文章档案「2022年11月」 - yc-limitless

13.6 目标检测数据集

摘要：13.6.0 头文件 import os import pandas as pd import torch import torchvision from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 13.6.1 下载ba 阅读全文

posted @ 2022-11-27 15:26 yc-limitless 阅读(433) 评论(0) 推荐(0)

13.2 微调

摘要：13.2.0 头文件 # 通过微调在ImageNet数据集上预训练得到的ResNet模型，得到新的微调模型 # 利用新的微调模型在一个小型数据集上识别图像中是否包含热狗 import os import torch import torchvision from torch import nn fr 阅读全文

posted @ 2022-11-27 13:25 yc-limitless 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

12.6 多GPU训练网络模型的简洁实现

摘要：12.6.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 12.6.1 定义ResNet-18网络模型 # 定义ResNet-18网络模型 def resnet18(num_classes, in_channe 阅读全文

posted @ 2022-11-26 23:41 yc-limitless 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)

12.5 多GPU训练的手动实现

摘要：12.5.0 头文件 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 12.5.1 创建网络模型并初始化模型参数 # 初始化模型参数 scale = 阅读全文

posted @ 2022-11-26 21:40 yc-limitless 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)

13.1图像增广

摘要：13.1.0 头文件 import torch import torchvision from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt d2l.set_figsize() 13 阅读全文

posted @ 2022-11-24 16:26 yc-limitless 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)

13.3 目标检测和边界框

摘要：13.3.0头文件 import torch from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt d2l.set_figsize() 13.3.1 边界框坐标转换 # 把框框的（左上(x,y),右下(x,y)）坐标转换为阅读全文

posted @ 2022-11-24 14:23 yc-limitless 阅读(156) 评论(0) 推荐(0)

7.6 批量归一化层

摘要：7.6.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt t 阅读全文

posted @ 2022-11-24 10:27 yc-limitless 阅读(143) 评论(0) 推荐(0)

用从远程库克隆的方式创建远程库和本地仓库

摘要：（1）登录GitHub，点击主页左上角的new创建一个名字为gitskills的远程仓库，并且勾选上Initialize this repository with a README选项，这样GitHub会自动创建一个README.md文件（2）在本地利用下面的命令将远程仓库克隆到本地 $ git 阅读全文

posted @ 2022-11-23 10:39 yc-limitless 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)

在Github创建远程仓库，并将本地仓库与远程仓库关联

摘要：1、在Github创建远程仓库（1）登录GitHub （2）在主页的“Start a new repository"界面输入远程仓库名称，选择public后，点击”Create a new repository“按钮，创建一个远程仓库 2、将本地仓库与远程仓库关联（1）在本地的learngit仓阅读全文

posted @ 2022-11-23 09:58 yc-limitless 阅读(832) 评论(0) 推荐(0)

把电脑的key添加到GitHub

摘要：1、注册Github账号 2、在用户主目录下输入如下命令创建SSH Key $ ssh-keygen -t rsa -C "youremail@example.com" 把 youremail@example.com 替换成自己的邮箱，然后一路回车就可以了，会在用户主目录下生成一个 .ssh 目录，阅读全文

posted @ 2022-11-23 09:28 yc-limitless 阅读(177) 评论(0) 推荐(0)

删除文件

摘要：首先创建一个test.txt文件并提交分支中。 $ touch test.txt $ git add test.txt $ git commit -m "add test.txt" 一般删除文件时会使用rm指令来删除文件 $ rm test.txt 这是有两种情况：（1）就是要删除这个文件，并更新阅读全文

posted @ 2022-11-20 00:40 yc-limitless

撤销修改

摘要：1、撤销在工作区的修改分为两种情况：（1）如果readme.txt修改后还没有放到暂存区，就撤销回和分支中相同的状态（2）如果readme.txt修改后被放到了暂存区，然后又在工作区进行了修改，就撤销回和暂存区相同的状态例子：修改readme.txt文件为： Git is a distri 阅读全文

posted @ 2022-11-20 00:25 yc-limitless

管理修改

摘要：一个小实验 1、修改readme.txt文件 Git is a distributed version control system. Git is free software distributed under the GPL. Git has a mutable index called sta 阅读全文

posted @ 2022-11-19 23:59 yc-limitless

工作区、暂存区、master分支

摘要：1、工作区工作区就是值每个目录，比如learngit就是一个工作区，对文件的直接修改就是在工作区修改文件。 2、版本库版本库就是.git文件夹，版本库中存放有暂存区和master分支。工作区、版本库、暂存区、master分支之间的关系如下图所示： 3、暂存区 git add 命令就是将修改添加阅读全文

posted @ 2022-11-19 23:41 yc-limitless

版本回退

摘要：1、再次修改readme.txt文件，并把修改提交至版本库，修改内容为： Git is a distributed version control system. Git is free software distributed under the GPL. 提交命令： $ git add read 阅读全文

posted @ 2022-11-19 23:12 yc-limitless

修改文件并向仓库提交修改

摘要：1、修改文件首先将readme.txt文件修改为： Git is a distributed version control system. Git is free software. 输入 git status 命令查看仓库中是否有文件被修改：该命令输出的结果说明，readme.txt文件被修阅读全文

posted @ 2022-11-19 21:47 yc-limitless

创建版本库

摘要：1、什么是版本库？可以简单地理解为一个目录，这个吗，目录中的所有文件都可以被Git管理起来 2、在创建一个版本库首先用下面的命令创建并进入一个空文件夹 $ mkdir learngit $ cd learngit $ pwd /home/yincong/learngit 然后用 git init 阅读全文

posted @ 2022-11-19 21:23 yc-limitless

安装Git

摘要：1、在Linux下安装Git 在命令行中输入 git ，如果显示内容如下，说明还没有安装git。使用下面的命令安装Git： sudo apt-get install git 2、在Windows上安装Git：在Git官网https://git-scm.com/downloads下载Git安装程序阅读全文

posted @ 2022-11-19 20:57 yc-limitless

一些好看的电影电视剧

摘要：《他人即地狱》观看地址《弱小英雄》观看地址《僵尸校园》观看地址《你好妈妈，再见》观看地址《模范出租车》观看地址《365:逆转命运的1年》观看地址《我是大哥大》观看地址《我是大哥大电影版》观看地址《雷神4 爱与雷霆》观看地址《我是遗物整理师》观看地址《电话》阅读全文

posted @ 2022-11-19 09:53 yc-limitless 阅读(355) 评论(0) 推荐(0)

7.5 GoogLeNet

摘要：7.5.0 头文件 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 7.5 阅读全文

posted @ 2022-11-17 22:45 yc-limitless

7.4 NIN

摘要：7.4.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 7.4.1 NiN网络模型 # 创建一个NiN块，NiN块包含三个卷积层，第一个阅读全文

posted @ 2022-11-17 19:41 yc-limitless

7.3 VGG

摘要：7.3.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 7.3.1 定义VGG11网络模型 # num_convs：该VGG块中包含的卷阅读全文

posted @ 2022-11-17 16:36 yc-limitless

7.2 AlexNet

摘要：7.2.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 7.2.1 定义AlexNet网络模型 # 定义AlexNet网络模型 net 阅读全文

posted @ 2022-11-10 16:49 yc-limitless

7.1 LeNet

摘要：对卷积网络的形象理解：卷积网络在形式上类似于人民代表大会制度，卷积核相当于候选人，多个卷积核就相当于多个候选人，图像中不同的特征会激活不同的卷积核，池化层起着类似于合票的作用，代表着一个区域的得分，全连接层相当于对每个区域选出来的代表进行最终的投票 7.1.0 头文件 import torch f 阅读全文

posted @ 2022-11-09 21:28 yc-limitless

6.5 池化层

摘要：6.5.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.5.1 自定义的图像池化操作 # X：待池化图像 pool_size池化尺寸 mode池化模式 # 对图像在每个通道上分别进行最大池化或平均池化，最后阅读全文

posted @ 2022-11-09 17:01 yc-limitless

6.4 多输入通道与多输出通道

摘要：6.4.0 头文件 import torch from d2l import torch as d2l 6.4.1 多输入通道单输出通道卷积运算 # 定义多输入通道单输出通道卷积运算:将输入图像的第一个通道与卷积核第一个通道进行卷积运算，将输入图像的第二个通道与卷积核第二个通道进行卷积运算，依此类推阅读全文

posted @ 2022-11-09 16:28 yc-limitless

6.3 填充和步幅

摘要：import torch from torch import nn # conv2d：卷积模型 # X：待卷积的图像（行数，列数） # 定义一个进行卷积操作的函数，返回卷积操作后的图像（不包含批量大小和通道数） def comp_conv2d(conv2d, X): # 把X维度扩充为（批量大小，通阅读全文

posted @ 2022-11-09 15:30 yc-limitless

6.2 图像卷积

摘要：6.2.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 图像与卷积核的卷积操作 # X：待卷积的图像 # K：卷积核 # 将图像X与卷积核K进行卷积操作，返回卷积的结果(无填充) def corr2 阅读全文

posted @ 2022-11-08 23:45 yc-limitless

5.4 张量和模型参数的导入与导出

摘要：5.4.0 头文件 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F 5.4.1 把张量保存在本地,从本地导入张量 # 定义一个张量 x = torch.arange(4) # 将张量x保存在本地x-file 阅读全文

posted @ 2022-11-08 17:01 yc-limitless

5.3 层

摘要：5.3.0 头文件 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn 5.3.1 定义不带参数的层 # 定义不带参数的层 class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(sel 阅读全文

posted @ 2022-11-08 15:22 yc-limitless

5.2 模型参数

摘要：5.2.0 头文件 import torch from torch import nn 5.2.1创建一个网络模型 # 通过实例化nn.Sequential来创建一个网络模型，模型包括一个具有8个隐藏单元带有relu激活函数的全连接隐藏层，具有1个输出单元不带激活函数的全连接输出层 net = nn 阅读全文

posted @ 2022-11-08 14:55 yc-limitless

5.1 块

摘要：5.1.0 头文件 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F 5.1.1 通过实例化nn.Sequential来构建网络模型 # 通过实例化nn.Sequential来构建网络模型，该网络模型包含一个阅读全文

posted @ 2022-11-08 10:28 yc-limitless

4.10 预测房价实战

摘要：4.10.0 头文件 import hashlib import os import tarfile import zipfile import requests import numpy as np import pandas as pd import torch from torch impor 阅读全文

posted @ 2022-11-07 20:43 yc-limitless

4.6 暂退法（dropout）框架实现

摘要：4.6.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 4.6.1 定义损失函数 # 定义交叉熵损失函数 loss = nn.Cross 阅读全文

posted @ 2022-11-06 10:26 yc-limitless

4.6 暂退法（dropout）从零实现

摘要：4.6.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 4.6.1 定义dropout层 def dropout_layer(X, dr 阅读全文

posted @ 2022-11-05 22:09 yc-limitless

4.5 L2正则化框架实现

摘要：4.5.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 4.5.1 制作数据集 # 训练集样本数、测试集样本数、样本维度、批量大小 n_ 阅读全文

posted @ 2022-11-05 19:32 yc-limitless

4.5 L2正则化从零实现

摘要：4.5.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 4.5.1 初始化模型权重和偏移量 # 训练集样本数、测试集样本数、样本维度、批阅读全文

posted @ 2022-11-05 17:45 yc-limitless

5.6 GPU与张量，GPU与网络模型

摘要：5.6.0 头文件 import torch from torch import nn 5.6.1获取GPU # 获取指定GPU，如果指定编号的GPU存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu def try_gpu(i=0): if torch.cuda.device_count() >= i + 阅读全文

posted @ 2022-11-04 23:54 yc-limitless

4.4 欠拟合与过拟合

摘要：4.4.0 头文件 import math import numpy as np import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 4.4.1利用三阶阅读全文

posted @ 2022-11-04 23:33 yc-limitless

4.3 多层感知机的框架实现

摘要：4.2.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt # 设置批量大小、学习率、训练轮数 batch_size, lr, num_ep 阅读全文

posted @ 2022-11-04 00:10 yc-limitless 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)

4.2 从零实现多层感知机

摘要：4.2.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 4.2.1 下载fashion_mnist数据集 # 定义批量大小 batch_ 阅读全文

posted @ 2022-11-03 23:52 yc-limitless

4.1 激活函数

摘要：4.1.0 头文件 import torch from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 4.1.1 Relu激活函数 x = torch.arange(-8.0, 8.0, 0.1, requires_grad 阅读全文

posted @ 2022-11-03 23:06 yc-limitless

3.7 softmax回归的框架实现

摘要：3.7.0 头文件 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 3.7.1 下载fashion_mnist数据集 # 定义批量大小 batch_ 阅读全文

posted @ 2022-11-03 22:52 yc-limitless

3.6 softmax回归的从零实现

摘要：3.6.0 头文件 import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l from matplotlib import pyplot as plt 3.6.1 训练结果可视化 class Animator: """ 阅读全文

posted @ 2022-11-03 21:21 yc-limitless

3.5 FashionMNIST训练集和测试集

摘要：3.5.0 头文件 import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l from matplotlib 阅读全文

posted @ 2022-11-03 17:34 yc-limitless

3.3 线性回归模型的框架实现

摘要：3.3.0 头文件 import numpy as np import torch from torch.utils import data from d2l import torch as d2l from torch import nn 3.3.1 Dataloader的详细使用说明 from 阅读全文

posted @ 2022-11-02 17:20 yc-limitless

3.2 线性回归模型的从零实现

摘要：3.2.0 头文件 import random import torch from d2l import torch as d2l 3.2.1 关于yield关键字 # 关于yield关键字 def foo(): print("starting...") while True: res = yiel 阅读全文

posted @ 2022-11-01 21:45 yc-limitless

3.1 定时器和矢量化加速

摘要：import math import time import numpy as np import torch from d2l import torch as d2l class Timer: #@save """记录多次运行时间""" def __init__(self): self.times 阅读全文

posted @ 2022-11-01 15:38 yc-limitless

2.4 计算梯度

摘要：2.4.1 计算梯度 import torch x=torch.arange(4.0,requires_grad=True) print(x) # 输出： # tensor([0., 1., 2., 3.], requires_grad=True) y = 2 * torch.dot(x, x) p 阅读全文

posted @ 2022-11-01 15:14 yc-limitless

2.3 线性代数

摘要：2.3.1 头文件 import torch 2.3.2 标量张量的计算 # 定义两个标量 x = torch.tensor(3.0) y = torch.tensor(2.0) # 加法 print(x + y) # 输出： # tensor(5.) # 减法 print(x - y) # 输出：阅读全文

posted @ 2022-11-01 14:34 yc-limitless

2.2 读入数据集并对数据集预处理

摘要：2.2.0 头文件 import os import pandas as pd import torch 2.2.1 读取数据集 # 下面一段代码的作用是创建一个人工数据集，并存储在CSV文件中 # 在上一级目录下创建一个data文件夹,exist_ok为false表示如果该文件夹已经存在就报错,为阅读全文

posted @ 2022-11-01 11:07 yc-limitless

2.1 数据操作

摘要：2.0 头文件 import torch 2.1 创建张量 # 创建一个一维包含12个元素，元素值为0~11的张量 x = torch.arange(12) print(x) # 输出： # tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) # 查看张量阅读全文

posted @ 2022-11-01 10:04 yc-limitless