wujianming

2021年2月6日

摘要： TensorFlow文本情感分析实现前面介绍了如何将卷积网络应用于图像。本文将把相似的想法应用于文本。文本和图像有什么共同之处？乍一看很少。但是，如果将句子或文档表示为矩阵，则该矩阵与其中每个单元是像素的图像矩阵没有什么区别。接下来的问题是，如何能够将文本表示为矩阵？好吧，这很简单：矩阵的每一阅读全文

posted @ 2021-02-06 06:11 吴建明wujianming 阅读(186) 评论(0) 推荐(0) 编辑

TensorFlow创建DeepDream网络

摘要： TensorFlow创建DeepDream网络 Google 于 2014 年在 ImageNet 大型视觉识别竞赛（ILSVRC）训练了一个神经网络，并于 2015 年 7 月开放源代码。该网络学习了每张图片的表示。低层学习低级特征，比如线条和边缘，而高层学习更复杂的模式，比如眼睛、鼻子、嘴巴等阅读全文

posted @ 2021-02-06 05:56 吴建明wujianming 阅读(81) 评论(0) 推荐(0) 编辑

VGG16迁移学习实现

摘要： VGG16迁移学习实现本文讨论迁移学习，它是一个非常强大的深度学习技术，在不同领域有很多应用。动机很简单，可以打个比方来解释。假设想学习一种新的语言，比如西班牙语，那么从已经掌握的另一种语言（比如英语）学起，可能是有用的。按照这种思路，计算机视觉研究人员通常使用预训练 CNN 来生成新任务的表示阅读全文

posted @ 2021-02-06 05:41 吴建明wujianming 阅读(672) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年2月5日

PyTorch数据加载处理

摘要： PyTorch数据加载处理 PyTorch提供了许多工具来简化和希望数据加载，使代码更具可读性。 1.下载安装包 scikit-image：用于图像的IO和变换 pandas：用于更容易地进行csv解析 from __future__ import print_function, division 阅读全文

posted @ 2021-02-05 16:55 吴建明wujianming 阅读(196) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch 数据并行处理

摘要： PyTorch 数据并行处理可选择：数据并行处理（文末有完整代码下载）本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。可以将模型放在一个 GPU： device = torch.device("cuda:0") model.to( 阅读全文

posted @ 2021-02-05 06:54 吴建明wujianming 阅读(261) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch 图像分类

摘要： PyTorch 图像分类如何定义神经网络，计算损失值和网络里权重的更新。应该怎么处理数据？通常来说，处理图像，文本，语音或者视频数据时，可以使用标准 python 包将数据加载成 numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor 对于图像，可以用 Pillow，OpenC 阅读全文

posted @ 2021-02-05 06:48 吴建明wujianming 阅读(598) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch 神经网络

摘要： PyTorch 神经网络神经网络神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。例阅读全文

posted @ 2021-02-05 06:36 吴建明wujianming 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PyTorch 自动微分

摘要： PyTorch 自动微分 autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。首先简要地介绍，然后将会去训练的第一个神经网络。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。是一个由运行定义的框架，这意味着以代码运行方式定义后向传播，并且每次迭代都可以不同。从 t 阅读全文

posted @ 2021-02-05 06:28 吴建明wujianming 阅读(125) 评论(0) 推荐(0) 编辑

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字

摘要： 3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字。这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成。 MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成。本文的目标是高精度地识别这些数字。具体实现过程导入 ten 阅读全文

posted @ 2021-02-05 06:10 吴建明wujianming 阅读(466) 评论(0) 推荐(0) 编辑

卷积神经网络(CNN,ConvNet)

摘要：卷积神经网络(CNN,ConvNet) 卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替阅读全文

posted @ 2021-02-05 05:53 吴建明wujianming 阅读(1056) 评论(0) 推荐(0) 编辑

吴建明

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