玥晓珖的博客

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/4-02-A-RNN/RNN用来分析有序数据，新状态和旧状态有关。也就是它在有顺序的数据上进行学习. 为了记住这些数据, RNN 会像人一样产生对先前发生事件的记忆. 不能回忆久远记忆（神经网络较深），因为梯度消失或者梯度爆炸。为了解决普通RNN的弊端提出了LSTM 技术（ ...

1. from __future__ import print_function　　在开头加上from __future__ import print_function这句之后，即使在python2.X，使用print就得像python3.X那样加括号使用。python2.X中print不需要括号，而在python3.X中则需要。# python2.7print "Hello world"#...

理论知识学习：deeplearning.ai 吴恩达网上课程学习（十五）——卷积神经网络及其TensorFlow代码实现本文将做一个分析手写数字的 CNN：1. MNIST手写数据import torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport torch.utils.data as Dataimport ...

理论知识学习：deeplearning.ai 吴恩达网上课程学习（十一）——优化算法理论讲解和代码实战以下包括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD) 比较基础MomentumRMSPropAdam1. 引入库import torchimport torch.utils.data as Dataimport torch.nn.functional as ...

多线程是加速程序计算的有效方式，类似于并行计算，在一个脚本中同一时间同时运行多个程序。1.多线程基础操作：1.1导入模块import threading1.2获取已激活的线程数print(threading.active_count())1.3查看所有线程信息print(threading.enumerate())# [<_MainThread(MainThread, started 1...

当数据量很大的时候，选择一批一批的数据进行训练，加快速度效率。import torchimport torch.utils.data as Data #Data是进行小批量的模块torch.manual_seed(1) # reproducibleBATCH_SIZE = 5 # 批训练的数据个数，大数量中每次抽取五个x = torch.linspace(1, 10,...

1. 快速搭建方法前面两篇文章我们用这种方式搭建神经网络：class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).__init__() self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_h...

对比TensorFlow和pytorch：PyTorch更适合于在研究中快速进行原型设计、业余爱好者和小型项目，TensorFlow则更适合大规模的调度，尤其当考虑到跨平台和嵌入式调度操作时。此文章安装三个深度学习主流框架。自身系统是Windows7，亲测可用安装链接参考：https://blog.youkuaiyun.com/colourful_sky/article/details/7...

我的显卡型号是NVIDIA GeForc GTX 950M,

1. numpy & pytorchTorch 自称为神经网络界的 Numpy, 因为他能将 torch 产生的 tensor 放在 GPU 中加速运算 (前提是你有合适的 GPU), 就像 Numpy 会把 array 放在 CPU 中加速运算.。在pytorch中能自由地转换 numpy array 和 torch tensor 。import torchimport numpy a...

 Variable 计算时, 它在背景幕布后面一步步默默地搭建着一个庞大的系统, 叫做计算图, computational graph. 会将所有的计算步骤 (节点) 都连接起来, 最后进行误差反向传递的时候, 一次性将所有 variable 里面的修改幅度 (梯度) 都计算出来, 而 tensor 就没有这个能力1.我们定义一个 Variable:import torchfrom torch....

你的神经网络层只有两三层, 不是很多的时候, 对于隐藏层, 使用任意的激励函数都是可以的, 不会有特别大的影响. 不过, 当你使用特别多层的神经网络, 不得随意选择利器. 因为这会涉及到梯度爆炸, 梯度消失的问题.在少量层结构中, 我们可以尝试很多种不同的激励函数. 在卷积神经网络 Convolutional neural networks 的卷积层中, 推荐的激励函数是 relu. 在循环神经网...

1.初始化数据：创建一元二次函数: y = a * x^2 + b, 给 y 数据加上一点噪声来更加真实.import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plt #画图x1 = torch.linspace(-1, 1, 100)x = torch.unsqueeze(x1, dim=1...

1.构建数据集：import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plt# 假数据n_data = torch.ones(100, 2) # 数据的基本形态x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # 类型0 x data (tensor),...

转载链接：https://blog.youkuaiyun.com/icamera0/article/details/50843172 在数字图像处理中，针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以，在做图像处理之前，我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求，使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。对于彩色图像，不管其图像格式是PNG，还是B...