高层API助你快速上手深度学习-课节二学习笔记

最新推荐文章于 2025-12-29 23:27:46 发布
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本文探讨了神经网络的核心组件——神经元如何构成多层结构，以及关键的反向传播算法如何更新网络参数。通过深入理解这些概念，揭示了深度学习开发的基本流程。

神经元：神经网络中的每个节点称为神经元，由加权和、非线性变换（激活函数）组成。

多层连接：大量的神经元按照不同的层次排布，形成多层的结构连接起来，即称为神经网络。

反向传播：因为loss是在最后一个节点后的输出得到的（前向传播得到的），最后一个节点会得到一个梯度，但是前面的节点是没有的，所有需要把这个梯队不断地向前回传来更新前面的节点参数（梯度）。

 深度学习开发流程万能公式 如下图：

 

机器学习-21-机器学习和深度学习的开源框架
qq_20466211的博客
10-11 265
AI->ML->DL中机器学习和深度学习常用的开源框架
paddle2.0版本的PaddleSeg模型转换为onnx格式
windmyself的专栏
05-30 2685
paddleSeg简介 paddleseg release2.0版本提供了50+的高质量预训练模型，支持15+主流分割网络，提供了业界的SOTA模型OCRNet，很好的提升了产品易用性。 PaddleSeg是基于飞桨PaddlePaddle开发的端到端图像分割开发套件，涵盖了高精度和轻量级等不同方向的大量高质量分割模型。通过模块化的设计，提供了配置化驱动和API调用两种应用方式，帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。 特性 高精度模型：基于百度自研的半监督标签知识蒸馏方案（SS
高层API助你快速上手深度学习-课节三学习笔记：2-1分类任务介绍
windmyself的专栏
03-08 255
输入的图片在计算机看来的是三维数据，三维分别是(C,H,W)。其中C （channel通道）= 3 （RGB红绿蓝）H代表输入图片的高度，W代表输入图片的宽度。 上图右侧的87%，达不到100%是因为有些特征是共享的，所以达不到百分之100。 上图中的y=w*x+b就是神经元里面的东西，其中x是输入，y是输出，b是一个常数（表示一个偏置），w是权重也就是卷积核里面的参数。 ...
【PaddlePaddle】使用高层API导入、导出模型
不定时分享与嵌入式有关的知识
11-24 3186
前言 PaddlePaddle 2.0 引入了高层API，高层API相较于底层API更加的简洁方便，可以只用几行代码完成模型的训练、预测、导入和导出。 步骤 1. 导入库 import paddle from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize from paddle.metric import Accuracy 2. 获取并处理数据集 # 使用transform对数据集做归一化 transform = Compose([Normalize
高层API助你快速上手深度学习---【第二节笔记】机器学习六大流程及PaddlePaddle模型保存载入
livingbody的专栏
02-05 200
百度 AI Studio——《高层API助你快速上手深度学习》课程学习总结
baby_hua的专栏
03-02 565
百度 AI Studio——《高层API助你快速上手深度学习》课程学习总结 一开始报名参与这个课程还是信心满满，然而最终没有顺利结课，也是备受打击，课程学习博客更新到第二节，也不会有后续的几节直播课的笔记，这篇就是对前一段深度学习的总结； 今天这篇文章，完全手码的，无他，仅为对前一阶段的AI学习划个句号，分享自己的收获和心得； 课程回顾 如果算上后来的大作业讲解，应该有连续8天的直播课，内容的质量对不同人群的表现也不尽相同；对于我个人而言，受益良多；虽然前文只书了两节，但是所书内容还是很值得一看的（类似内容
百度 AI Studio——《高层API助你快速上手深度学习》课程学习1
baby_hua的专栏
02-02 771
百度 AI Studio——《高层API助你快速上手深度学习》课程学习1 相关链接： 飞桨：飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。 百度 AI Studio——课程链接 课程介绍 零基础解锁深度学习神器高层 API ，七天时间助你掌握CV、NLP领域最火模型及应用。 课程大纲 Day 1（2月3日） 主题：走进深度学习与高层API 作业：客观题 Day 2（2月4日） 主题：CV案例_基于resnet的十二生肖分类 作业：客观题与模型实现 Day
百度飞桨 PaddlePaddle 深度学习打卡7日营 -DAY1 深度学习任务解析及高层API
Jason_____Wang的博客
02-04 640
DAY1 深度学习任务解析及高层API 2.3 课件在社区里，作业及信息在QQ群中 及时做作业 课程面向深度学习基础用户。 B站直播，AI Studio作业 结业标准：完成作业 作业的截止时间为第二天20:00 直播当天中午12点钱发布课程+作业 今天讲师：春雨老师 （张春雨） 主要负责百度深度学习任务，主讲高层API 正课开始 深度学期7日打卡营 主要特点：极速入门 零基础入门 课程大纲： 深度学习入门 CV+NLP实践 部署上手 预期成果：可以学习到深度学习相关基本概念，CV&NLP的一些基
1.4 深度学习环境
分享产生双倍快乐
06-12 1222
本文介绍了深度学习开发环境的搭建方法。主要内容包括：1）三大主流深度学习框架对比：TensorFlow适合工业部署，PyTorch研究友好，Keras简洁易学；2）GPU加速方案：需安装CUDAToolkit和cuDNN以发挥NVIDIA显卡性能；3）推荐使用Miniconda进行环境管理，解决了Python版本和依赖冲突问题；4）详细演示了TensorFlow-GPU环境的安装步骤，包括CUDA版本检查、conda环境配置和验证方法；5）最后介绍了如何在PyCharm中配置conda环境。
【Keras】中文文档学习笔记-快速上手Keras
brucewong0516的博客
01-07 1910
基于中文官方文档与英文官方文档的学习笔记，较系统的总结学习历程。 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者
fastai深度学习教程与API详解
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深度学习笔记整理：从入门到精通
以上整理的知识点仅为深度学习学习笔记的一小部分，但它们是构建深度学习知识体系的关键部分，对学习和应用深度学习技术具有重要意义。通过掌握这些基础知识点，学习者可以为进一步深入研究和实践深度学习奠定坚实的...
告别延迟！这个GitHub神级项目让你的摄像头秒变“AI慧眼”，实时深度学习推理不再是梦
wylee的博客
07-02 746
的魅力远不止于此！如果你有一个自己训练的、或者一个非主流的模型，你也可以很方便地将其集成进来。项目的核心思想是提供一个抽象的BaseModel类，你只需要编写一个继承自BaseModel的Wrapper类，实现其核心方法，就能自动加载和运行你的模型。核心步骤（概念性）：在目录下创建你的模型类型文件夹（例如在该文件夹下创建文件。编写一个继承自的类。# 在这里加载你的模型。
paddledetection报错：No module named ‘paddle.fluid.dataloader.collate‘
windmyself的专栏
08-19 3240
原因是paddle的环境使用了2.0 版本，换成2.1版本就可以了。
centosGPU环境+paddle2.1+paddleOCR预训练推理模型报错
windmyself的专栏
06-25 967
报错信息如下： Intel MKL function load error: cpu specific dynamic library is not loaded. 解决方法： conda install nomkl
paddleclas(release2.1)使用自定义数据集遇到的错误
windmyself的专栏
06-09 544
### 报错信息 [ERROR 2021-06-09 10:55:31,751 logger.py:78] data read faild: imgdata/driver/normal/贵AU8858_2020-11-19-20-00-41_2_641444_000.jpg 0, exception info: 'data_dir' ### 是因为： file_list: "imgdata/train.txt" data_dir: "imgdata/driver/" ...
图神经网络7日打卡营常见问题整理
windmyself的专栏
11-24 439
图神经网络7日打卡营常见问题整理 安装版本问题： Paddle 版本：1.8.5 Python: 3.x，目前PGL暂不支持3.8 PGL安装：pip install pgl PGL github:https://github.com/PaddlePaddle/PGL 建议新建conda虚拟环境，注意设置好对应的python版本。 Paddle具体安装说明 7日图神经网络讨论区地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/i..
torch的pos[:, group] -= offset.unsqueeze(1) 飞桨api怎样实现？
最新发布
skywalk8163的专栏
12-29 491
飞桨(PaddlePaddle)现已支持类似PyTorch的张量索引切片直接赋值操作。针对PyTorch的pos[:,group]-=offset.unsqueeze(1)语句，提供了三种实现方案：1）直接索引赋值（推荐，性能最优）；2）矩阵乘法方式；3）掩码操作。测试表明直接索引赋值方式与PyTorch结果完全一致，且无需使用clone()操作。文中还给出了分子动力学模拟中处理周期性边界条件的完整实现代码，包含分子分组计算和坐标调整逻辑，支持动态图和静态图模式。
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