@文心快码BaiduComatepytorch实现bp神经网络 文心快码BaiduComate 在PyTorch中实现BP神经网络,可以按照以下步骤进行: 确定神经网络的结构: 确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。例如,假设输入层有3个神经元,隐藏层有10个神经元,输出层有4个神经元。 使用PyTorch定义神经网络模型: 可以使用torch.nn.Sequential...
1、将原始数据集分为训练集和测试集 2、对训练集进行批量梯度下降 3、评估测试集的准确率 4、模型的推理和训练在GPU上运行,但是验证一般在CPU上运行 5、训练集是数据集的70%,随机取得,测试集占数据集的比重是0.3,随机取得数据 import torch import numpy as np from torch.utils.data import Dataset from torc...
复制代码 训练神经网络:使用训练数据来训练神经网络模型。在每个epoch中,将输入数据传递给神经网络,计算损失值,然后使用反向传播来更新模型参数。 for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in train_loader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.b...
2022年,PyTorch和TensorFlow再争霸 新智元 PyTorch横扫各大顶会,TensorFlow退守工业界:机器学习框架,一年间局势突变 量子位发表于量子位 TensorFlow与PyTorch之争,哪个框架最适合深度学习 谷歌的 Tensorflow 与 Facebook 的 PyTorch 一直是颇受社区欢迎的两种深度学习框架。那么究竟哪种框架最适宜自己手边的深度学习项目呢?
pytorch fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearnimportpreprocessingimporttorch dtype=torch.FloatTensor# dtype = torch.cuda.FloatTensor# 载入数据,并预处理X,y=load_boston(return_X_y=True)X=preprocessing.scale(X[:100,:])y=preprocessing.scale(y[:100].reshape(-1,1))# 定义超参数data_size,D...
因为目前深度学习的主流框架是基于pytorch的，所以网上能够查到很多资料。matlab虽然是封装好的，使用起来...
Pytorch学习笔记 3 实现简单的神经网络,无API实现神经网络假装一个数据集a=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])b=torch.Tensor([[1],[2],[3]])设置参数w1=nn.Parameter(torch.randn(2,4)*0.01)b1=nn.Paramete...
1、BP-momentum神经网络numpy实现及Pytorch实现及各optim在AQI数据集的表现。2、BP网络分类 展开 收起 暂无标签 /chen_xinhuifei/BPNN-regression-and-classify 保存更改 取消 发行版 暂无发行版 贡献者 (1) 全部 近期动态 接近4年前创建了仓库 不能加载更多了 马建仓 AI 助手 尝试更多 代码解读...
前文我们使用机器学习法实现了鸢尾花的分类, 本文介绍使用Pytorch中的交叉熵算法来实现分类问题。 构建出的模型类型大致为 上图构建的输入层+2个隐藏层+输出层,共计4层结构的神经网络。 因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析,本文先介绍使用BP神经网络进行分析。
数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 使用BP神经网络进行实现,代码部分总共为两个版本,分别是CPU版本和GPU版本。