一、PyTorch概览 PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。它由Facebook的人工智能研究团队开发,以其灵活性和速度受到研究人员和工业界的青睐。 二、网络构建 网络结构相对基础:包括两个有128个神经元的隐藏层,以及一个适用于10类分类任务的输出层。每个隐藏层后面都跟有一个ReLU激活函...
我先根据 Pytorch 网站上的 tutorial 来学 PyTorch,有两个实例教程: 1.A 60 Minute Blitz-cifar10数据集例子 2.Quickstart-FashionMNIST数据集例子 收获:发现 Deep Neural Network 的流程为:准备数据–>定义 model, criterion,optimizer–>训练和测试 接着学习了李宏毅老师《机器学习2021》Homework1-2 助教老师的示...
KMNIST 数据集中共有 10 个类别（即 10 个平假名字符），每个类别均匀分布和表示。我们的目标是训练一个能够准确分类这 10 个字符的 CNN。KMNIST 数据集内置于 PyTorch 中，使我们使用起来非常容易。使用 PyTorch 实现LeNet 我们在这里使用 PyTorch 实现的卷积神经网络 (CNN) 是开创性的LeNet 架构，最初由深度...
神经网络的训练是反向传播的。在训练的过程中,会基于梯度下降算法,不断的调整神经元的权重w和偏置b,使得神经网络的预测结果尽可能接近真实值。 在训练前,要设置一个损失函数,该函数可以衡量神经网络的预测值和真实值之间的误差。在拟合正弦函数的这个例子中,损失函数会设置为均方误差函数。 在迭代的过程中,会计算损...
首先,我们将简要介绍深度神经网络及其应用领域。接着,我们将深入探讨在 PyTorch 中构建深度神经网络的过程,包括基本组件、步骤和代码实现。最后,我们将讨论如何在验证或测试数据集上测试和评估深度神经网络的性能。 一、在 PyTorch 中构建深度神经网络
卷积神经网络(ConvNet):定义了一个包含两个卷积层、两个批量归一化层、两个池化层、两个全连接层和一个Dropout层的卷积神经网络。 数据预处理和加载:使用transforms对数据进行标准化,并加载 MNIST 数据集。 训练和测试函数:定义了训练和测试模型的函数,其中包含前向传播、反向传播和参数更新的过程。
importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.optim as optim#定义三层神经网络classThreeLayerNN(nn.Module):def__init__(self, input_size, hidden_size1, hidden_size2, output_size): super(ThreeLayerNN, self).__init__() self.fc1=nn.Linear(input_size, hidden_size1) ...
PyTorch预处理 --> numpy.ndarray --> jax.numpy.array 方法很简单,在创建时使用自定义的,返回numpy array而不是torch Tensor。 还有一点要注意,上一篇文章介绍JAX时,我们讲过,JAX中建议使用显式的随机数生成器状态(PRNG State),所以,我们最好不使用自带的,而是自定义。
size`的影响 增大 `batch_size` 的情况下，内存使用增加，需要根据GPU显存充足与否来决定。在显存充足时，可以一次性处理更多数据，提高效率；显存有限时，需调整 `batch_size` 避免超出限制。三、示例理解 通过简单PyTorch程序，理解batch_size对训练时间的影响。程序构建了神经网络并训练合成数据集。
PyG(PyTorch Geometric)是一个建立在 PyTorch 基础上的库,用于轻松编写和训练图神经网络(GNN),用于与结构化数据相关的广泛应用