深度学习中的Numpy

最新推荐文章于 2024-10-15 15:29:47 发布
最新推荐文章于 2024-10-15 15:29:47 发布
阅读量341 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： python 文章标签： 深度学习 numpy
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30006593/article/details/78670193

添加一维：label = label[:, np.newaxis]
从后往前：a[::-1]
由list到np.array：np.array[list]要求list各维度相同，否则内在还是list

深度学习基础之numpy，轻松入门numpy
我是香菜
09-03 3985
深度学习基础之numpy，小白轻松入门numpy，送书了！！！
numpy实现深度学习
weixin_43617734的博客
04-11 559
@``TOC 使用numpy实现深度学习 使用numpy实现深度学习算法预测，包括模型定义、初始化（he）、训练以及预测以及一系列梯度优化算法 代码块 def initialize_parameters(layer_dims): parameters = {} L = len(layer_dims) for l in range(1, L): parame...
深度学习中可能用到的numpy函数
qq_35741782的博客
08-15 268
numpy函数shape，astypearange，floor，ravel，vstack,hstackhsplit, import numpy as np shape，astype import numpy as np vector = np.array([5,6,7,8]) print(vector.shape) print(vector) print(vector.dtype) vector0 = vector.astype(str) print(vector0) print(vector0.dtyp
使用 Numpy 创建自己的深度学习框架
deephub
06-03 2814
本文并不是为了造轮子，只是通过手动实现来介绍建基本深度学习框架所需组件和步骤
深度学习：numpy篇
2301_80094394的博客
10-15 1055
NumPy (Numerical Python) 是 Python 科学计算库，它提供了对多维数组的支持，拥有高效的数组计算、矩阵运算等功能。对于深度学习来说，NumPy 是处理数据、实现前向传播、计算损失和梯度等操作的重要工具。
基于PyTorch框架实现深度学习之numpy基础
qq_67696694的博客
07-12 1184
近期在摸索深度学习，本系列博客将会围绕基于PyTorch框架实现算法网络，后续中所谈到的内容均来自有关资料书籍，予以记录与诸君分享，当然也欢迎大家批评指正。在机器学习和深度学习中，图像、声音、文本等输入数据最终都要转换 为数组或矩阵。如何有效地进行数组和矩阵的运算？这就需要充分利用 Numpy。Numpy是数据科学的通用语言，而且与PyTorch关系非常密切，它 是科学计算、深度学习的基石。尤其对PyTorch而言，其重要性更加明显。
python深度学习:NumPy数据库
08-04
Python 深度学习：NumPy 数组库是 Python 中最流行的数组处理库之一，广泛应用于科学计算、数据分析、机器学习和深度学习等领域。 NumPy 库提供了多种高效的数组处理函数和操作符，帮助开发者快速、高效地处理大规模...
深度学习中Numpy的一些注意点（多维数组；数据类型转换、数组扁平化、np.where()、np.argmax()、图像拼接、生成同shape的图片）
chenyuan1111的博客
01-17 942
既数组h=3，w=2这里第一个2表示axis=0维度上的，三维数组中3,2）数组的个数，这里表示两个（3,2）数组。
零基础入门深度学习（一）：用numpy实现神经网络训练
Cry2engine的博客
01-06 763
授课讲师 | 毕然 百度深度学习技术平台部主任架构师 授课时间 | 每周二、周四晚20:00-21:00 编辑整理 | 刘威威 内容来源 | 百度飞桨深度学习集训营 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家实现从0到1的跨越。从本课程中，你将学习到： 深度学习基础知识 numpy实现神经网络构建和梯...
深度学习中常用numpy使用
⛄
11-22 431
RGB三通道的时候，是保存三个点，而不是(224,224)*3 （224，224，3） 只展示第一行 (224,3)
NumPy:深度学习领域的强大工具
weixin_43784341的博客
04-18 664
NumPy在深度学习领域是一个强大的工具，它主要用于数值计算、数组操作以及线性代数运算等。尽管深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）已经内置了这些功能，但在一些底层操作或数据处理任务中，NumPy仍然发挥着重要的作用。
视频教程-NumPy：深度学习系列视频教程-深度学习
weixin_30235423的博客
05-28 470
NumPy：深度学习系列视频教程 东北大学计算机专业硕士研究生，欧瑞科技创始...
深度学习中numpy的一些基本操作
weixin_30919919的博客
08-07 272
sigmoid gradient: import numpy as np def sigmoid_derivative(x): s = 1 / (1+np.exp(-x)) ds = s*(1-s) return ds Reshaping arrays: There are two common numpy function used in deep learni...
深度学习入门——基于numpy（一）
BoJackuu的博客
12-09 1643
深度学习入门——学习笔记（一） 说明：本次练习代码均来自斋藤康毅的《深度学习入门》 ，全文不依赖其他框架，只基于numpy来构建深度学习网络。 github 链接 jupyter notebook 链接 一、激活函数 说明：激活函数相当于是神经网络的神经元，他们根据输入信号，反馈输出信号。因此不同类型的激活函数会构建成不同类型、不同敏感度的神经网络。 # 导入包 import numpy as...
深度学习入门 之 Numpy学习笔记（一）
敲不好代码的小透明的博客
04-02 2310
NUmpy 全称 “Numeric python”（数字的python），顾名思义，一个很适合数学运算的python第三方库。
np实现sigmoid_使用numpy实现一个深度学习框架
weixin_39601794的博客
12-22 693
为了理解深度学习框架的大致机理，决定使用numpy实现一个简单的神经网络框架深度学习框架我觉得最重要的是实现了链式求导法则，而计算图就是建立在链式求导法则之上的，目前大多数深度学习是基于反向传播思想的，如何在链式计算图中进行前向传播和反向传播是深度学习框架重点要考虑的计算图目前主流的深度学习框架有两种计算图实现方式：静态图：先构建好图再让数据流入，优点是结构清晰，理论上速度占优(实际不一定)；缺点...
使用numpy搭建自己的深度学习框架（二）
艾与代码
05-02 700
自动求导（封装算子）简介 注：本系列搭建的深度学习框架名称叫numpyflow，缩写nf，用以熟悉目前主流的深度学习框架的基础和原理。本系列的目标是使用nf可以训练resnet。 开源地址：RanFeng/NumpyFlow 简介 上一节自动求导（基础知识）中我们介绍了自动求导的必备要素，其中之一就是要将一些基本的操作，比如加、减、乘、除、乘方等封装成一个个基本的算子，并首先写好对应的梯度计算方法...
深度学习中常用的numpy方法
qq_46009787的博客
04-18 934
深度学习中常用的numpy方法
深度学习系列之Numpy基础（一）
明曦君的小家
02-27 317
写在开头：因为也开始了深度学习课程的学习，对于很多东西还要慢慢理解，所以也打算开一个这个系列来分享一下自己的理解。 深度学习系列 对于本系列的学习内容安排的话，主要涉及的是对于图像识别方面的内容，或许我会在学完后在来写一个目录，今天的内容就是对于python中numpy使用的一些汇总，主要学习来源附在最后的参考文献。 Numpy学习 在使用Numpy之前，我们想进行一些矩阵运算往往只能通过一个...
在深度学习中numpy的作用
最新发布
03-17
<think>嗯，用户想了解NumPy在深度学习中的应用场景和功能。我需要先回忆一下NumPy的基本功能，然后结合深度学习中的常见任务来关联两者的关系。首先，NumPy主要处理多维数组，而深度学习中的数据通常以张量形式存在，所以可能涉及数据存储和预处理。然后，数值计算方面，比如矩阵乘法、激活函数这些可能用NumPy实现。不过现在深度学习框架很多，比如PyTorch或TensorFlow，可能NumPy更多用于前期处理，之后转换到框架的Tensor。另外，可能还要提到和这些框架的交互，比如数据加载时的转换。还有，基础算法的原型实现，比如手动实现梯度下降或简单神经网络时，NumPy会很方便。需要引用提供的参考文献中的内容，比如引用[4]提到NumPy的ndarray用于张量，引用[3]和[4]提到Tensor是NumPy array的扩展。还要注意用户提到的应用场景，比如数据预处理、模型原型设计、与其他库的集成等。最后要确保回答结构清晰，分点说明，并生成相关问题。可能的问题包括NumPy的替代库、与PyTorch的区别、处理图像数据的方法等。</think>### NumPy在深度学习中的应用场景与功能 #### 一、核心应用场景 1. **数据存储与预处理** NumPy的$ndarray$是深度学习中最基础的数据容器，支持多维数组操作。例如，图像数据可存储为三维数组（高度×宽度×通道），时间序列数据可表示为二维数组（时间步×特征维度）。引用[4]指出：“Numpy提供了ndarray数据结构来表示张量”[^4]。 ```python import numpy as np # 图像数据示例（3通道RGB） image_data = np.random.rand(224, 224, 3) # 模拟224×224像素的彩色图像 ``` 2. **数值计算与数学运算** - **矩阵乘法**：全连接层的前向传播依赖矩阵乘法，例如$Y = X \cdot W + b$，可通过`np.dot()`实现。 - **广播机制**：自动扩展不同维度数组的运算，简化激活函数（如ReLU、Sigmoid）的实现。 ```python # ReLU激活函数实现 def relu(x): return np.maximum(0, x) ``` 3. **与深度学习框架的交互** PyTorch和TensorFlow均支持NumPy数组的直接转换。例如，PyTorch通过`torch.from_numpy()`将$ndarray$转为$Tensor$，反向转换则通过`.numpy()`方法完成[^3]。 ```python import torch numpy_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) torch_tensor = torch.from_numpy(numpy_array) # NumPy转Tensor ``` #### 二、关键功能 1. **高效张量操作** - **维度变换**：`reshape()`、`transpose()`用于调整数据形状，适配不同网络层的输入要求。 - **切片与索引**：高效提取局部数据（如CNN中的图像块）。 ```python # 提取图像局部区域 image_patch = image_data[50:100, 80:120, :] # 提取50-100行、80-120列的图像区域 ``` 2. **数学函数库支持** - **随机数生成**：初始化神经网络权重（如`np.random.normal()`生成正态分布参数）。 - **傅里叶变换**：用于信号处理类任务（如语音识别）。 ```python # 权重初始化示例 weights = np.random.normal(0, 0.01, size=(256, 128)) # 均值为0、标准差0.01的权重矩阵 ``` 3. **算法原型快速验证** 研究者常用NumPy手动实现梯度计算、反向传播等基础算法，验证理论可行性后再迁移到框架中。例如，实现简单线性回归： ```python # 手动实现梯度下降 X = np.array([[1, 2], [3, 4]]) y = np.array([3, 5]) theta = np.zeros(2) for _ in range(1000): gradients = 2/X.shape[0] * X.T.dot(X.dot(theta) - y) theta -= 0.01 * gradients ``` #### 三、典型应用案例 1. **数据标准化** 使用`np.mean()`和`np.std()`对输入数据进行归一化： $$x_{\text{normalized}} = \frac{x - \mu}{\sigma}$$ ```python mean = np.mean(train_data, axis=0) std = np.std(train_data, axis=0) normalized_data = (train_data - mean) / std ``` 2. **图像增强** 通过NumPy实现翻转、旋转等操作： ```python # 水平翻转图像 flipped_image = np.fliplr(image_data) ``` 3. **模型评估指标计算** 计算分类准确率、混淆矩阵等： ```python accuracy = np.mean(predictions == true_labels) ``` #### 四、与其他库的协作 在完整深度学习流程中，NumPy常与以下库配合使用： 1. **Pandas**：读取CSV/Excel数据后转为NumPy数组 2. **OpenCV**：图像读取后存储为$ndarray$格式 3. **Matplotlib**：将NumPy数组可视化为图像/曲线
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值