动手深度学习pytorch版

最新推荐文章于 2025-03-31 22:34:54 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络 深度学习
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动手深度学习pytorch版之获取数据集出错解决办法
在这里插入图片描述
出错原因应该是没有权限访问，解决方法是将~改为个下载地址（如D:）
如图
**加粗样式
**

Linux OpenOffice 下载和安装
qq_38417282的博客
01-10 3505
1.下载以及版本选择 下载地址：https://www.openoffice.org/download/ 选择适合我们系统的版本，这里有以下版本，语言选择【简体中文】 注意： rpm（redhat package manager）包主要用于redhat及分支如redhat，centos，Fedora等 而deb（debian）包主要用于debian及分支如debian，ubuntu等。 我们的系统是Centos7，这次选择的是Linux 64-bit RPM 以下也是使用centos7进行示例 2
李沐-动手学深度学习Pytorch版（逐渐更新版）
weixin_59959722的博客
07-23 895
深度学习的应用：图片分类物体分割和检测样式迁移（把样式图片和内容图片结合-类似于滤镜）人脸合成（用算法合成人脸-假的人脸）文字生成图片文字生成（gpt3-问问题然后回答）无人驾驶案例研究-广告点击预测点击率。
OpenCV+Python系列教程
yhm19930110的博客
03-13 1114
OpenCV+Python系列教程1、系统环境配置新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 1、系统环境...
《动手学深度学习PyTorch版》学习笔记Day1
最新发布
qq_25479767的博客
03-31 222
在训练模型的时候，我们需要遍历数据集并不断读取小批量数据样本。这里我们定义一个函数：它每次返回batch_size（批量大小）个随机样本的特征和标签。它通过不断迭代模型参数来优化损失函数。这里自动求梯度模块计算得来的梯度是一个批量样本的梯度和。我们将它除以批量大小来得到平均值。结果检查，神经网络自动计算的参数值与真实参数值相比，可以看出差值很小。根据参数的真值，伪造一个带有误差的数据，误差分布呈正态分布。y=Xw+b+ϵ（ϵ为误差、随机噪声）
启动OpenOffice服务
weixin_30609287的博客
08-13 770
下载安装 安装OpenOffice 4.1.6：下载路径：http://www.openoffice.org/zh-cn/download/ 启动 用以下命令启动OpenOffice服务，注意ip，如果需要给局域网内其他人连接需要写局域网ip windows cd D:\ProgramFiles_QY\OpenOffice 4\program soffice -hea...
Endnote导入没反应
热门推荐
weixin_43501408的博客
03-14 1万+
问题描述：之前下载了endnote英文版的，导入endnote文献，发现并没有反应，然后就以为软件坏了，然后重新装了一个中文版的，发现还是导入不进去。解决办法：文件→导入→文件→endnote导入。
动手学深度学习pytorch.pdf
02-26
《动手学深度学习PyTorch》是一本面向实践的深度学习教程，旨在帮助读者通过动手实践来掌握深度学习的核心概念和技术。这本书由Aston Zhang、Zachary C. Lipton、Mu Li和Alexander J. Smola等人撰写，最新版本为...
《动手学深度学习 (PyTorch版)》的全部PPT（爬取官网资源转存到了本地）
09-19
《动手学深度学习 (PyTorch版)》全套PPT课程资料是对深度学习和PyTorch框架进行学习的重要资源。这套课程资料包含了完整的教学PPT，使得学习者能够通过本地资源方便地进行自学，无需依赖于网络连接。通过对这套PPT的...
个人学习笔记1：动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L的博客
08-31 1593
主要记录学习笔记，学习书目为李沐老师的《动手学习深度学习》 重预备知识开始记录。 开源书籍地址：https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.htmll 李沐老师B站视频：https://space.bilibili.com/1567748478/channel/seriesdetail?sid=358497
动手学深度学习PyTorch版
qq_47896523的博客
03-08 744
PyTorch版深度学习中基本的数据操作和数据的预处理操作
allure‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件’
qq_45328505的博客
10-29 3323
问题： allure‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件’ 解决方法：重新启动pycharm 一、allure安装下载及环境变量配置 首先安装JDK1.8，添加到环境变量path 执行 pip install allure-pytest 在官网下载allure 链接： https://github.com/allure-framework/allure2/releases 进入bin目录，双击运行allure.bat，启动allure；并将allure添加系统变量PATH 二、检
closeChannel: close the connection to remote address[] result: true
ybb_ymm的专栏
02-27 8977
Springboot集成RocketMq搭建消息中间件服务，开发完成，测试的时候忽然间，在控制台不断地打印 closeChannel: close the connection to remote address[] result: true从表面意思可以看出是：无法连接RocketMq的服务。
云部署RocketMQ报错：closeChannel: close the connection to remote address[] result: true
普通人一枚
05-07 3914
上午在将本地虚拟机的配置部署到腾讯云服务器上时，微服务的项目出了一些bug。有几个坑需要大家注意。 一、服务器防火墙的端口号需要打开 1、8080，tomcat默认端口号 2、6379，redis默认端口号 3、2181，zookeeper默认端口号 4、9876，rocketMQ的server端口号 5、10911，rocketMQ的broker端口号（这里要注意一个点，下面说） 6、22，ssh远程连接服务器的端口号 二、如果你使用rocketMQ作为非分布式的消息队列使用，要在/conf/broke
怎么开启openoffice服务
bestQz的博客
07-20 490
最近在做项目的时候遇到了预览功能的实现，我用的openoffice服务和pdfobject.js插件实现的，至于pdfobject.js插件是我在使用pdf.js插件屡次无果，最后心灰意冷放弃之后找到的更简单的插件。这里不多阐述插件的使用方法，因为openoffice服务在本地测试的时候需要经常重新开启，所以在这里我记一下开启的这个服务的命令。 soffice -headless -accept=“socket,host=127.0.0.1,port=8100;urp;” -nofirststartwiza
rocketmq应用服务报错处理方案INFO RocketmqRemoting - closeChannel: close the connection to remote address[]
qiaodaima0的博客
11-18 1万+
rocketmq异常错误
动手深度学习pytorch搭建lenet5
11-13
LeNet5是Yann LeCun等人于1998年提出的经典卷积神经网络结构，用于手写数字识别任务。在PyTorch中搭建LeNet5模型，可以分为以下几个步骤： 1. **导入库**: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms ``` 2. **定义网络架构**: ```python class LeNet5(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet5, self).__init__() self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, stride=1, padding=2), # 输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步长、填充 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 最大池化层 nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=0), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) ) self.fc_layers = nn.Sequential( nn.Linear(16 * 4 * 4, 120), # 全连接层，计算通道数乘以特征图尺寸 nn.ReLU(), nn.Linear(120, 84), nn.ReLU(), nn.Linear(84, 10) # 输出层，对应类别数 ) def forward(self, x): out = self.conv_layers(x) out = out.view(out.size(0), -1) # 展平卷积层输出 out = self.fc_layers(out) return out ``` 3. **数据预处理**: ```python transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 转换成张量 transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # 归一化 ]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) ``` 4. **创建模型并加载数据**: ```python model = LeNet5() device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) # 定义优化器和损失函数 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 训练和测试过程... ``` 5. **训练与验证循环**: - 使用`train_loader`对模型进行训练，`test_loader`进行验证。 - 在每个epoch结束后，调整学习率等超参数。 完整训练代码可能会包含更复杂的循环、批处理处理、以及一些评估指标，这里只给出了基本框架。如果你想要动手实践，可以从网上找到详细的教程，例如官方文档或其他开发者博客。
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