weixin_42416780的博客

分别在pytorch中对比了SGD、Momentum、RMSprop和Adam四种优化器的训练效果。结合了前面的构建网络方法、批训练方法等import torchimport torch.utils.data as Dataimport torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as pltimp...

1、torch.utils.data.TensorDataset（） 和torch.utils.data.DataLoader（）pytorch提供了一个数据读取的方法，其由两个类构成：torch.utils.data.Dataset和DataLoader,我们要自定义自己数据读取的方法，就需要继承torch.utils.data.Dataset，并将其封装到DataLoader中。Tenso...

对训练到某一步的神经网络可以通过保存为pkl文件，下次再想继续训练实验时直接提取。神经网络的保存和提取分为对整个神经网络保存和提取、对神经网络的参数保存和提取。# 保存提取整个神经网络torch.save(net1,'net.pkl')net2=torch.load('net.pkl')# 保存和提取神经网络的参数torch.save(net1.state_dict(),'net_p...

torch.nn.Sequential是一个Sequential容器，可以按照自己的需求，把不同的函数或组合成的模块添加到自己定义的网络中。比如，搭建一个两层神经网络（输入特征数为2，隐藏层神经元数为10且使用ReLu激活函数，输出特征数为2）有两种方法定义该网络：1.定义网络类并继承torch.nn.Module模块，这样可以根据自己的需求改变传播过程，forward函数是自己定义的。c...

莫烦PYTHON PyTorch教程P12搭建分类模型代码import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as pltimport torch.nn.functional as F'''教程P12：利用torch解决分类问题'''n_data = torch.ones(100,2)#...

莫烦PYTHON PyTorch教程P11搭建回归拟合模型代码import torchfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as pltimport torch.nn.functional as F'''教程P11：利用torch解决回归拟合问题'''x = torch.unsqueeze(torc...

PyTorch是Torch在Python上的衍生，与TensorFlow不同的是，它在搭建神经网络时不是先建立好一个静态图，然后再把数据放到图计算，而是一个动态的过程，边搭图边计算。PyTorch与Numpy对比：Torch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，就像Numpy会把array放在CPU中加速运算。不过，torch和Numpy能够...