步步心愿的博客

利用Pytorch复现VGG-16网络:根据吴恩达老师在深度学习课程中的讲解，AlexNet网络的基本流程为：代码如下：import mathimport torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torchvision.models as modelsfr...

%matplotlib inline神经网络可以使用torch.nn package构造进行构造神经网络。刚刚我们简单介绍了autograd，nn依赖于autograd来定义模型并区分它们。一个nn.Module包括你定义的网络层和一个forward(input)方法，这个方法返回output。我们看下这个数字图片分类的网络的例子：它是一个简单的前馈网络。它接受输入，并且每层的输入都是...

%matplotlib inlineAutograd：自动微分autograd package是PyTorch神经网络的核心。我们先简单看一下，然后开始训练第一个神经网络。autograd package为张量的所有operations（操作或运算）提供了自动微分。它是一个define-by-run框架，意思是说你的反向传播（backpropagation）是由 如何运行代码 定义的，并且...

torch.utils.dataclass torch.utils.data.Dataset表示Dataset的抽象类。所有其他数据集都应该进行子类化。所有子类应该override__len__和__getitem__，前者提供了数据集的大小，后者支持整数索引，范围从0到len(self)。class torch.utils.data.TensorDataset(data_tensor,...

%matplotlib inline训练分类器就是这个。您已经了解了如何定义神经网络，计算损耗并更新网络权重。现在你可能在想数据怎么样？通常，当您必须处理图像，文本，音频或视频数据时，您可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中。然后你可以将这个数组转换成一个torch.*Tensor。对于图像，Pillow，OpenCV等软件包很有用对于音频，包括scipy和li...