使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择 通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以

最近在学习pytorch框架,给大家分享一个最最最最基本的用pytorch搭建神经网络并且训练的方法.本人是第一次写这种分享文章,希望对初学pytorch的朋友有所帮助! 一.任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务: 让我们的神经网络学会逻辑异或运算,异或运算也就是俗称的“相同取0,不同取1” .再把我们的需求说的简单一点,也就是我们需要搭建这样一个神经网络,让我们在输入(1,1)时输出0,输入(1,0)时输出1(相同取0,不同取1),以此类推. 二.实现思路 因为我们的需求需要有两个输

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

[pytorch学习笔记]-搭建神经网络进行关系拟合 学习自莫烦python 目标 1.创建一些围绕y=x^2+噪声这个函数的散点 2.用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条 建立数据集 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1

07_利用pytorch的nn工具箱实现LeNet网络 目录 一.引言 二.定义网络 三.损失函数 四.优化器 五.数据加载和预处理 六.Hub模块简介 七.总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.引言 首先再次安利一篇文章,这篇文章详细介绍了如果使用一个深度神经网络去实现人脸识别,这里面对卷积.池化.全连接.激活函数都有一个较为详细的解释,看完这篇文章,再来看这篇文章,相信会有一种醍醐灌顶之效

pytorch搭建一个简单神经网络 import torch import torch.nn as nn # 定义数据 # x:输入数据 # y:标签 x = torch.Tensor([[0.2, 0.4], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4]]) y = torch.Tensor([[0.6], [0.5], [0.7]]) class MyNet(nn.Module): def __init__(self): # 调用基类构造函数 super(MyNet, self).__ini

1. session对话控制 matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #类似于numpy的np.dot(m1,m2) 方法1: sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close()>>>[[12]] 方法2: with tf.Sessi

使用PyTorch构建神经网络十分的简单,下面是我总结的PyTorch构建神经网络的一般过程以及我在学习当中遇到的一些问题,期望对你有所帮助. PyTorch构建神经网络的一般过程 下面的程序是PyTorch官网60分钟教程上面构建神经网络的例子,版本0.4.1: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.fun

03_利用pytorch解决线性回归问题 目录 一.引言 二.利用torch解决线性回归问题 2.1 定义x和y 2.2 自定制线性回归模型类 2.3 指定gpu或者cpu 2.4 设置参数 2.5 训练 2.6 保存模型 三.代码汇总 四.总结 一.引言 上一篇文章我们利用numpy解决了线性回归问题,我们能感觉到他的麻烦之处,很多数学性的方法都需要我们自己亲手去实现,这对于数学不好的同学来说,简直就是灾难,让你数学又好并且码代码能力又强,臣妾做不到呀!因此我们说到,可以利用torch这个框架

使用Pytorch搭建模型的步骤及教程 我们知道,模型有一个特定的生命周期,了解这个为数据集建模和理解 PyTorch API 提供了指导方向.我们可以根据生命周期的每一个步骤进行设计和优化,同时更加方便调整各种细节. 模型的生命周期的五个步骤如下: 1.准备数据 2.定义模型 3.训练模型 4.评估模型 5.进行预测 注意:使用 PyTorch API 有很多方法可以实现这些步骤中的每一个,下面是一些使用Pytorch API最简单.最常见或最惯用的方法. 一.准备数据 第一步是加载和准备数据

前言:       上周末自己学习了一下Kafka,参考网上的文章,学习过程中还是比较顺利的,遇到的一些问题最终也都解决了,现在将学习的过程记录与此,供以后自己查阅,如果能帮助到其他人,自然是更好的. ===============================================================长长的分割线==================================================================== 正文: 关于Kafka

前言:       前段时间自己参考网上的文章,梳理了一下基于分布式环境部署的业务系统在解决数据一致性问题上的方案,其中有一个方案是使用ZooKeeper,加之在大数据处理中,ZooKeeper确实起到协调服务的作用,所以利用周末休息时间,自己在虚拟机上简单搭建了一个ZooKeeper集群,学习了解一下. ===============================================================长长的分割线===========================

前言:       前段时间自己学习如何部署伪分布式模式的hadoop环境,之前由于工作比较忙,学习的进度停滞了一段时间,所以今天抽出时间把最近学习的成果和大家分享一下.       本文要介绍的是如何利用VMware搭建自己的hadoop的集群.如果大家想了解伪分布式的大家以及eclipse中的hadoop编程,可以参考我之前的三篇文章. 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功. http://www.cnblogs.com/Purple

通过 <利用Hexo搭建个人博客-环境搭建篇> 以及 <利用Hexo搭建个人博客-博客初始化篇>,我们了解到了利用Hexo搭建个人博客需要的环境以及配置,下面这篇文章将会介绍如何把我们的博文发布到github上. 1 GitHub 配置 在<利用Hexo搭建个人博客-环境搭建篇> 一文中,我们对Github有了一个基本的了解,并且已经在本地搭建好了git的基本环境.如果想要发布博文到github上,我们还需要到github上去进行用户的注册. 1.1 注册GitHub

上一篇博文 <利用Hexo搭建个人博客-环境搭建篇> 中,我们讲解了利用Hexo搭建个人博客应该要配置哪些环境.相信大家已经迫不及待的想要知道接下来应该要怎么把自己的博客搭起来了,下面,让我们一起见证这奇迹的时刻. 1 初始化博客 首先,我们需要按照下面的步骤进行博客的初始化: 1> 创建一个hexo-blog文件夹,当然你也可以命名为其他名字,这里以hexo-blog为例 $ mkdir hexo-blog 2> 执行以下命令,Hexo将会在目标文件夹下建立博客需要的所有文件 $

我是一个爱写博客进行总结分享的人.然而,有着热爱写博客并且深知写博客好处的我,却没有好好的把这个习惯坚持下来.如今毕业已经一年多了吧,每一次与师弟师妹们聊天,我总会意味深长的建议他们,一定要定期梳理总结自身所学的知识,而写博客就是其中的一个很不错的方式……OK,感慨的话,就不多说了,下面我们开始慢慢的进入我们的主题-“利用Hexo搭建个人博客”吧. 1 前言 喜欢写博客的人都会经历这么三个阶段. 1> 第一阶段,刚接触Blog,觉得很新鲜,试着选择一个免费空间来写. 还记得那些年我还是个大二小鲜

利用Hexo搭建博客 以前用Octopress搭过博客,折腾了好久才弄出来,当时看到那巨难看的默认主题,繁琐的操作,一点写东西的欲望都没了. 一次逛微博,看见了Hexo.尝试了一下,真的很好用哦. 下面记录下流程: 安装node 1 brew install node 最新版的node.js已经集成了npm包.所以只需验证一下node,npm是否安装成功. 12 node -vnpm -v 安装Hexo 1 npm install hexo -g 初始化 1 hexo init blog (我起

利用NTP搭建自己的ntp服务 发表于 2013 年 9 月 22 日 作者 admin 对于校园网/企业用户,如果您网内所有计算机都通过互联网同步时间,在速度和精度上都有一定的折扣,并且对互联网出口带宽也有一定的影响,对于这类用户,我们建议通过自己搭建ntp服务为内部用户提供时间同步服务. 在Linux系统下搭建ntp服务是非常简单的,即便你对Linux不熟悉,只需要简单的几个操作就够用了,下面是几个必要的步骤: 1.安装你熟悉的操作系统(这里假设你安装的是CentOS 6). 2.查看是否已

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相