Ascend Extension for PyTorch的源码解析
1 源码下载 Ascend对pytorch代码的适配，可从以下链接中获取。Ascend/pytorch执行如下命令即可。 git clone https://gitee.com/ascend/pytorch.git 2 目录结构解析 源码下载后，如果需要编译torch-npu，最好保持pytorch的源码版本匹配，以及其编译环境的gcc&...
【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛：房价预测案例【含数据集与源码】
1 获取和读取数据集 数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房子的特征，如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据集包括了每栋房子的价格，也就是标签。 我们将通过pandas库读入并处理数据。在导入本节需要的包前请确保已安装pandas库。 ...
【从零开始学习深度学习】47. Pytorch图片样式迁移实战：将一张图片样式迁移至另一张图片，创作自己喜欢风格的图片【含完整源码】
本文将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）。这里我们需要两张输入图像，一张是内容图像，另一张是样式图像，我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。下图中的内容图像为雷尼尔山国家公园（Mount Rainier National Park）的风景照，而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了....
【从零开始学习深度学习】45. Pytorch迁移学习微调方法实战：使用微调技术进行2分类图片热狗识别模型训练【含源码与数据集】
本文我们将介绍迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。如下图所示，微调由以下4步构成。 在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。 创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模...
【从零开始学习深度学习】38. Pytorch实战案例：梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降3种优化算法对比【含数据集与源码】
1. 梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降区别 梯度下降：在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，一个epoch周期内参数只更新一次。 随机梯度下降：在每次迭代中，只随机采样一个样本来计算梯度，一个epoch周期内会进行样本数目次参数更新。 小批量随机梯度下降：在每次迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量来计算梯度，一个epoch周期内会进行（样本...
【从零开始学习深度学习】34. Pytorch-RNN项目实战：RNN创作歌词案例--使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲【含数据集与源码】
RNN项目实战使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲 本文将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。然后通过循环神经网络RNN进行模型训练，然后使用训练好的模型创作歌曲。 语言模型数据集采用的是我最喜欢的歌手周杰伦第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的所有歌词，下面来开始我们的项目吧。 1.语言模型数据集预处理 1....
基于PyTorch对凸函数采用SGD算法优化实例（附源码）
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。 本文基于PyTorch实例说明SGD（随机梯度下降）优化方法。 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一种在机器学习和深度学习中广泛使用的优...
基于Pytorch的机器学习Regression问题实例（附源码）
一、写在前面 声明 本人既是Python新手也是机器学习新手，以下内容主要是为了作者自己的学习记录以及与他人的学习沟通。如果其中有错误，非常欢迎指正。如果误导了别人，那就非常抱歉了。。。。 本文目的 机器学习由于在声音、图像识别等等领域应用非常广泛，近年来是一个非常火热的发展方向。但是纵观各种学习书籍、视频等资料，要么先用大篇幅的文字讲了机器学习的理论但是没什么实...
PyTorch基础之模型保存与重载模块、可视化模块讲解（附源码）
训练模型时，在众多训练好的模型中会有几个较好的模型，我们希望储存这些模型对应的参数值，避免后续难以训练出更好的结果，同时也方便我们复现这些模型，用于之后的研究。PyTorch提供了模型的保存与重载模块，包括torch.save()和torch.load()，以及pytorchtools中的EarlyStopping，这个模块就是用来解决上述的模型保存与重载问题一、保存与重载模块若希望保存/加载模....
PyTorch基础之优化器模块、训练和测试模块讲解（附源码）
一、优化器模块torch.optim是一个具备各种优化算法的库，可以支持大部分常用的优化方法，并且这个接口具备足够的通用性，这使得它能够集成更加复杂的优化算法1：optimizer的使用构建一个optimizer对象参数设置（需要优化的参数、设置学习率等）另外，还可以单独设置每个参数值表示model.base的参数都将使用0.001的学习率，model.regression的参数将使用0.000....
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