在PyTorch中,CPU和GPU可以用torch.device('cpu')和torch.device('cuda')表示。 应该注意的是,cpu设备意味着所有物理CPU和内存,这意味着PyTorch的计算将尝试使用所有CPU核心。然而,gpu设备只代表一个卡和相应的显存。如果有多个GPU,我们使用torch.device(f'cuda:{i}')来表示第块GPU(从0开始)。另外,cuda:0和cud...
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...
● 数据集:CWRU西储大学轴承数据集 ● 环境框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行 ● 准确率:测试集100% ● 使用对象:论文需求、毕业设计需求者 ● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。 1.2 创新点介绍 创新一:独家原创预处理 结合快速傅里叶变换FFT和变分模态分解VMD来进行信号的时频、域特征...
● 环境框架:python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行 ● 准确率:测试集100% ● 使用对象:论文需求、毕业设计需求者 ● 代码保证:代码注释详细、即拿即可跑通。 注意: (1)我们还有配套的模型讲解(方便学习网络结构)和参数调节讲解!有毕业设计或者发小论文需求的同学必看,模块丰富,创新度高,性能优越!! (2...
017_基于卷积神经网络(CNN)的数据回归预测 Matlab代码实现过程 4.0万 24 10:41 App pytorchCNN+LSTM对时间序列数据预测实战(逐行代码讲解) 6.0万 102 26:54 App PyTorch深度学习:卷积神经网络(CNN) 6.1万 41 14:42 App 手把手带你从0开始搭建CNN卷积神经网络,代码逐行按小白角度讲解 46.2万 261 05:51 App...
最初在文本领域，主要使用的深度学习模型是RNN，LSTM等，既然CNN在图像领域得到广泛的应用，能否将CNN算法...
CNN_PyTorch实战 阿兹卡班在逃摄魂怪 2679 播放 · 5 弹幕 5:05:06 Convolutional Neural Networks | CNN 从零开始的人工智能 376 播放 · 0 弹幕 30:04 keras一维卷积空气预测 帆帆TT 1645 播放 · 5 弹幕 3:37:58 tensorflow2.0入门与实战 2019年最通俗易懂的课程 人工智能课程 47.0万 播放 ·...
在PyTorch中,Resnet-18体系结构从卷积层开始,称为conv1(请参见下面的代码)。然后是池化层。 接下来依次是4个卷积块,图中使用了粉红色,紫色,黄色和橙色。这些模块被命名为layer1,layer2,layer3,和layer4。每个模块包含4个卷积层。 最后,我们有一个...
PyTorch/TensorFlow: 深度学习框架 NumPy/Pandas: 数据处理库 SciPy: 科学计算库 Matplotlib/Seaborn: 数据可视化库 方案一:直接使用一维振动信号进行故障诊断 数据预处理 数据读取:从原始数据文件中读取一维振动信号。 数据标准化:对信号进行标准化处理,使数据具有更好的可训练性。 数据分割:将数据分割为训练集、验证集...
pytorch搭建1DCNN 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:...