3.使用PyTorch创建网络组件 在我们继续关注 NLP 之前,让我们先使用PyTorch构建一个只用仿射变换和非线性函数组成的网络示例。我们也将了解如何计算损失函数,使用PyTorch内置的负对数似然函数,以及通过反向传播更新参数。 所有的网络组件应该继承nn.Module并覆盖forward()方法。继承nn.Module提供给了一些方法给你的组件。例如...
import torchvision.models as models import torch pretrained_model = models.resnet18(pretrained=True) # 将预训练模型的参数冻结 for param in pretrained_model.parameters(): param.requires_grad = False 最后 掌握以上19种操作方法可以让你更好地使用 PyTorch 进行深度学习任务。这些操作方法涵盖了张量的创建、...
使用torch.inference_mode() 进行预测 3. 训练模型 在PyTorch 中创建损失函数和优化器 在PyTorch 中创建优化循环 训练循环 测试循环 4. 使用经过训练的 PyTorch 模型进行预测(推理) 5. 保存和加载 PyTorch 模型 保存PyTorch 模型的 state_dict() 加载已保存的 PyTorch 模型的 `state_dict 6. 合并代码 6.1 数据...
在PyTorch 中创建损失函数和优化器 在PyTorch 中创建优化循环 训练循环 测试循环 4. 使用经过训练的 PyTorch 模型进行预测(推理) 5. 保存和加载 PyTorch 模型 保存PyTorch 模型的 `state_dict()` 加载已保存的 PyTorch 模型的 `state_dict 6. 合并代码 6.1 数据 6.2 构建 PyTorch 线性模型 6.3 训练 6.4 进行...
学术界一般使用facebook出的PyTorch,掌握了pytorch过后,后续接触tensorflow2.0版本和Kears也可以快速上手,所以不用拘泥于要学哪一种深度学习框架,PyTorch的使用和python的语法相同,整个操作类似Numpy的操作,并且 PyTorch使用的是动态计算,会让代码的调试变的更加简单。 深度学习的步骤 2 神经网络的介绍 2.1 人工神...
深度学习的核心组件之一是仿射变换,仿射变换是一个关于矩阵A和向量x,b的 函数,如下所示: 对于矩阵A和向量x,b。这里要学习的参数是A和b。通常,b被称为偏差项。 PyTorch以及大多数的深度学习框架所做的事情都与传统的线性代数有些不同。它的映射输入是行而不是列。也就是说,下面代码输出的第i行 是输入的第...
迁移学习(Transfer Learning) 在完成60分钟入门之后,接下来有六节tutorials和五节关于文本处理的tutorials。争取一天一节。不过重点是关注神经网络构建和数据处理部分。 这个教程中,要学习的是如何使用迁移学习,可以在cs231n课程查看。 什么是迁移学习? 在实践中,很少有人从头开始训练整个卷积网络(随机初始化),因为拥有...
使用PyTorch 进行深度学习(9 天迷你课程) 深度学习是一个引人入胜的研究领域,这些技术在一系列具有挑战性的机器学习问题上取得了世界级的成果。开始深度学习可能很困难。 在这个由 9 部分组成的速成课程中,您将通过易于使用且功能强大的 PyTorch 库在 Python 中发现应用深度学习。这个迷你课程面向已经熟悉 Python 编...
使用Pytorch进行深度学习,60分钟闪电战 本次课程的目标: 从更高水平理解Pytorch的Tensor(张量)和神经网络 训练一个小的图像分类神经网络 注意确定已经安装了torch和torchvision 构建神经网络 可以使用torch.nn包来做神经网络。 之前对autograd有了一点点认识,而nn是基于autograd来定义模型并进行区分。一个nn.Module包括了...
使用PyTorch进行深度学习 译者:bdqfork 作者: Robert Guthrie 深度学习构建模块:仿射映射, 非线性函数以及目标函数 深度学习表现为使用更高级的方法将线性函数和非线性函数进行组合。非线性函数的引入使得训练出来的模型更加强大。在本节中,我们将学习这些核心组件,建立目标函数,并理解模型是如何构建的。