专栏地址:「深度学习一遍过」必修篇 目录 1 自定义5层普通卷积 2 实现Unet模型结构 3在Unet网络模型基础上实现膨胀卷积 1 自定义5层普通卷积 模型结构 pytorch代码 代码语言:javascript 复制 from torchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclasssimpleNet5(nn.Module):def__init__(self):super(simpleNet5,self)....
param_group['lr'] *= 0.1 # 学习率为之前的0.1倍 1. 2. 3. 1.7 训练模型 在pytorch训练模型时,我们通过调用optim实例的step函数来迭代模型参数。按照小批量随机梯度下降的定义,我们在step函数中指明批量大小,从而对批量中样本梯度求平均。 num_epochs = 3 for epoch in range(1, num_epochs + 1): for...
torch是PyTorch 的核心库,提供了张量计算、自动微分等功能。 torchvision是PyTorch 的一个独立子库,主要用于计算机视觉任务,包括图像处理、数据加载、数据增强、预训练模型等。 import torch # pytorch 1.12.1 from torch import nn # neural network 模块 from torch import optim # 参数优化模块 from torch.utils....
1. ResNet理论 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 2.2 模块 2.3 使用ResNet模块进行迁移学习 1. ResNet理论 论文:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差学习基本单元: 在ImageNet上的结果: 效果会随着模型层数的提升而下降,当更深的网络能够开始收敛时,就会出现降级问题:随着网络深度的增加,准确度变得饱和(这...
Computational Statistics and Data Analysis,Neurocomputing,Science China Mathematics等nature子刊,统计学权威期刊发表论文二十余篇,著有专著《社交网络数据:理论与实践》一本,主编两本深度学习教材《深度学习:基于Pytorch的实现》、《深度学习:从入门到精通》,参与编著《数据思维:从数据分析到商业价值》、《数据思维实践:...
【深度学习】基于Pytorch的ResNet实现 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 2.2 模块 2.3 使用ResNet模块进行迁移学习 1. ResNet理论 论文:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差学习基本单元:...
我们将使用公开可用的数据集来进行训练和测试,如IWSLT15、WMT等。首先,我们需要将数据集转换为PyTorch的Dataset和DataLoader: ```pythonfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader class MyDataset(Dataset): def init(self, sentences, dictionary): self.sentences = [[dictionary[w] for w in s] for s...
本文主要目的为使用深度学习框架Pytorch来搭建一个最基本的UNet神经网络,从数据读取到网络搭建,再到训练和预测,全过程使用Pytorch封装好的类或者自定义函数从0实现UNet的应用。力求一针见血,只做必要的步骤,只要能跑通就行。2333 一图流: 一图流 一、数据 ...
划线价:商品展示的划横线价格为参考价,并非原价,该价格可能是品牌专柜标价、商品吊牌价或由品牌供应商提供的正品零售价(如厂商指导价、建议零售价等)或其他真实有依据的价格;由于地区、时间的差异性和市场行情波动,品牌专柜标价、商品吊牌价等可能会与您购物时展示的不一致,该价格仅供您参考。 折扣:如无特殊说明,折...
最近在研究深度学习的底层逻辑,发现关于回归和梯度下降等数学概念是真正的深度学习理论基础,翻到了这本书,其中的某些语句有一定启发吧。不过客观讲,这本书最大的优点是给了解决同一个问题时分别用pytorch和tensorflow框架的编程实现,但这要求读者必须有比较多的python编程和深度学习理论知识,否则很难看懂。 书中关于数...