在Pytorch上使用稀疏矩阵 最近在写一个NLP的小项目,用到了Pytorch做神经网络模型.但是众所周知NLP的一个特点就是特征矩阵是稀疏矩阵,当时处理稀疏矩阵用的是scipy.sparse,现在要把它放到Pytorch中,还是费了一点周折的 首先,如何把python的二维数组(这里以trainData为例)转换为稀疏矩阵呢?这一步很简单,只需要 from scipy.sparse import coo_matrix,然后使用coo_matrix(trainData)就好了 其实 scipy

函数功能:生成稀疏矩阵 使用方法 :S = sparse(A) 将矩阵A转化为稀疏矩阵形式,即矩阵A中任何0元素被去除,非零元素及其下标组成矩阵S.如果A本身是稀疏的,sparse(S)返回S. S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S,并且有 S(i(k),j(k)) = s(k).向量 i,j 和 s 有相同的长度.对应对向量i和j的值,s 中任何零元素将被忽略.s 中在 i 和 j 处的重复值将被叠加. 注

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S

sparse函数 功能:Create sparse matrix-创建稀疏矩阵 用法1:S=sparse(X)--将矩阵X转化为稀疏矩阵的形式,即矩阵X中任何零元素去除,非零元素及其下标(索引)组成矩阵S. 如果X本身是稀疏的,sparse(X)返回S. 例如: A=      0     2     0      4     0     6      7     0     0 B=sparse(A)= (2,1)        4    (3,1)        7    (1,2)    

转载:http://www.cnblogs.com/lihuidashen/p/3435883.html matlab——sparse函数和full函数(稀疏矩阵和非稀疏矩阵转换)   函数功能:生成稀疏矩阵 使用方法 :S = sparse(A) 将矩阵A转化为稀疏矩阵形式,即矩阵A中任何0元素被去除,非零元素及其下标组成矩阵S.如果A本身是稀疏的,sparse(S)返回S. S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) 由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏

sparse函数 功能:Create sparse matrix-创建稀疏矩阵 用法1:S=sparse(X)——将矩阵X转化为稀疏矩阵的形式,即矩阵X中任何零元素去除,非零元素及其下标(索引)组成矩阵S. 如果X本身是稀疏的,sparse(X)返回S. 例如: A=     0     2     0     4     0     6     7     0     0 B=sparse(A)= (2,1)        4   (3,1)        7   (1,2)        2

<谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读>,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码.现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现[点击阅读原文直接访问]: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFl

1. 如何进行迁移 对模型和相应的数据进行.cuda()处理.通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去.从而可以通过GPU来进行运算了. 1.1 判定使用GPU 下载了对应的GPU版本的Pytorch之后,要确保GPU是可以进行使用的,通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断.通过torch.cuda.device_count()可以获得能够使用的GPU数量.其他就不多赘述了. 常常通过如下判定来写可以跑在GPU和CPU上的通用模型: if t

从官网拷贝过来的,就是做个学习记录.版本 0.4 tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b = a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) print(a) print(b) numpy to tensor import numpy

import torch import numpy as np device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") x = torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5)) if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") y = torch.ones_l

Tensor 自从张量(Tensor)计算这个概念出现后,神经网络的算法就可以看作是一系列的张量计算.所谓的张量,它原本是个数学概念,表示各种向量或者数值之间的关系.PyTorch的张量(torch.Tensor)表示的是N维矩阵与一维数组的关系. torch.Tensor的使用方法和numpy很相似(https://pytorch.org/...tensor-tutorial-py),两者唯一的区别在于torch.Tensor可以使用GPU来计算,这就比用CPU的numpy要快很多. 张量计算

一.矩阵存储方式 MATLAB的矩阵有两种存储方式,完全存储方式和稀疏存储方式 1.完全存储方式 将矩阵的全部元素按列存储,矩阵中的全部零元素也存储到矩阵中. 2.稀疏存储方式 仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置,即行号和列号,显然这对于具有大量零元素的稀疏矩阵来说是十分有效的. 设 1 0 0 0A=   0 5 0 0 2 0 0 7 是具有稀疏矩阵特征的矩阵,其完全存储方式是按列存储的全部12个元素 1,0,2,0,5,0,0,0,0,0,0,7 其稀疏存储方式如下: (1,1),1,(

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

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名

导读 本文讨论了深层神经网络训练困难的原因以及如何使用Highway Networks去解决深层神经网络训练的困难,并且在pytorch上实现了Highway Networks. 一 .Highway Networks 与 Deep Networks 的关系 深层神经网络相比于浅层神经网络具有更好的效果,在很多方面都已经取得了很好的效果,特别是在图像处理方面已经取得了很大的突破,然而,伴随着深度的增加,深层神经网络存在的问题也就越大,像大家所熟知的梯度消失问题,这也就造成了训练深层神经网络困难的

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

(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

https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 官方推荐的一篇教程 Tensors #Construct a 5x3 matrix, uninitialized: x = torch.empty(5, 3) #Construct a randomly initialized matrix: x = torch.rand(5, 3) # Construct a matrix filled zeros and

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 CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

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 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""