pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数 pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 关于参数初始化，主要的就是一些数学中的分布，比如正态分布、均匀分布等等。 1、pytorch （1）自...
一、Tensorflow基本概念 1、使用图（graphs）来表示计算任务，用于搭建神经网络的计算过程，但其只搭建网络，不计算 2、在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图 3、使用张量（tensor）表示数据，用“阶”表示张量的维度。关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标量，表示单独的一个数...
学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节。 具体见我提出的问题：https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后，对代码进行了修改。 问题的跟踪情况记录： 1 首先是保存模...
方法 从零开始实现 定义模型参数 网络 评估函数 优化方法 定义损失函数 数据提取与训练评估 pytorch简洁实现小结 针对深度学习中的过拟合问题，通常使用丢弃法(dropout),丢弃法有很多的变体，本文提高的丢弃法特指倒置丢弃法(inverted dorpout)。 方法 在会议多层感知机的图3.3描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输...
1、什么是卷积：图像中不同数据窗口的数据和卷积核（一个滤波矩阵）作内积的操作叫做卷积。其计算过程又称为滤波（filter)，本质是提取图像不同频段的特征。 2、什么是卷积核：也称为滤波器filter，带着一组固定权重的神经元，通常是n*m二维的矩阵，n和m也是神经元的感受野。n*m 矩阵中存的是对感受野中数据处理的系数。一个卷积核的滤波可以用来提取特定的特...
Torch笔记 import torch import numpy as np import torch.nn as nn a_np = np.random.rand(10,100) numpy知识回顾 a_np.dtype # 数据类型 a_np.ndim #维度个数 a_np.shape # 形状 整数元祖 a_np.dtype=np.int...
StackGAN 周枫 少年，愿有一天，你能用内心的沉稳安宁，洗去身上的躁动和铅华 已关注 12 人赞同了该文章 未经授权，严禁任何形式转载！能力有限，欢迎指正批评！ 参考 StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversa...
问题六： 问题五：这里是怎么得到的？ 问题四：为什么会是如下结果？ torch.bernoulli(a)怎么是这个结果？ 问题1：torch各个类型数据格式如何转换？数据类型在官方文档torch.Tensor中，有八种类型。 #尝试一 i32=torch.IntTensor([1,2,3]) i64=torch.LongTensor([1,2,3])...
一、torch.cat()函数 熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat（）函数，这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数. 先上源码定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量，按你所传入的顺序...
1. torch.abs(self: Tensor, *, out: Optional[Tensor]=None) pytorch中对tensor求绝对值，使用的方法是torch.abs()，跟numpy中求绝对值的方法类似，numpy中使用numpy.abs()。 参数说明： self：传入的参数 out：输出，默认即可，不用设定。 即只要传入要求绝对值...