torch 学习笔记

最新推荐文章于 2020-08-15 14:33:10 发布
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Pytorch 保存模型与加载模型 - Mark的文章 - 知乎

Dataloader与Dataset 以及 transforms与normalize

使用torchsummary打印torch每层形状

pytorch损失函数之nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()

一分钟理解softmax函数

torch. nn.Softmax(dim=1)

Pytorch使用tensorboardX可视化。

pytorch 使用 tensorboard

pytorch loss总结与测试

pytorch: Tensor 常用操作

浅谈 PyTorch 中的 tensor 及使用

Python图像库PIL的类Image及其方法介绍

torchvision.transforms用法介绍

pytorch预训练模型的下载地址以及解决下载速度慢的方法

LazyGuitar
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Centos7安装torch过程
weixin_40952784的博客
03-21 2831
torch安装官网：http://torch.ch/docs/getting-started.html#_ 打开终端输入： git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive 然后等待，该步是将依赖包放在主文件的torch文件中 然后在终端输入： cd torch 该步是进到我们的torc...
torch学习笔记3.2：实现自定义模块(cpu)
July's Pensieve
11-06 2065
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。 我们来实现
torch学习（一） torch使用
xmdxcsj的专栏
10-16 4931
一、安装问题 1.Only CentOS 7 is supported for now, aborting. 修改原来安装文件 https://github.com/torch/ezinstall/blob/master/install-deps 把“ if [[ $centos_major_version == '7' ]]; then”判断去掉
ubuntu18.04安装torch 遇到的几个Error处理
u012145971的博客
08-29 4836
首先参考官网的命令在终端输入 git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch; bash install-deps; 之前都没有问题，之后得到如下错误： Error: Package 'python-software-properties' has no installation ca...
centos7下安装Torch7
AndrewLee_的博客
02-07 3494
centos7下安装Torch7网上有很多torch安装教程，但是大部分给出的实例，甚至是torch主页上给的实例都是基于Mac OS X 与 Ubuntu 12+的，如下在centos7下安装torch7的简单方法如下： 具体步骤如下：如果之前安装过Torch7, 想重新安装， 按照如下方法clean掉old versions： > curl -s https://raw.github.com
Centos 7安装torch教程
lqfarmer的博客
05-11 2295
参考官方指南：http://torch.ch/docs/getting-started.html#_ 安装非常简单，就是有点耗时： git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursivecd ~/torch; bash install-deps; ./install.sh 添加环境变量： sou
torch学习笔记3.1：实现自定义模块(lua)
July's Pensieve
11-05 2986
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。我们来实现一
torch学习笔记1：实现自定义层
July's Pensieve
10-21 3752
当我们要实现自己的一些idea时，torch自带的模块和函数已经不能满足，我们需要自己实现层（或者类），一般的做法是把自定义层加入到已有的torch模块中。实现lua实现如果自定义层的功能可以通过调用torch中已有的函数实现，那就只需要用lua实现，torch的文档中也提供了简单的说明。 现在我们来实现一个NewClass： - 在torch目录下（torch/extra/nn/）创建文件Ne
torch学习笔记3.3：实现自定义模块(gpu)
July's Pensieve
11-06 2641
在使用torch时，如果想自己实现一个层，则可以按照《torch学习笔记1：实现自定义层》 中的方法来实现。但是如果想要实现一个比较复杂的网络，往往需要自己实现多个层（或类），并且有时可能需要重写其他模块中已有的函数来达到自己的目的，如果还是在nn模块中添加，会比较混乱，并且不利于本地git仓库统一管理，这个时候，我们可以自己实现一个像nn一样的模块，在代码中使用时 require即可。 我们来实现
torch学习笔记(一) nn类结构-Module
野生的TFgirl
09-24 2258
网络的每一个模块都是由Modules组成的，可以使用一些 Module 的子类。容器类包括Sequential,Parallel和Concat，这些容器可以包含simple layers，比如Linear，Mean，Max和Reshape，或者是convolution layers以及transfer layers比如Tanh。 Loss functions 是作为Criterion子类实现的，
Torch笔记
m0_38024592的博客
06-30 165
Torch 中的Cross_Entropy 是和 softmax 绑定在一起的，以确保数值稳定性 防止overfitting 手动实现1范数的 Regularization 2范数 torch 已经封装在模型中了 动量法 Momentum Learning rate decay 的两种方法 Batch Norm ...
Torch7安装
a130737的专栏
05-15 1万+
尝试了很多办法去安装Torch7。 安装平台： 虚拟机 + ubuntu12.04， 32位机 尝试过采用官网的办法安装， 网址如下： http://torch.ch/docs/getting-started.html#_ 但是failed. 后来按照如下方式安装， 成功了。 主要指令如下： 如果之前安装过Torch7, 想重新安装， 按照如下方法clean掉old versio
PyTorch数据集标准化-Torchvision.Transforms.Normalize()(pytorch系列-31)
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peacefairy的博客
08-15 2万+
PyTorch数据集归一化- torchvision.transforms.Normalize() 在本集中，我们将学习如何规范化数据集。我们将看到如何在代码中执行数据集归一化，还将看到归一化如何影响神经网络训练过程。 数据归一化 数据归一化的概念是一个通用概念，指的是将数据集的原始值转换为新值的行为。新值通常是相对于数据集本身进行编码的，并以某种方式进行缩放。 特征缩放 出于这个原因，有时数据归一化的另一个名称是特征缩放。这个术语指的是，在对数据进行归一化时，我们经常会将给定数据集的不同特征转化为相近的
Torch Fails to build against CUDA 10
Splend520的博客
08-31 824
Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: CUDA_cublas_LIBRARY (ADVANCED) linked by target “THC” in directory /root/torch/extra/cutorch/lib/THC CUDA_cublas_devi...
安装torch7 深度学习框架
xjc864588399的博客
02-20 2540
在centos7 上安装torch7， 首先在github上下载，  git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive  获取安装LuaJIT（C语言编写的Lua的解释器）和Torch所必需的依赖包 然后，进入torch文件夹，打开并执行install-deps中的命令，因为我之前已经在服务器上配置好了caffe
超级完善的跨平台高性能日志系统_支持子线程本地日志文件写入_自定义颜色日志_移动设备日志查看工具_FPS实时显示_DLL日志编译时剔除_ProtoBuff转Json字符串打印_日志.zip
07-27
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基于MATLAB的语音信号特征提取与识别系统.zip
07-27
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饮料罐装生产流水线的单片机控制系统设计(1).doc
最新发布
07-27
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基于AspectJ的Android_AOP注解工具库_提供防连点_日志打印_登录检查_执行时间统计_权限校验等注解功能_通过NoDoubleClickTrace_AopDebu.zip
07-27
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邱锡鹏学习笔记
05-16
### 关于邱锡鹏的机器学习学习笔记及相关资源 邱锡鹏是自然语言处理和深度学习领域的一位知名学者，其著作《神经网络与深度学习》以及相关教学资料被广泛应用于学术界和工业界的教育中。以下是关于邱锡鹏及其机器学习相关内容的一些详细介绍： #### 1. **书籍推荐** 邱锡鹏编写的《神经网络与深度学习》是一本非常经典的教材，涵盖了从基础理论到实践应用的多个方面。该书不仅适合初学者入门，还能够帮助有一定经验的研究者深入理解深度学习的核心原理[^4]。 ```python # 示例代码：基于PyTorch实现的一个简单全连接层 import torch.nn as nn class SimpleNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleNN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out ``` 此书中提供了大量的实例代码，并且配套了详细的讲解文档，非常适合希望动手实践的学习者。 #### 2. **在线课程与讲座** 除了书籍外，邱锡鹏还在一些公开平台上分享了他的研究成果和教学内容。例如，在Bilibili等视频网站上可以找到他关于自然语言处理（NLP）和深度学习的主题演讲[^5]。这些视频通常会结合最新的研究进展和技术趋势，具有很高的参考价值。 #### 3. **开源项目与代码库** 为了便于读者更好地理解和运用所学知识，邱锡鹏维护了一个GitHub仓库，其中包含了《神经网络与深度学习》一书中的所有实验代码及数据集链接[^6]。访问这个仓库可以帮助用户快速搭建开发环境并验证各种模型的效果。 #### 4. **社区讨论与交流平台** 参与由邱锡鹏或其他专家主持的技术论坛也是获取最新动态的好方法之一。比如加入知乎上的相关话题或者订阅他的个人博客更新通知，都可以让你及时了解到行业内的新动向[^7]。 --- ###
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