JadenFK
哪有什么岁月静好,只是有人替我们负重前行! http://JadenFK.github.io
摘要: 昨天用jupyter导入torch还好好的呢,今天用就不行了,先是ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。再是No such comm target registered: jupyter.widget.version,最后是下图 然后百度呀,百度的不准可能,每 阅读全文
posted @ 2020-01-07 21:35 郭心全 阅读(1539) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 下面要说的基本都是《动手学深度学习》这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用 阅读全文
posted @ 2020-01-06 11:04 郭心全 阅读(1773) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 先记录一下一开始学习torch时未曾记录(也未好好弄懂哈)导致又忘记了的tensor、variable、计算图 计算图 计算图直白的来说,就是数学公式(也叫模型)用图表示,这个图即计算图。借用 https://hzzone.io/cs231n/%E7%90%86%E8%A7%A3-PyTorch-% 阅读全文
posted @ 2020-01-02 23:15 郭心全 阅读(1275) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 学习pytorch路程之动手学深度学习-3.4-3.7 置信度、置信区间参考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感觉还是挺好理解的 交叉熵参考博客:https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.h 阅读全文
posted @ 2020-01-01 23:04 郭心全 阅读(1320) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 模型训练的三要素:数据处理、损失函数、优化算法 数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.no 阅读全文
posted @ 2019-12-25 15:41 郭心全 阅读(1068) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把《动手学深度学习》整本书用pytorch代码重现了, 阅读全文
posted @ 2019-12-25 00:31 郭心全 阅读(629) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 我学习pytorch框架不是从框架开始,从代码中看不懂的pytorch代码开始的 可能由于是小白的原因,个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念,导致我更迷惑还增加了畏惧的情绪(个人感觉哈),我觉得好像好多人都是喜欢给说的明明白白的,难听点就是嚼碎了喂我们。这样也行啊(有点恶心哈 阅读全文
posted @ 2019-12-20 15:22 郭心全 阅读(1091) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 如果真的是小白,可以看博客 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 学习随机梯度下降法,然后再去学习随机梯度下降的变体的方法,极容易理解。 可能本人是真白(事实上我是长的真黑哈,不开玩笑的),后面对公式矩阵化时看不懂了,经过学习,在这重新以小白的方法解释一下 在 阅读全文
posted @ 2019-12-11 00:04 郭心全 阅读(254) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 转自:计算机的潜意识。原文链接:http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向 深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技 阅读全文
posted @ 2019-12-09 10:02 郭心全 阅读(1004) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 文本自然语言处理的一个最最最基本的一个问题:如何用数学符号或公式表示一段文本?如何计算一段文本在某种语言下出现的概率? 语言模型(用概率论的专业术语表示):为长度为m的字符串确定其概率分布P(w1,w2,...wm),其中w1到wm依次表示文本中的各个词语。概率值计算公式如下, 但是有个问题发现没有 阅读全文
posted @ 2019-12-01 11:07 郭心全 阅读(268) 评论(0) 推荐(0)

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