深度学习多尺度一维卷积神经网络 算法案例(MS-1DCNN)的故障诊断方法研究,深度学习框架是pytorch。 西储大学故障诊断识别率为97.5%(验证集)以上!很好运行的 适用于刚上手故障诊断的同学,就是从数据处理,到最…
在这篇博文中,我们将深入探讨如何使用 PyTorch 搭建 1D 卷积神经网络(1D CNN)。1D CNN 特别适用于时间序列数据、音频信号及其他一维特征的数据,因此掌握其搭建过程对很多实际项目至关重要。 环境准备 首先,我们需要做好环境的准备。确保你已经安装了 Python 和相关的库。以下是前置依赖安装: pipinstalltorch torchvisi...
在__init__构造函数中申明各个层的定义,在forward中实现层之间的连接关系,实际上就是前向传播的过程。事实上,在pytorch里面自定义层也是通过继承自nn.Module类来实现的,pytorch里面一般是没有层的概念,层也是当成一个模型来处理的,这里和keras是不一样的。 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n...
if it fails. So the real-time detection of motor fault is of great significance. This paper proposed an intelligent diagnosis model of motor bearing fault based on the improved 1D-CNN. In this method， one-dimensional motor vibration signals are directly used as the input of the 1D-CNN ...
flatten(x, 1) x = self.fc1(x) x = F.relu(x) x = self.fc2(x) x = F.log_softmax(x) return x 这是CPU中的结果 model = CNN() summary(model, (1,20000), device='cpu') 这是GPU中的结果 model = CNN().cuda() summary(model, (1,20000))编辑于 2021-11-17 17:26...
pythonpython3pytorchpytorch-implementationfault-diagnosis1d-cnn UpdatedSep 26, 2023 Python degerliaysen/MultiEchoAI Star26 Code Issues Pull requests Myocardial Infarction Detection machine-learningdeep-learningrandom-forestconvolutional-neural-networksdecision-tree-classifiersvm-classifiermedical-image-analysiscnn-...
1DCNN pytorch代码 目录 构建自定义层 不带参数的层 带参数的线性层 加载和保存张量、网络模型 加载和保存张量 加载和保存网络模型 网络参数初始化 均匀分布 正态分布 常数 用定值1初始化 用定值0初始化 使用单位矩阵进行初始化 xavier_uniform xavier_normal...
故障诊断cnn1d 1.数据链路层:(1)、主要观注:端口的状态,协议是为UP,则为链路层工作正常,同时和利用率也有关.(2)、ping的时候出现的现象有:每一个“!”表明一个echo响应被成功的接受,如果不是“!”号,则表明echo响应未被接收到的原因:! 响应成功接收・ 请求超时U 目的不可达P 协议不可达N 网络不可达Q...
Python 3.6 with pytorch 1.9.0 is applied to run the experiment code. The experimental hardware conditions are i5-11400F CPU and NVIDIA GeForce GTX 3060 GPU. All algorithms operate on the same dataset and platform. 3.1. Dataset and experiment setup In order to identify the method proposed in ...
一、环境准备开通PTrade权限联系券商开通PTrade量化交易权限(需满足资金/经验要求)获取API文档、模拟交易账号和实盘权限配置开发环境安装Python环境(PTrade支持Python 3.6+)安装依赖库:numpy, pandas, tensorflow/pytorch(深度学习框架)二、数据准备获取历史数据通过PTrade API获取:from ptrade.data import get_history data ...