轻筠-优快云博客

原创 PyTorch 张量初始化方法详解

本文详细介绍了PyTorch中张量的多种初始化方法。张量作为PyTorch的基本数据结构，可以通过列表转换、全零/全一填充、随机数生成等方式创建。重点讲解了从列表创建、特殊张量初始化（全零、全一、随机整数、均匀/正态分布随机数）以及NumPy数组转换等方法，并提供了相应的代码示例。文章还给出了实际应用建议，强调合理选择初始化方法对模型训练的重要性。这些基础操作是构建神经网络模型的关键步骤，为深度学习开发奠定基础。

2025-10-19 21:44:42 115

原创在PyTorch中实现自定义损失函数

本文介绍了在PyTorch中实现自定义损失函数的方法。主要内容包括：为什么要自定义损失函数（处理特殊数据、加入领域知识等），如何准备数据并构建简单的神经网络模型，以及实现自定义均方误差损失函数的详细步骤。文章还演示了验证自定义损失函数正确性的方法，比较了其与内置损失函数的差异，并提供了加权损失、正则化损失等进阶应用示例。最后，介绍了在训练循环中使用自定义损失函数的方法和调试技巧，为特定任务定制损失函数提供了实用指导。

2025-10-19 21:40:19 79

原创如何获取PyTorch中间层的值：两种实用方法详解

如何获取PyTorch中间层的值：两种实用方法详解

2025-10-19 21:33:46 119

原创手把手教你用PyTorch搭建第一个神经网络

本文通过一个简单的PyTorch实例，详细演示了如何搭建和训练一个神经网络模型。作者使用两个数字相加的回归任务，从数据准备、模型构建、损失函数选择、优化器配置到训练过程，完整展示了神经网络的工作流程。文章特别强调了关键细节如梯度清零、自动求导和学习率设置等，并提供了测试新数据、实用技巧和常见问题解决方法。这个基础案例虽然简单，但涵盖了PyTorch的核心概念，适合初学者理解神经网络的基本原理和实现过程。作者建议从这样的小例子入手打好基础，再逐步过渡到更复杂的模型。

2025-10-19 21:25:50 328

原创 PyTorch自动梯度实战：让张量自己学会求导

本文介绍了PyTorch的自动梯度计算功能，通过实际案例演示了如何利用autograd实现自动求导。文章首先从一个简单的张量平方和求导开始，逐步深入到神经网络中的梯度计算，详细解释了前向传播、反向传播和参数更新的全过程。同时分享了自动微分的工作原理和实际开发中的注意事项，包括梯度累积问题、梯度检查技巧以及个人经验总结。PyTorch的自动梯度功能大大简化了深度学习中的求导过程，显著提升了开发效率。

2025-10-19 21:13:41 218

原创学习率如何影响模型训练：一次梯度下降的探索之旅

本文通过实验探索了学习率对线性回归模型训练的影响。作者使用简单的线性数据，比较了0.01、0.1和1三种不同学习率下的训练表现：小学习率(0.01)稳定收敛但速度慢，中等学习率(0.1)在速度与稳定性间取得平衡，大学习率(1)导致震荡但趋势正确。实验揭示了学习率与损失函数曲率的关系，并提出了实用建议：从0.01-0.1开始，监控训练曲线，考虑使用学习率预热或自适应优化器。作者还分享了学习率范围测试方法，强调学习率是平衡收敛速度与稳定性的关键因素。

2025-10-18 20:44:50 555

原创梯度下降算法：深度学习优化的核心引擎

梯度下降算法：深度学习优化的核心引擎梯度下降是深度学习中最基础的优化算法，通过计算损失函数的梯度方向来迭代更新模型参数。本文从基本原理出发，详细解析了梯度下降的数学本质和实现细节。

2025-10-17 15:31:50 706

原创前向传播算法：神经网络信息传递的核心机制

前向传播是神经网络的核心信息处理机制，通过分层线性变换和非线性激活实现数据的高维映射。本文介绍了其数学本质（复合函数）、Python实现步骤（输入变换、sigmoid激活、输出预测和损失计算），以及权重矩阵的维度关系。通过具体实例演示了计算过程，并阐述了前向传播在模型表达能力、计算图构建和实际推理中的关键作用。理解前向传播是掌握深度学习的基础，它搭建了从输入到输出的信息桥梁，为后续的反向传播和参数优化奠定基础。

2025-10-17 15:25:02 589

原创链式法则在神经网络中的应用：原理与实现详解

本文深入解析了链式法则在神经网络中的关键应用。通过数学推导和代码实现，展示了链式法则如何系统地将复杂网络梯度分解为简单导数乘积。文章详细介绍了数值微分和链式法则两种梯度计算方法，并对比验证其一致性。核心内容包括：前向传播计算、各层权重梯度计算（输入层到隐藏层、隐藏层到输出层）、偏置项梯度计算等关键环节，通过具体公式和Python代码示例，帮助读者直观理解链式法则在反向传播中的重要作用。

2025-10-16 17:12:33 220

原创深入理解反向传播算法：从理论到实践

本文深入解析了神经网络中的核心算法——反向传播，从基本原理到实践实现。通过梯度计算和链式法则，反向传播将输出误差逐层分解，调整网络权重。文章提供完整的Python实现示例，包括前向传播、权重更新和训练监控，并探讨了梯度消失、局部最优等实际挑战及优化策略。理解这一算法对深度学习模型调试和优化至关重要，是现代神经网络训练的基础。

2025-10-16 17:05:08 278

原创基于A*算法与仿射变换的路径规划系统设计与实现

本文介绍了一个基于Python的路径规划系统，融合了A算法与仿射变换技术。系统采用A算法实现高效寻路，结合仿射变换处理10×10与21×21坐标系间的转换。核心功能包括：使用曼哈顿距离作为启发函数通过仿射变换矩阵实现坐标精确映射支持多点最优路径规划提供Pygame可视化界面系统依赖Pygame、NumPy和OpenCV库，通过预计算点对距离优化路径搜索效率，能够处理复杂地图环境下的多点路径规划问题。

2025-10-15 10:00:01 1301

原创基于OpenCV的实时疲劳检测系统实现

本文介绍了一个基于OpenCV的实时疲劳检测系统，使用Python实现。系统通过Haar级联分类器检测人脸和眼睛，计算眼睛宽高比(EAR)和PERCLOS(眼睛闭合时间比例)来评估疲劳程度，分为4个等级：正常、轻度、中度和重度疲劳。核心代码包含人脸眼睛检测、疲劳评估和可视化显示功能，具有实时性、稳定性和直观的视觉反馈。系统可通过摄像头实时监控驾驶员状态，为疲劳驾驶预警提供简单有效的解决方案。

2025-10-14 10:50:10 107