
PyTorch
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_Summer tree
这个作者很懒,什么都没留下…
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python 多进程并行处理
【代码】python 多进程并行处理。原创 2023-10-08 10:07:26 · 316 阅读 · 1 评论 -
Pytorch_Lightning基础知识
这种方法是继承pl.LightningDataModule来提供训练、校验、测试的数据。原创 2022-09-27 11:42:08 · 2119 阅读 · 0 评论 -
【书籍】《PyTorch深度学习》——深度学习之计算机视觉
文章目录神经网络简介从零开始构建CNN模型卷积池化非线性激活ReLU视图 (view)训练模型狗猫分类问题利用迁移学习对狗猫分类创建和探索VGG16模型冻结层微调训练计算预卷积特征理解CNN模型如何学习CNN层的可视化权重神经网络简介构建图像分类器可分为以下步骤。获取数据创建验证数据集从零开始构建CNN模型训练和验证模型torchvision变换可以将数据转换成PyTorch张量并进行归一化。下面的代码负责下载数据、把数据封装成DataLoader以及数据的归一化处理:从零开始构建C原创 2022-05-05 15:47:45 · 763 阅读 · 0 评论 -
【书籍】《PyTorch深度学习》——机器学习项目的工作流
文章目录问题定义与数据集创建成功的衡量标准评估协议准备数据模型基线大到过拟合的模型应用正则化学习率的选择问题定义与数据集创建输入数据一旦识别出问题类型,就更容易确定应该使用什么样的架构、损失函数和优化器。数据中隐藏的模式有助于将输入映射到输出我们拥有的数据足以让模型进行学习重要假设:未来或未知的数据将接近历史数据所描述的模式成功的衡量标准对于平衡分类问题,其中所有的类别都具有相似的准确率,ROC和AUC是常见的度量。对于不平衡的数据集,可以使用查准率(precision)和查全率(rec原创 2022-05-05 10:51:40 · 221 阅读 · 0 评论 -
【书籍】《Pytorch深度学习》——实现第一个神经网络
文章目录准备数据为神经网络创建数据创建学习参数神经网络模型网络的实现损失函数优化神经网络加载数据Dataset类DataLoader类Pytorch 编码准备数据PyTorch提供了两种类型的数据抽象,称为张量和变量。张量张量类似于numpy中的数组,它们也可以在GPU上使用,并能够改善性能。张量类似Python数组,并可以改变大小PyTorch的大多数张量运算都和NumPy运算非常类似。4维张量类型的一个常见例子是批图像。为了可以更快地在多样例上执行相同的操作,现代的CPU和GPU都进原创 2022-05-05 09:34:29 · 1058 阅读 · 1 评论 -
PyTorch | 01 简介
PyTorch 简介1 PyTorch 的诞生2常见的深度学习框架介绍TheanoTensorFlowKeras3属于动态图的未来4 为什么选择PyTorch5 星火燎原6 fast.ai 放弃Keras+Tensorflow选择PyTorch1 PyTorch 的诞生Facebook人工智能研究院(FAIR)开源了PyTorch使用Lua作为借口python在计算机科学领域的领先地位,以...原创 2019-08-09 14:56:26 · 465 阅读 · 0 评论 -
PyTorch | 02 快速入门
PyTorch | 02 快速入门1 安装与配置1.1 安装PyTorch使用pip安装使用conda安装从源码编译安装使用Docker部署Windows 用户安装PyTorch1.2 学习环境配置IPythonJupyter Notebook2 PyTorch入门第一步2.1 Tensor2.2 Autograd:自动微分2.3 神经网络2.4 小试牛刀:CIFAR-10分类1 安装与配置1...原创 2019-08-09 16:43:11 · 278 阅读 · 0 评论