文章来自微信公众号[机器学习炼丹术].我是炼丹兄,有什么问题都可以来找我交流,近期建立了微信交流群,也在朋友圈抽奖赠书十多本了.我的微信是cyx645016617,欢迎各位朋友. 参考目录: @ 目录 1 网络结构 2 参数量分析 3 PyTorch实现与解析 上一节课讲解了MobileNet的一个DSC深度可分离卷积的概念,希望大家可以在实际的任务中使用这种方法,现在再来介绍EfficientNet的另外一个基础知识-,Squeeze-and-Excitation Networks压缩-激活网

(一)简述---承接上文---基于pytorch实现HighWay Networks之Train Deep Networks 上文已经介绍过Highway Netwotrks提出的目的就是解决深层神经网络训练困难的问题,以及简单的解释了为什么深层神经网络会出现梯度消失和梯度爆炸的问题,这里详细的介绍一些Highway Networks以及使用pytorch实现Highway Networks. (二)Highway Networks 什么是Highway Networks? Highway Ne

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统. 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender. 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植. 本文实现的模型Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system 1. 总体框架 先来看下整个文件包下面的文件构成: 其中: Params: 保存模型的参数文件以及模

原文地址:https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html 本人前段时间在T厂做了目标检测的项目,对一些目标检测框架也有了一定理解.其中Yolov3速度非常快,效果也还可以,但在github上还没有完整的基于pytorch的yolov3代码,目前star最多的pytorch yolov3项目只能做预测,没有训练代码,而且我看了它的model写得不是很有层次.自己准备利用接下来的几个周末把这个坑填上. 希望能够帮助开发者了解如何基于Pytorch实现一个强

神经网络的理论知识不是本文讨论的重点,假设读者们都是已经了解RNN的基本概念,并希望能用一些框架做一些简单的实现.这里推荐神经网络必读书目:邱锡鹏<神经网络与深度学习>.本文基于Pytorch简单实现CIFAR-10.MNIST手写体识别,读者可以基于此两个简单案例进行拓展,实现自己的深度学习入门. 环境说明 python 3.6.7 Pytorch的CUP版本 Pycharm编辑器 部分可能报错:参见pytorch安装错误及解决 基于Pytorch的CIFAR-10图片分类 代码实现 # c

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat

摘要:本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁移工具,可以实现快速的动画风格迁移. 本文分享自华为云社区<AnimeGANv2 照片动漫化:如何基于 PyTorch 和神经网络给 GirlFriend 制作漫画风头像?[秋招特训]>,作者:白鹿第一帅 . 前言 将现实世界场景的照片转换为动漫风格图像的方法,这是计算机视觉和艺术风格转换中一项有意义且具有挑战性的任务,而本文中我们介绍的 AnimeGAN 就是 GitHub 上一款爆火的二次元漫画风格迁

前言 今天我们一起来看一下如何使用LabVIEW实现语义分割. 一.什么是语义分割 图像语义分割(semantic segmentation),从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割,例如让计算机在输入下面左图的情况下,能够输出右图.语义在语音识别中指的是语音的意思,在图像领域,语义指的是图像的内容,对图片意思的理解,比如下图的语义就是一个人牵着四只羊:分割的意思是从像素的角度分割出图片中的不同对象,对原图中的每个像素都进行标注,比如下图中浅黄色代表人,蓝绿色代表羊.语义分割任务就

一.介绍 word2vec是Google于2013年推出的开源的获取词向量word2vec的工具包.它包括了一组用于word embedding的模型,这些模型通常都是用浅层(两层)神经网络训练词向量. Word2vec的模型以大规模语料库作为输入,然后生成一个向量空间(通常为几百维).词典中的每个词都对应了向量空间中的一个独一的向量,而且语料库中拥有共同上下文的词映射到向量空间中的距离会更近. word2vec目前普遍使用的是Google2013年发布的C语言版本,现在也有Java.C++.p

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-09-5 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型,并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上. 链接:http://allennlp.org (http://allennlp.org/) GitHub:https://github.com/allenai/allennlp Allen NLP 是一个基于 Apache 2.0 的 NLP 研究库,构

本文是使用pycharm下的pytorch框架编写一个训练本地数据集的Resnet深度学习模型,其一共有两百行代码左右,分成mian.py.network.py.dataset.py以及train.py文件,功能是对本地的数据集进行分类.本文介绍逻辑是总分形式,即首先对总流程进行一个概括,然后分别介绍每个流程中的实现过程(代码+流程图+文字的介绍). 对于整个项目的流程首先是加载本地数据集,然后导入Resnet网络,最后进行网络训练.整体来说一个完整的小项目,难度并不高,需要有一定的pytorc

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

目录 1. ResNet理论 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 2.2 模块 2.3 使用ResNet模块进行迁移学习 1. ResNet理论 论文:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差学习基本单元: 在ImageNet上的结果: 效果会随着模型层数的提升而下降,当更深的网络能够开始收敛时,就会出现降级问题:随着网络深度的增加,准确度变得饱和(这可能不足为奇),然后迅速降级. ResNet模型: 2. pytorch实现 2.1 基础卷积 co

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qysh123/article/details/91245246Seq2Seq是目前主流的深度学习翻译模型,在自然语言翻译,甚至跨模态知识映射方面都有不错的效果.在软件工程方面,近年来也得到了广泛的应用,例如: Jiang, Siyuan, Ameer Armaly, and Collin McMillan. "Automatically

训练分类器 目前为止,我们已经掌握了如何去定义神经网络.计算损失和更新网络中的权重. 关于数据 通常来讲,当你开始处理图像.文字.音频和视频数据,你可以使用 Python 的标准库加载数据进入 NumPy 的数组中.然后你可以将其转换成 torch.*Tensor . 对于图片,像 Pilow.OpenCV 这样的包很有用 对于音频,可以使用 SciPy 和 Librosa 包 对于文本,可以使用原生 Python 或 Cython 加载,也可以使用 NLTK 或 SpaCy 专门针对视觉(vi

配置环境总体思路 1.依据python版本选择对应Anaconda版本: 2.依据显卡驱动版本选择对应的CUDA版本: 3.依据CUDA版本选择对应的cudnn和pytorch版本. 一.Anaconda安装 1.下载地址 1.官网  https://www.anaconda.com/products/individual 2.清华源  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 注:若官网下载速度慢,可用清华源下载:注意操作系统

(一)Highway Networks 与 Deep Networks 的关系 理论实践表明神经网络的深度是至关重要的,深层神经网络在很多方面都已经取得了很好的效果,例如,在1000-class ImageNet数据集上的图像分类任务通过利用深层神经网络把准确率从84%提高到了95%,然而,在训练深层神经网络的时候却是非常困难的,神经网络的层数越多,存在的问题也就越多(例如大家熟知的梯度消失.梯度爆炸问题,下文会详细讲解).训练起来也就是愈加困难,这是一个公认的难题. 2015年由Rupesh

本篇不涉及模型原理,只是分享下代码.想要了解模型原理的可以去看网上很多大牛的博客. 目前代码实现了CNN和LSTM两个网络,整个代码分为四部分: Config:项目中涉及的参数: CNN:卷积神经网络结构: LSTM:长短期记忆网络结构: TrainProcess: 模型训练及评估,参数model控制训练何种模型(CNN or LSTM). 完整代码 -Talk is cheap, show me the code. # -*- coding: utf-8 -*- # @author: Awes

这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究. 一个关键原则:“仅仅在权重更新的时候使用fp32,耗时的前向和后向运算都使用fp16”.其中的一个技巧是:在反向计算开始前,将dloss乘上一个scale,人为变大:权重更新前,除去scale,恢复正常值.目的是为了减小激活gradient下溢出的风险. apex是nvidia的一个pytorch扩展,用于支持混合精度训练和分布式

声明:本文是别人发表在github上的项目,并非个人原创,因为那个项目直接下载后出现了一些版本不兼容的问题,故写此文帮助解决.(本人争取在今年有空的时间,自己实现基于YOLO-V4的行人检测) 项目链接:https://github.com/emedinac/Pedestrain_Yolov2 此项目是基于pytorch框架的实现方案. 本文介绍一下ubuntu安装pytorch的安装方法 直接采用pip install pytorch的下载实在太感人,因此先更改一下pip源. 本人采用的是阿里

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网