使用PyTorch构建神经网络（详细步骤讲解+注释版） 01-建立分类器类
1 数据准备神经网络中，一个非常经典的案例就是手写数据的识别，本文我们以手写数据识别为例进行讲解。用到的数据是MNIST数据集。MNIST数据集是一个常用的用于计算机视觉的测试数据集，包含了70,000张手写数字的图片，用于训练和测试模型识别手写数字的能力。MNIST数据集中的图片大小都是28x28像素，图片中的数字是黑白的，每张图片都有对应的标签，表示图片中的数字是什么。MNIST数据集是计算....
【Pytorch】使用pytorch进行张量计算、自动求导和神经网络构建
首先，让我们介绍一下什么是pytorch，它是一个基于Python的开源深度学习框架，它提供了两个核心功能：张量计算和自动求导。张量计算张量计算是指使用多维数组（称为张量）来表示和处理数据，例如标量、向量、矩阵等。pytorch提供了一个torch.Tensor类来创建和操作张量，它支持各种数据类型和设备（CPU或GPU）。我们可以使用torch.tensor()函数来创建一个张量，并指定它的形....
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 将数据集划分为训练集和测试集 我们在第1章 赋予计算机学习数据的能力和第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅中简单地介绍了将数据集划分为训练集和测试集的概念。在测试集中比较预测标签和真实标签可以看成是发布上线前对模型的无偏差性能评估。本节中，我们会准备一个新的数据集，葡萄酒数据集。在预处理完数据集后，我们会...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 数据质量及所包含的有用信息量是决定机器学习算法能学到多好的关键因素。因此，在将数据集喂给机器学习算法前对其进行检查和预处理绝对很重要。本章中，我们会讨论一些基本数据预处理技术，有助于我们构建很好的机器学习模型。 本章将要讨论的内容有： 删除和替换数据集缺失值 为机器学习算法准备分类数据 为模型构建选择相关特征 ...
用Pytorch构建一个喵咪识别模型
目录一、前言二、问题阐述及理论流程2.1问题阐述2.2猫咪图片识别原理 三、用PyTorch 实现 3.1PyTorch介绍3.2PyTorch 构建模型的五要素3.3PyTorch 实现的步骤3.3.1.数据3.3.2模型3.3.3损失函数3.3.4优化器3.3.5迭代训练四、我用了哪些方法防止过拟合？4.1控制网络规模4.2数据增强4.3正则化4.4K 折交叉验证五、用自己的图片验证5.1输....
用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型
目录一、MINST数据集介绍与分析二、卷积神经网络三、基于卷积神经网络的手写数字识别一、MINST数据集介绍与分析 MINST数据库是机器学习领域非常经典的一个数据集，其由Yann提供的手写数字数据集构成，包含了0-9共10类手写数字图片，每张图片都做了尺寸归一化，都是28x28大小的灰度图。每张图片中像素值大小在0-255之间，其中0是黑色....
用Pytorch构建第一个神经网络模型（附案例实战）
目录一、Pytorch简介二、实验过程2.1数据集介绍2.2加载数据2.3数据预处理 2.3.1特征转换2.3.2缺失值处理 2.3.3样本不平衡处理2.4特征工程2.4.1划分训练集和测试集2.4.2数据类型转换2.5构建模型2.5.1可视化神经元2.5.2激活函数2.5.3训练神经网络 2.6保存模型2.7模型评估2.8模型预测三、总结一、Pytorch简介PyTorch是一个基于pytho....
深度学习--Pytorch构建栈式自编码器实现以图搜图任务（以cifar10数据集为例）
搞清楚pytorch与tensorflow区别pytorch学习文档pytorch是一种python科学计算框架作用：无缝替换numpy，通过GPU实现神经网络的加速通过自动微分机制，让神经网络实现更容易（即自动求导机制）张量：类似于数组和矩阵，是一种特殊的数据结构。在pytorch中，神经网络的输入、输出以及网络的参数等数据，都是使用张量来进行描述的。张量的基本方法，持续更新每个变量中都有两个....
【Pytorch神经网络实战案例】14 构建条件变分自编码神经网络模型生成可控Fashon-MNST模拟数据
1 条件变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明在实际应用中，条件变分自编码神经网络的应用会更为广泛一些，因为它使得模型输出的模拟数据可控，即可以指定模型输出鞋子或者上衣。1.1 案例描述在变分自编码神经网络模型的技术上构建条件变分自编码神经网络模型，实现向模型输入标签，并使其生成与标签类别对应的模拟数据的功能。1.2 条件变分自编码神经网络的实现条件变分自编码神经网络在变分自编码神经网络基础之上....
【Pytorch神经网络实战案例】13 构建变分自编码神经网络模型生成Fashon-MNST模拟数据
1 变分自编码神经网络生成模拟数据案例说明变分自编码里面真正的公式只有一个KL散度。1.1 变分自编码神经网络模型介绍主要由以下三个部分构成：1.1.1 编码器由两层全连接神经网络组成，第一层有784个维度的输入和256个维度的输出；第二层并列连接了两个全连接神经网络，每个网络都有两个维度的输出，输出的结果分别代表数据分布的均值与方差。1.1.2 采样器根据编码器得到的均值与方差计算出数据分布情....
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