pytorch


Pytorch简明笔记2——实现一个简单的神经网络模型(上)

允我心安 提交于 2020-02-28 06:30:00
神经网络概述 神经网络包括输入层、隐藏层(中间层)、输出层 设计神经网络时,输入与输出层的沈金元数量是固定的,中间层的层数以及神经元数量可以自由指定 如下图,展示了一个输入层2个输入单元、隐藏层1层4个神经元、输出层2个输出单元的神经网络结构。 箭头单标训练与测试时的数据流向。 一般输入层和输出层的神经元数量是固定的,隐藏层的神经元数量我们可以指定。 在神经网络中输入层的数据经过每一个神经元的计算后就变成了输出值 神经网络的中间层越多、神经元数量越多,功能越强大,同时所需计算资源越大 例如,经典的AlexNet模型有8个中间层(5个Cov卷积层、3个FC全连接层)、65万个神经元、6000万个参数 每个神经元包括:输入、输出以及两个计算 x表示输入,x1,x2,..., xr w表示权值,wi1,wi2,...,wir。其中下标中第一个值i对应于整个神经元的最终输出yi的下标i;第二个下标1....r表示输入x的下标值 第一个运算-先相乘:w与相对应的x相乘 第一个运算-后求和:∑是求和运算 α是求和后得到的值 第二个运算-激活函数:f是激活函数,把α的值转换到一个固定范围内 y表示神经元的输出 w的值再最开始都是随机的,或者可以定义成0或者1,注意不能全0。 (本文出自oschina博主happyBKs的博文:https://my.oschina.net/happyBKs

Pytorch简明笔记1——概况与环境搭建

给你一囗甜甜゛ 提交于 2020-02-27 06:01:59
去年年初,本来立志2019一定勤勤恳恳写博客,然而。。。 今年决定就算写《从入门到放弃》也要养成某种时刻落地日常积累的习惯。 作为一个主用keras/TF的算法码农,决定在新春伊始,对pytorch说一声真香,与其争论哪一种开发工具未来能一统天下,不如自己两种都能熟练掌握。所以,作为一个pytorch小白,在这肺炎疫情赏赐了的多三天假期内,决定开始自学pytorch,算是给自己标榜的全栈工程师目标再加上一块技能拼图。 What is Pytorch pytorch是一个python机器学习库,底层是C++实现,所以执行效率没的说。facebook开发,多个大公司如 Uber 、摩根大通等背书,在人工智能领域不乏成功案例。更重要的是,在最近AI领域的几大顶会中,2019年的pytorch的使用数量激增,已经全面超过了tf、caffe2、theano等诸君(不过tf2那时还为正式发布和普及) pytorch比tensorflow更简洁(咳咳。。keras表示不服) 例如,实现如下这个简单的计算图 tensorflow代码实现 tensorflow把构造计算图和运算分开处理,即如果想做上面图中的运算,需要先把上面这个计算图用tensorflow构建出来,然后才能进行运算。 import numpy import tensorflow numpy.random.seed(0) N, D =

布客·ApacheCN 编程/大数据/数据科学/人工智能学习资源 2020.2

笑着哭i 提交于 2020-02-27 01:18:13
特约赞助商 公告 我们愿意普及区块链技术,但前提是互利互惠。我们有大量技术类学习资源,也有大量的人需要这些资源。如果能借助区块链技术存储和分发,我们就能将它们普及给我们的受众。 我们正在招募项目负责人,完成三次贡献可以申请,请联系片刻(529815144)。 几十个项目等你来申请和参与 ,不装逼的朋友,我们都不想认识。 BiliDriveEx 修复完成,接下来我们会多适配几个图床。 “开源互助联盟”已终止,我们对此表示抱歉和遗憾。除非特地邀请,我们不再推广他人的任何项目。 我们接受“环材化生劝退”话题的投稿,并在全平台推送。请联系飞龙(562826179),或 在这里留言 。 编程语言 Java Java 编程思想 Java 8 简明教程 Java 从 0~1 个人笔记 Java8 中文官方教程 JavaTutorialNetwork 中文系列教程 HowToDoInJava 中文系列教程 Python Think Python 中文第二版↗ 笨办法学 Python · 续 中文版 PythonSpot 中文系列教程 PythonBasics 中文系列教程 JavaScript JavaScript 编程精解 中文第三版 写给不耐烦程序员的 JavaScript C 笨办法学 C 中文版 PHP 手把手教你写 PHP 协程扩展 综合 TutorialsPoint 中文系列教程

How to resolve runtime error due to size mismatch in PyTorch?

故事扮演 提交于 2020-02-26 20:49:09
问题 I am trying to implement a simple autoencoder using PyTorch . My dataset consists of 256 x 256 x 3 images. I have built a torch.utils.data.dataloader.DataLoader object which has the image stored as tensor. When I run the autoencoder, I get a runtime error: size mismatch, m1: [76800 x 256], m2: [784 x 128] at /Users/soumith/minicondabuild3/conda-bld/pytorch_1518371252923/work/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:1434 These are my hyperparameters: batch_size=100, learning_rate = 1e-3, num_epochs

Github上最受欢迎的7个开源AI机器学习框架

微笑、不失礼 提交于 2020-02-25 18:38:55
在过去的几年中,人工智能正在占领技术的许多领域。 来自不同背景的开发人员最终意识到了AI为他们带来的机遇,而不管他们的需求如何。 在今天的文章中,我们列出了7种最佳的开源AI /机器学习系统和框架。 1、TensorFlow TensorFlow可能是世界上最著名的机器学习开源框架。它由Google开发,并为多种编程语言(例如Python,Javascript,C ++和Java)提供API。 它还支持移动操作系统(iOS和android,对于iOS,它支持Swift编程语言),因此你可以使用它来构建移动应用,该应用利用即时机器学习来构建模型并根据现实世界的数据进行训练。 TensorFlow还具有许多其他功能,例如,它提供TensorFlow Extended(TFX)来帮助你在任何地方部署生产,可扩展的高性能管道,而TFDV可以帮助你大规模验证数据,TensorFlow Model Analysis可以使机器可视化和分析学习你建立的模型。它确实是一个完整的框架,但是你知道有什么更好的吗?因为它全部开源,免费! TensorFlow用Python编程语言编写,这就是为什么你可以轻松地将其轻松安装在Windows,macOS和Linux发行版上的原因。它还集成到Google Cloud中,因此你可以根据需要直接将其部署到生产中。 2、Scikit-learn Scikit

How to convert RGB images to grayscale in PyTorch dataloader?

ⅰ亾dé卋堺 提交于 2020-02-23 11:38:07
问题 I've downloaded some sample images from the MNIST dataset in .jpg format. Now I'm loading those images for testing my pre-trained model. # transforms to apply to the data trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) # MNIST dataset test_dataset = dataset.ImageFolder(root=DATA_PATH, transform=trans) # Data loader test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) Here DATA_PATH contains a subfolder with the

Stacking copies of an array/ a torch tensor efficiently?

此生再无相见时 提交于 2020-02-23 07:12:30
问题 I'm a Python/Pytorch user. First, in numpy, let's say I have an array M of size LxL, and i want to have the following array: A=(M,...,M) of size, say, NxLxL, is there a more elegant/memory efficient way of doing it than : A=np.array([M]*N) ? Same question with torch tensor ! Cause, Now, if M is a Variable(torch.tensor), i have to do: A=torch.autograd.Variable(torch.tensor(np.array([M]*N))) which is ugly ! 回答1: Note, that you need to decide whether you would like to allocate new memory for

what does dim=-1 or -2 mean in torch.sum()?

我与影子孤独终老i 提交于 2020-02-22 07:31:00
问题 let me take a 2D matrix as example: mat = torch.arange(9).view(3, -1) tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) torch.sum(mat, dim=-2) tensor([ 9, 12, 15]) I find the result of torch.sum(mat, dim=-2) is equal to torch.sum(mat, dim=0) and dim=-1 equal to dim=1 . My question is how to understand the negative dimension here. What if the input matrix has 3 or more dimensions? 回答1: The minus essentially means you go backwards through the dimensions. Let A be a n-dimensional matrix. Then dim=n=-1,

what does dim=-1 or -2 mean in torch.sum()?

偶尔善良 提交于 2020-02-22 07:30:26
问题 let me take a 2D matrix as example: mat = torch.arange(9).view(3, -1) tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) torch.sum(mat, dim=-2) tensor([ 9, 12, 15]) I find the result of torch.sum(mat, dim=-2) is equal to torch.sum(mat, dim=0) and dim=-1 equal to dim=1 . My question is how to understand the negative dimension here. What if the input matrix has 3 or more dimensions? 回答1: The minus essentially means you go backwards through the dimensions. Let A be a n-dimensional matrix. Then dim=n=-1,

Where do I get a CPU-only version of PyTorch?

生来就可爱ヽ(ⅴ<●) 提交于 2020-02-21 10:51:31
问题 I'm trying to get a basic app running with Flask + PyTorch, and host it on Heroku. However, I run into the issue that the maximum slug size is 500mb on the free version, and PyTorch itself is ~500mb. After some google searching, someone wrote about finding a cpu-only version of PyTorch, and using that, which is much smaller here. However, I'm pretty lost as to how this is done, and the person didn't document this at all. Any advice is appreciated, thanks. EDIT: To be more specific about my

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