本文首先会从深度学习的流程开始分析,对神经网络中的关键组件抽象,确定基本框架;然后再对框架里各个组件进行代码实现;最后基于这个框架实现了一个 MNIST 分类的示例,并与 Tensorflow 做了简单的对比验证。 目录 组件抽象 组件实现 整体结构 MNIST 例子 总结 附录 ...
代码库地址是 https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch,目前实现了将近40个深度学习的常… FightingCV 面向小白的深度学习代码库!一行代码实现30+中attention机制!6k+ star! FightingCV 被深度学习框架逼疯的N大瞬间!何解? 对一个深度学习从业者来说,无论你的场景是CV、NLP、Speech还是搜广推...
2. 第二步和第三步,对应的就是正常深度学习的执行过程了,即先初始化参数,然后跑多个 epoch 去迭代参数减少 loss。 50 行极简深度学习框架 因此,我们尝试去实现一个最简深度学习框架,来解决我们求解数据集 (1,2), (2,4), (3,6) 数据分布的问题。 # !/usr/bin/env python3 # framework def forward(...
以下代码片段包含主变量类初始化函数、添加操作的 dunder 方法和反向传播方法: class Variable:def __init__(self,data: np.ndarray,parents: Tuple[Variable] = None,requires_grad: bool = False) -> None:self.data = dataself.grad: Union[int, Non...
代码1:(求雅可比矩阵, jacobian矩阵求解) importtheano fromtheanoimporttensor # Creating a vector x = tensor.dvector('x') # Creating 'y' expression y = (2* x **3) # Computing derivative Output, updates = theano.scan(lambdai, y, x : tensor.grad(y[i], x),\ ...
Pytorch深度学习全流程代码框架——Base Codes for Deep Learning Using Pytorch,#导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#定义超参数epochs=10#训练轮数lr
给出代码: importtheano importtheano.tensorastensor #importtheano.scanasscan from theano.scan_moduleimportscan importnumpyasnp # 定义单步的函数,实现a*x^n # 输入参数的顺序要与下面scan的输入参数对应 # def one_step(coef, power, x): #returncoef * x ** power ...
深度学习的始祖框架,grandfather级别的框架 —— Theano —— 示例代码学习(1),示例代码1:importtheanofromtheanoimporttensorx=tensor.vector("x")y=tensor.vector("y")w=tensor.vector("w")z=tensor.vector("z")z=x+y+wf
用框架来类比，基础 API 对应方法一，高层 API 对应方法二。使用基础 API，我们可以随心所欲的搭建自己的深度学习模型，不会受到任何限制；而使用方法二，我们可以很快的实现模型，但是可能会少一些自主性。 但是，与制作披萨不同的是，飞桨框架可以做到真正的「鱼与熊掌」可以兼得。因为高层 API 本身不是一个独立的...
最简单的方法,就是将输入逆序,然后依照正向过程重新,重新跑一遍反向RNN过程。但这样会有重复代码,因此我们把RNN沿着某个方向的运算过程抽成一个函数。 defforward(self,input:Tensor,h_0:Tensor)->Tuple[Tensor,Tensor]:'''RNN的前向传播:paraminput:形状[n_steps,batch_size,input_size]若batch_first=False:pa...