摘要：
一些结构没有讲解，包括正则化层（一篇论文提到采用正则化可以加快训练速度）、Recurrent Layers (看需要，平常用不到)，Transformer Layers、Dropout Layers（主要是为了防止过拟合） 线性层用的比较多，所以讲这个层。 # 线性层 ![image-2023070 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:04
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摘要：
# 非线性激活 padding层不进行介绍，原因： 1. 用不到 2. 卷积层有相关参数 batch_size是什么？ 输入的最外层的一个维度。或者说第一个参数。 ## 举例👇 ```python import torch input = torch.tensor([[1,-0.5], [-1,3 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:04
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摘要：
MaxPool[官方文档](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html#torch.nn.MaxPool2d) 一般用`MaxPool2d`， 参数👇 - **kernel_size** ([*Union*]( 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:04
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摘要：
# [卷积网络的使用](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d) 用2d用的多，1、3用的很少。 ## 参数Parameters - **in_channels** ([*int*] 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:04
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摘要：
一个序列模型，按照顺序到层中，比如官方案例👇 ```python # Using Sequential to create a small model. When `model` is run, # input will first be passed to `Conv2d(1,20,5)`. T 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:04
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摘要：
目标函数与实际输出时间的差距，称为损失。有损失之后，去指导输出，使其更接近于目标输出。 损失函数的作用： 1. 计算实际输出与目标之间的差距 2. 为更新输出提供一定依据（反向传播） L1LossFunction 损失函数计算-直接算目标与实际之间的差值 直接计算差 $mean = \dfrac{\ 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:04
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摘要：
# 优化器 ## 是什么？ 优化器根据反向传播的梯度对参数进行调整，达到调优（降低整体误差）的目的。 ## 怎么用？ 提供的优化器很多，参数也不尽相同。大部分前两个一致。model.parameters()&lr(learn rate)。 parameter作用：优化器知道模型结构是什么，可以调节的 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:03
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pytorch现提供的网络模型该怎么修改？该怎么使用？ # 现有网络模型的使用及修改 分类模型-网站：https://pytorch.org/vision/stable/models/vgg.html VGG16分类。最常用的是VGG16 VGG19。这是网络模型。 如果pretrained 为tr 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:03
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摘要：
- [x] 如何把transform和数据集结合在一起？ - [x] 数据集如何下载、如何使用 在该[链接](https://pytorch.org/vision/stable/datasets.html)中，进行数据集的下载。 比如要[下载](https://pytorch.org/vision/ 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:02
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摘要：
CIFAR数据集原始数据为PIL数据类型，在使用该数据集时，需要对其转换。 案例👇train.py ```python #引入模型 from model import * #准备训练数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root = "../d 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:02
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摘要：
模型保存方式有两种，一种是保存网络模型结构+参数，另一种是保存模型的参数。 另外，还有一个针对于自己定义的模型的陷阱问题。 首先说第一种模型保存方式和读取方式——保存网络模型结构+模型参数 `model_full_save.py` ```python vgg16=torchvision.models 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:02
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摘要：
# 使用GPU训练 ## 方式1 找到网络模型👉找到数据（输入，标注）👉找到损失函数，找到这三种变量，调用.cuda()后，会有一个返回值，再把原来的值覆盖就行。 不能在训练数据集、优化集上调用.cuda()。 案例代码👇 ```python if torch.cuda.is_availabl 阅读全文
posted @ 2023-07-10 16:01
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摘要：
DataLoader Link：https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.DataLoader 
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摘要：
神经网络的工具主要在[torch.nn](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html)中。 
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