<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[sherryhwang的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; sherryhwang]]></copyright><item><title><![CDATA[F.conv2d实现代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/127250659</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/127250659</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Mon, 10 Oct 2022 19:29:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度学习常用函数模板]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TensorFlow基础（一）- Tensorflow介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124973088</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124973088</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Wed, 25 May 2022 21:15:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录TensorFlow发展历程Tensorflow的生态系统TensorFlow优势
TensorFlow发展历程

与tensorflow同时期的深度学习框架有caffe。



tensorflow1.0入门：

tensorflow2.0

Tensorflow的生态系统

TensorFlow优势

GPU加速
自动求导
提供神经网络API



...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（十一）- 生成对抗网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124695889</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124695889</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Wed, 25 May 2022 00:11:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录生成对抗网络原理纳什均衡JS散度的缺陷EM距离
生成对抗网络原理
我们无法知道数据的真实分布是什么，如何用数学公式表达；


纳什均衡
JS散度的缺陷
EM距离

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（十）-自编码器AutoEncoder]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124664589</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124664589</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Tue, 10 May 2022 01:12:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录无监督学习AutoEncoderPCA和Auto-Encoderdenoising AutoEncoders 去噪自编码器Dropout AutoEncoderAdversarial AutoEncoder 对抗自编码器Variational AutoEncoder 变分自编码器Reparameterization VAE的隐变量的重参数化VAE生成模型AutoEncoder实战Variational AutoEncoder实战
前面学习的：CNN便于处理位置相关性，对于时间维度的信号序列，使用RNN处]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（九）- 自定义数据集训练模型 和 迁移学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124652461</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124652461</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Mon, 09 May 2022 01:50:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录Pokemon Dataset数据集加载自定义数据集数据预处理图像数据存储结构代码构建模型训练模型迁移学习
收集、读取、预处理数据，模型搭建、训练。
Pokemon Dataset



数据集加载
自定义数据集
__len__()函数返回数据集的数量，限制数据集迭代次数；
__getitem__索引样本；

import torch
from  torch.utils.data import Dataset 

class NumberDataset(Dataset):
    def __init_]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（八）- 循环神经网络 RNN&LSTM]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124616022</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124616022</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Sat, 07 May 2022 22:33:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录时间序列表示word embeddingone-hot编码和语义相似性编码序列的batch表示循环神经网络RNN网络结构RNN形式化RNN网络训练RNN layernn.RNNnn.RNNCell时间序列预测实战
时间序列表示
word embedding
pytorch没有办法直接表示文字或语音，pytorch只支持数值类型，不能支持string类型，那必须把string类型表示为数值类型，这种方法就叫做representation或者word embedding。

one-hot编码和语义相似性编]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（七）- 经典卷积网络的实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124606841</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124606841</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Fri, 06 May 2022 17:54:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录CIFAR数据集pytorch直接加载CIFAR数据集LeNet实现ResNet实战
CIFAR数据集
CIFAR数据集一共包含10个大类（CIFAR-10），每一个大类下面再划分10个小类（CIFAR-100）。CIFAR-10中，每一个类别大概含有6k张图像，每张图像大小为32x32，所以CIFAR-10一共含有6w张图像，随机选择5w为训练集，1w为测试集；

pytorch直接加载CIFAR数据集
import torch
from torchvision import datasets,tra]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（六）- 卷积神经网络]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124562420</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124562420</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Fri, 06 May 2022 00:34:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录卷积介绍卷积核和计算卷积输出特征图可视化nn.Conv2dF.conv2d池化层与采样池化与下采样上采样ReLUBatch NormalizationBN计算nn.BatchNorm1d(in_channels)nn.BatchNorm2d(in_channels)BN的优点经典卷积网络ImageNet图像分类任务LeNet-5AlexNet
卷积介绍


锐化：

模糊：

边缘检测：

卷积核和计算


卷积输出特征图可视化
卷积神经网络低层的feature map观察的是低层的特征，比如图像中的角]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（五）- 过拟合、正则化、学习率衰减]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124475067</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124475067</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Thu, 28 Apr 2022 22:08:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录模型的学习能力 model capacity欠拟合 underfitting过拟合 overfittingTrain-Val-Test划分Train-Test划分Train-Val-Test划分交叉验证正则化奥卡姆剃刀原理正则化的作用L1 Regularization / L2 RegularizationL2 RegularizationL1 Regularization动量与学习率衰减动量学习率衰减ReduceLROnPlateau管理optimizer 自动衰减学习率StepLR固定多少epoch]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（四）- 神经网络与全连接]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124413007</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124413007</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Wed, 27 Apr 2022 23:36:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录Logistic Regression交叉熵多分类问题
Logistic Regression
逻辑回归用于分类问题的预测。



为什么分类问题不用以最小化准确率的目标来训练?
可能会出现梯度消失或者梯度爆炸的问题。

为什么要叫逻辑回归，而不是分类？

二分类问题：

多分类问题：

多分类问题搭配softmax

softmax使预测较大的值相对更大

交叉熵
跟softmax匹配的loss交叉熵


熵越高，代表信息越稳定，惊喜度越低。
熵越低，代表不确定性高，惊喜度高。
代码测试
import]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch基础（三）- 随机梯度下降]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124049142</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/124049142</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Mon, 25 Apr 2022 19:56:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录梯度介绍激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差 MSEautograd.grad()求梯度loss.backward()求梯度Softmax交叉熵 CEL
梯度介绍

导数: 与梯度相近，针对一维函数，导数表示函数在x处的变换率；导数是一个标量，反应给定方向的函数值变换率，标量的长度反映了变换率的大小。
偏微分: 函数对它自变量的变化率的描述程度，跟导数区别，导数方向可以随意指定，而偏微分只能是自变量的方向；函数有多少自变量就有多少偏微分；
梯度: 函]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch基础（二）- Tensor数据类型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123283204</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123283204</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Thu, 07 Apr 2022 22:53:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录python和Pytorch数据类型pytorch数据类型pytorch类型推断维度为0的标量标量判断维度为1的向量  Linear input维度为2的tensor  Linear input batch维度为3的tensor  RNN input维度为4的tensor   CNN input其它的创建Tensor从numpy中引入 torch.from_numpy()从list中导入 torch.tensor()生成未初始化的tensor  torch.empty()设置默认数据类型   torch]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pytorch基础（一）- pytorch介绍，回归和分类问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123261725</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123261725</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Fri, 04 Mar 2022 15:25:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录Pytorch发展及特点简单回归问题手写数字识别
Pytorch发展及特点

pytorch在torch7上进行开发的，2018年发布了第一个稳定的版本。

google、TensorFlow基于theano构建。Keras后端为Tensorflow
FaceBook，Amazon
pytorch借鉴了Chainer的API的设计规范。


自然语言处理：AllenNLP
计算机视觉：TorchVision
图卷积神经网络：Fast.ai
部署协议：onnx

通过常用的网络层，堆叠一些复杂的神经网络。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据分析（三）- pandas基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123133955</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123133955</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Sun, 27 Feb 2022 16:47:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录为什么学习pandaspandas常用数据类型pandas之SeriesSeries的创建根据列表创建Series指定Series的索引根据字典创建Series修改Series的dtype类型Series的切片和索引Series的索引和值panda读取外部数据pandas之DataFrame创建DataFrame传入数组，创建DataFrame指定DataFrame的行索引index和列索引columns根据字典创建DataFrameDataFrame的描述信息DataFrame的索引
为什么学习pan]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据分析（二） - numpy]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123119281</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123119281</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Fri, 25 Feb 2022 15:15:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录什么是numpynumpy基础numpy创建数组（矩阵）指定numpy数组的数据类型 array.astype()修改numpy数组的形状数组和数字的运算numpy数组和数组的计算numpy数组的广播原则轴 （axis）numpy数组的转置 (三种方法)numpy读取本地数据numpy索引和切片索引和切片numpy中数值的修改numpy中的布尔索引numpy中的三元运算符numpy中的clip（裁剪）numpy中的nan和inf，以及常用统计方法统计数组中有多少nannumpy中nan的注意点替换nan]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据分析（一）- 数据分析基础及matplotlib]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123048686</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/123048686</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Wed, 23 Feb 2022 15:25:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录为什么要学习数据分析什么是数据分析环境安装认识jupyter notebook
数据分析:

基础概念和环境
matplotlib：绘图
numpy：处理数值型数组
pandas：在numpy的基础之上，除了能够处理数值型数组之外，还能处理字符串，列表，时间序列等等数据类型。

为什么要学习数据分析
从大量数据中，寻找规律，对大量数据进行统计和分析，统计出感兴趣的规律，供后续使用。绘图使我们更好的理解数据，从一堆数据里面找出经验或结论供他人使用。

有岗位需求 爬虫+数据分析
是python数据科学的基]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python基础（九）- 模块(module)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/122993171</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/122993171</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Sat, 19 Feb 2022 22:13:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录模块化程序设计概念标准库模块(standard library)为什么要模块化编程模块化编程的流程模块的 API 和功能描述要点模块的创建和测试代码模块的导入import语句导入from ... import语句导入import 语句和 from...import 语句的区别__import__()动态导入模块的加载问题包package的使用包(package)的概念和结构导入包操作和本质用*导入包包内引用sys.path 和模块搜索路径模块发布和安装模块的本地发布本地模块的安装上传模块到PyPI让别人]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python基础（八）- 文件操作（IO技术）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/122926792</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/122926792</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Mon, 14 Feb 2022 20:29:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录文本文件和二进制文件文件操作相关模块概述创建文件对象 open()文本文件的写入基本的文件写入操作常用编码介绍ASCIIISO8859-1GB2312,GBK,GB18030UnicodeUTF-8中文乱码问题write()/writelines()写入数据close()关闭文件流with 语句(上下文管理器)文本文件的读取二进制文件的读取和写入文件对象的常用属性和方法文件任意位置操作使用 pickle 序列化CSV 文件的操作csv.reader 对象和 csv 文件读取csv.writer 对象和 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python基础（七）- 异常处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/122909408</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/122909408</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Mon, 14 Feb 2022 16:07:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录异常的本质
异常的本质
程序运行过程中，可能会遇到各种各样的问题，例如用户的输入不符合要求，尝试打开不存在的文件等，这些问题我们称之为异常Exception。
异常指程序运行过程中出现的非正常现象，例如用户输入错误，除数为零，需要处理的文件不存在，数组访问下表越界等。
所谓异常处理，就是指程序出现问题时依然可以正确执行剩余的程序，而不会因为异常而终止程序执行。
python中

......]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python基础（六）- 面向对象进阶]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/122900015</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/sherryhwang/article/details/122900015</guid><author>sherryhwang</author><pubDate>Sat, 12 Feb 2022 23:41:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录面向对象三大特征介绍继承语法格式类成员的继承和重写查看类的继承层次结构object根类dir()查看对象属性str()方法的重写多重继承MRO()super()获得父类定义多态特殊方法和重载运算符特殊属性对象的浅拷贝和深拷贝组合设计模式_工厂模式实现设计模式_单例模式实现工厂模式和单例模式的整合使用
面向对象三大特征介绍
封装（隐藏）：隐藏对象的属性和实现细节，知对外提供必要的方法。
继承：让子类拥有父类特征，提高了代码的重用性。从设计上是一种增量进化，原有父类设计不变的情况下，可以增加新的功能，或者改]]></description><category></category></item></channel></rss>