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(...
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:param h_0:形状[num_layers,batch_size,hidden_size]:return:num_directions=...
接下来,我们将逐一介绍这些组件,看看它们的作用以及如何使用他们,这里将使用 gradflow(这是一个个人开源教育 autograd 系统)因为它支持深度神经网络,并且和 PyTorchAPI基本一致。 Autograd系统 这是最重要的组成部分,它是每个深度学习框架的基础,因为系统将跟踪应用于输入张量的操作,并使用损失函数针对于每个参数的梯度来...
· batch_norm在强化学习中建议使用的形式 · 深度学习的始祖框架,grandfather级别的框架 —— Theano —— 示例代码学习(4) · LayerNormalization2016 · BatchNorm & LayerNorm · 模型输入参数加入norm_layer实现可选择norm方式 阅读排行: · 清华大学推出第四讲使用 DeepSeek + DeepResearch 让科研像...
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 参考 ...
深度学习框架theano下的batch_norm实现代码——强化学习框架rllab # encoding: utf-8 import lasagne.layers as L import lasagne import theano import theano.tensor as TT class ParamLayer(L.Layer): def __init__(self, incoming, num_units, param=lasagne.init.Constant(0.), ...
深度学习的始祖框架,grandfather级别的框架 —— Theano —— 示例代码学习(2),代码1:(ifelse判断结构)importtheanofromtheanoimporttensorfromtheano.ifelseimportifelsex=tensor.fscalar('x')y=tensor.fscalar('y')z=ifelse(
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
第一个结构是全卷机填充网络:首先使用一个mask和图片进行组合,构成了具有空缺的图片,将空缺图片输入到全卷积中,经过stride等于2,做两次的向下卷积,然后经过4个dilated_conv(空洞卷积),为了在不损失维度的情况下,增加卷积核的视野,最后使用补零的反转卷积进行维度的升高,再经过最后两层卷积构成了图片。
深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制,旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱,帮助正确理解技术,体会它们的有趣之处。从零开始创建一个深度学习框架——DeZero。DeZero 是原创的框架,它用最少的代码实现了现代深度学习框架的功能。分60 个步骤来完成这个框架,在此过程中,会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等...