【从零开始学习深度学习】48.Pytorch_NLP实战案例：如何使用预训练的词向量模型求近义词和类比词
本文将介绍如何使用已经在大规模语料上预训练的词向量模型来求近义词和类比词。 1. 下载预训练的词向量 基于PyTorch的关于自然语言处理的常用包有官方的torchtext以及第三方的pytorch-nlp等等。你可以使用pip很方便地按照它们，例如命令行执行 pip ...
【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】
GoogLeNet网络架构于2014年由Google团队提出，并且在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中大放异彩 。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后几年GoogLeNet经历了从v1、v2、v3、v4几个版本的改进过程。本文主要介绍最基础的GoogLeNet v1网络架构。 1. Inception 块的基础结构 **G...
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
前几篇文章介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中，AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽（增加通道数）和加深。本文我们介绍网络中的网络（NiN）。它提出了另外一个思路，即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络。 1. N...
【从零开始学习深度学习】27.卷积神经网络之VGG11模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet对卷积窗口、输出通道数和构造顺序均做了大量的调整。虽然AlexNet模型表明深度卷积神经网络可以取得出色的结果，但并没有提供相应规则以指导后来的研究者如何设计新的网络。我们将在后续介绍几种不同的深度网络设计思路。 本文将介绍VGG网络模型，VGG主要思路是通过重复使用简单的基础块来构建深度模型。 1. VGG块介...
【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
上一篇文章中我们了解到神经网络可以直接基于图像的原始像素进行分类，这种称为端到端（end-to-end）的方法可以节省很多中间步骤。但在1989年LeNet模型提出之后，神经网络在很长一段时间都没有长足的发展，主要有以下几个原因： 1.训练数据的缺失 包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。限于早期计算机有限的存储和90年代有限的研究预算，大部...
【从零开始学习深度学习】25.卷积神经网络之LeNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
之前我们对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类时，是将28*28图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中进行计算，这种分类方法有一定的局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易造成模型过大。假设输入是高和宽均为1000像素的彩色照片（含3个通...
【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
前言 之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。 ...
【从零开始学习深度学习】19. Pytorch中如何存储与读取模型：torch.save、torch.load与state_dict对象
1. 读写Tensor 我们可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor。save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化，然后将序列化的对象保存到disk，使用save可以保存各种对象,包括模型、张量和字典等。而load使用pickle unpickle工具将pickle的对象文件反序列化为内存。 下面的例子创建了Tensor变量x，并将其存在...
【从零开始学习深度学习】17. Pytorch中模型参数的访问、初始化和共享方法
本文将深入讲解如何访问和初始化模型参数，以及如何在多个层之间共享同一份模型参数。 我们先定义一个含单隐藏层的多层感知机。我们依然使用默认方式初始化它的参数，并做一次前向计算。与之前不同的是，在这里我们从nn中导入了init模块，它包含了多种模型初始化方法。 import tor...
【从零开始学习深度学习】16. Pytorch中神经网络模型的构造方法：Module、Sequential、ModuleList、ModuleDict的区别
在Pytorch中可以通过Sequential类构造模型也可以用Module类构造模型。本文主要介绍基于Module类的模型构造方法：它让模型构造更加灵活方便。 1 继承Module类来构造模型 Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，我们可以继承它来定义我们想要的模型。下面继承Module类构造一个多层感知机，输入784，输出10。这里定义的M...
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