目标检测实战(一)：CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤
导入模块 # 首先当然肯定要导入torch和torchvision，至于第三个是用于进行数据预处理的模块 import torch import argparse import torchvision import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 导入torch.potim模块 import matplotlib.pyplot as ...
【PyTorch实战演练】AlexNet网络模型构建并使用Cifar10数据集进行批量训练（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文的写作目的主要有以下3点： 介绍经典卷积神经元网络——AlexNet； 基于AlexNet进行改造，使用PyTorch进行编码； 使用批量训练的方法...
【Pytorch神经网络实战案例】11 循环神经网络结构训练语言模型并进行简单预测
1 语言模型步骤简单概述：根据输入内容，继续输出后面的句子。1.1 根据需求拆分任务(1)先对模型输入一段文字，令模型输出之后的一个文字。(2)将模型预测出来的文字当成输入，再放到模型里，使模型预测出下一个文字，这样循环下去，以使RNN完成一句话的输出。1.2 根据任务设计功能模块(1)模型能够记住前面文字的语义；(2)能够根据前面的语义和一个输入文字，输出下一个文字。1.3 根据功能模块设计实....
深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程
上一篇文章《深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式》主要介绍神经网络中的参数梯度是如何计算的。本文将直接使用之前公众号介绍过损失函数、激活函数以及梯度计算直接手动实现一个两层的神经网络训练过程。也许有人会说使用pytorch或者tensorflow框架，几行代码就可以搭建一个神经网络，为什么要自己手动去实现呢？我觉得使用现成框架确实很容易搭建一个神经网络，但是对于其中的计算原理如果不了解的....
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