cnn pytorch教學的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦董洪偉寫的 打下最紮實AI基礎不依賴套件:手刻機器學習神經網路穩健前進 和李金洪的 PyTorch深度學習和圖神經網路(卷2)--開發應用都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自深智數位 和人民郵電所出版 。
國立中正大學 電機工程研究所 余松年所指導 何亞恩的 一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統 (2022),提出cnn pytorch教學關鍵因素是什麼,來自於智慧型手機即時辨識、心電圖、深度學習、多卷積核模型、注意力機制。
而第二篇論文中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 (2021),提出因為有 人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人的重點而找出了 cnn pytorch教學的解答。
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打下最紮實AI基礎不依賴套件:手刻機器學習神經網路穩健前進
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為了解決cnn pytorch教學 的問題,作者董洪偉 這樣論述:
★★★★★【848頁磅礡登場】、【最紮實機器學習】★★★★★ 外行人才買武器,高手自己打造神兵利器! 不靠TF/Keras/PyTorch,用NumPy硬幹所有機器學習公式理論打基礎,極緻深入研究原理,獲得微積分、機率、張量最高等級,之後AI學習路快速平順又輕鬆 沒錯,某同學用Tensorflow/Keras實作一個影像辨識,另一個同學用PyTorch做出機器翻譯,但是.....他們全部都非常崇拜你,為什麼? 套件工具用的熟,但原理卻只略知皮毛,走的路一定無法長遠!只有真正在微積分、矩陣、張量、機率、線性代數上打好完整的基礎,在機器學習/深度學習的路上才能走的又長又遠又
紮實。 不需要羨慕別人會用yolo、bert,當你看完本書的所有AI公式、理論,然後手動用NumPy、sklearn把這些公式理論親手推導一次之後,這些工具套件,這些新興技術,什麼CNN、RNN、Seq2seq對你來說,只是簡單數學公式的排列組合罷了! 非常期待這種書籍的出現吧!BINGO!本書就是你夢寐以求的威力彩頭獎書!把每個深度學習常出現的名詞,Sigmoid、Softmax、CrossEntropy、Adam、SGD、CNN、RNN、LSTM、GRU.....竟然全部用NumPy硬幹一遍!看完讀懂這本書,立即晉升大師,成為機器學習/深度學習/人工智慧的活生生教科書。
NumPy超人一擊Strike ✪Sigmoid ✪Softmax ✪CrossEntropy ✪Adam ✪SGD ✪CNN ✪RNN ✪LSTM ✪GRU 本書特色 ★原理講解通俗易懂,同時教你如何從底層而非呼叫深度學習庫編寫深度學習演算法 ★由淺入深,從最簡單的回歸模型過渡到神經網路模型 ★從問題到概念的方式剖析深度學習的基本概念和原理 ★用簡單的範例展現模型和演算法的核心 ★讀者不需要借助任何深度學習函數庫,就可以從0開始建構屬於自己的深度學習庫
一個使用智慧型手機實現深度學習心電圖分類的心臟疾病辨識系統
為了解決cnn pytorch教學 的問題,作者何亞恩 這樣論述:
目錄誌謝 i摘要 iiAbstract iii目錄 v圖目錄 viii表目錄 xi第一章 緒論 11.1研究動機 11.2研究目的 21.3研究架構 2第二章 研究背景 32.1心電圖與疾病介紹 32.1.1心臟導程 32.1.2心臟疾病介紹 52.2Android系統 102.2.1 Android的基礎 102.2.2 Android系統框架 102.3相關文獻探討 11第三章 研究方法 173.1資料庫介紹 173.2訊號前處理 193.2.1小波濾波 193.2.2訊號正規化 213.3一維訊號轉二維影像 213.3.1手機螢幕上
繪製圖形 213.3.2影像儲存於智慧型手機 233.3.3資料擴增Data Augmentation 243.4深度學習架構 253.4.1多卷積核架構 253.4.2注意力模型 283.4.2.1通道注意力模組Channel attention 293.4.2.2空間注意力模組Spatial attention 303.4.2.3激活函數Activation function 303.5損失函數Loss function 313.6交叉驗證Cross validation 323.7優化訓練模型 333.8移動端應用 343.9硬體設備、軟體環境與開發環境 36
3.9.1硬體設備 363.9.2軟體環境與開發環境 37第四章 研究結果與討論 3834.1評估指標 384.2訓練參數設定 404.3實驗結果 414.3.1深度學習模型之辨識結果 414.3.1.1比較資料擴增前後之分類結果 414.3.1.2不同模型架構之分類結果 424.3.2智慧型手機應用結果 464.4相關文獻比較 48第五章 結論與未來展望 525.1結論 525.2未來展望 53參考文獻 54
PyTorch深度學習和圖神經網路(卷2)--開發應用
![](/images/books_new/CN1/173/31/CN11731535.webp)
為了解決cnn pytorch教學 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書通過深度學習實例,從可解釋性角度出發,闡述深度學習的原理,並將圖神經網路與深度學習結合,介紹圖神經網路的實現技術。本書分為6章,主要內容包括:圖片分類模型、機器視覺的 應用、自然語言處理的相關應用、神經網路的可解釋性、識別未知分類的方法——零次學習、異構圖神經網路。本書中的實例是在PyTorch框架上完成的,具有較高的實用價值。 本書適合人工智慧從業者、程式師進階學習,也適合作為大專院校相關專業師生的教學和學習用書,以及培訓學校的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、算法、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD算法工程師、架構
師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第1章 圖片分類模型 1 1.1 深度神經網路起源 2 1.2 Inception系列模型 2 1.2.1 多分支結構 2 1.2.2 全域均值池化 3 1.2.3 Inception V1模型 3 1.2.4 Inception V2模型 4 1.2.5 Inception V3模型 5 1.2.6 Inception V4模型 6 1.2.7 Inception-ResNet V2模型 6 1.3 ResNet模型 6 1.3
.1 殘差連接的結構 7 1.3.2 殘差連接的原理 8 1.4 DenseNet模型 8 1.4.1 DenseNet模型的網路結構 8 1.4.2 DenseNet模型的特點 9 1.4.3 稠密塊 9 1.5 PNASNet模型 9 1.5.1 組卷積 10 1.5.2 深度可分離卷積 11 1.5.3 空洞卷積 12 1.6 EfficientNet模型 14 1.6.1 MBConv卷積塊 15 1.6.2 DropConnect層 16 1.7 實例:使用預訓練模型識別圖片內容 16 1.7.1 瞭解torchvision庫中的預訓練模型 16 1.7.2 代碼實現:下載並載入預訓
練模型 17 1.7.3 代碼實現:載入標籤並對輸入資料進行預處理 18 1.7.4 代碼實現:使用模型進行預測 19 1.7.5 代碼實現:預測結果視覺化 20 1.8 實例:使用遷移學習識別多種鳥類 21 1.8.1 什麼是遷移學習 21 1.8.2 樣本介紹:鳥類資料集CUB-200 22 1.8.3 代碼實現:用torch.utils.data介面封裝資料集 22 1.8.4 代碼實現:獲取並改造ResNet模型 27 1.8.5 代碼實現:微調模型 一層 28 1.8.6 代碼實現:使用退化學習率對 模型進行全域微調 29 1.8.7 擴展實例:使用亂數據增強方法訓練模型 30 1.
8.8 擴展:分類模型中常用的3種損失函數 31 1.8.9 擴展實例:樣本均衡 31 1.9 從深度卷積模型中提取視覺特徵 33 1.9.1 使用鉤子函數的方式提取視覺特徵 33 1.9.2 使用重組結構的方式提取視覺特徵 34 第2章 機器視覺的 應用 37 2.1 基於圖片內容的處理任務 38 2.1.1 目標檢測任務 38 2.1.2 圖片分割任務 38 2.1.3 非極大值抑制演算法 39 2.1.4 Mask R-CNN模型 39 2.2 實例:使用Mask R-CNN模型進行目標檢測與語義分割 41 2.2.1 代碼實現:瞭解PyTorch中目標檢測的內置模型 41 2.2.2
代碼實現:使用PyTorch中目標檢測的內置模型 42 2.2.3 擴展實例:使用內置的預訓練模型進行語義分割 43 2.3 基於視頻內容的處理任務 47 2.4 實例:用GaitSet模型分析人走路的姿態,並進行身份識別 47 2.4.1 步態識別的做法和思路 47 2.4.2 GaitSet模型 48 2.4.3 多層全流程管線 50 2.4.4 水準金字塔池化 51 2.4.5 三元損失 52 2.4.6 樣本介紹:CASIA-B資料集 53 2.4.7 代碼實現:用torch.utils.data介面封裝資料集 54 2.4.8 代碼實現:用torch.utils.data.samp
ler類創建含多標籤批次數據的採樣器 60 2.4.9 代碼實現:搭建 GaitSet模型 64 2.4.10 代碼實現:自訂三元損失類 67 2.4.11 代碼實現:訓練模型並保存模型權重檔 69 2.4.12 代碼實現:測試模型 72 2.4.13 擴展實例:用深度卷積和 池化 優化模型 77 2.4.14 擴展實例:視頻採樣並提取 輪廓 78 2.4.15 步態識別模型的局限性 79 2.5 調試技巧 79 2.5.1 解決顯存過滿損失值為0問題 80 2.5.2 跟蹤PyTorch顯存並查找顯存洩露點 81 第3章 自然語言處理的相關應用 83 3.1 BERT模型與NLP任務的發展
階段 84 3.1.1 基礎的神經網路階段 84 3.1.2 BERTology階段 84 3.2 NLP中的常見任務 84 3.2.1 基於文章處理的任務 85 3.2.2 基於句子處理的任務 85 3.2.3 基於句子中詞的處理任務 86 3.3 實例:訓練中文詞向量 87 3.3.1 CBOW和Skip-Gram模型 87 3.3.2 代碼實現:樣本預處理並生成字典 88 3.3.3 代碼實現:按照Skip-Gram模型的規則製作資料集 90 3.3.4 代碼實現:搭建模型並進行 訓練 92 3.3.5 夾角余弦 95 3.3.6 代碼實現:詞嵌入視覺化 96 3.3.7 詞向量的應用
97 3.4 常用文本處理工具 98 3.4.1 spaCy庫的介紹和安裝 98 3.4.2 與PyTorch深度結合的文本 處理庫torchtext 99 3.4.3 torchtext庫及其內置資料集與 調用庫的安裝 99 3.4.4 torchtext庫中的內置預訓練詞 向量 100 3.5 實例:用TextCNN模型分析評論者是否滿意 100 3.5.1 瞭解用於文本分類的卷積神經網路模型——TextCNN 101 3.5.2 樣本介紹:瞭解電影評論 資料集IMDB 102 3.5.3 代碼實現:引入基礎庫 102 3.5.4 代碼實現:用torchtext載入 IMDB並拆分為資料集
103 3.5.5 代碼實現:載入預訓練詞向量並進行樣本資料轉化 105 3.5.6 代碼實現:定義帶有Mish啟動 函數的TextCNN模型 107 3.5.7 代碼實現:用資料集參數產生實體 模型 109 3.5.8 代碼實現:用預訓練詞向量 初始化模型 109 3.5.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型 109 3.5.10 代碼實現:使用模型進行預測 112 3.6 瞭解Transformers庫 113 3.6.1 Transformers庫的定義 113 3.6.2 Transformers庫的安裝方法 114 3.6.3 查看Transformers庫的版本資訊 115
3.6.4 Transformers庫的3層應用 結構 115 3.7 實例: 使用Transformers庫的管道方式完成多種NLP任務 116 3.7.1 在管道方式中 NLP任務 116 3.7.2 代碼實現:完成文本分類任務 117 3.7.3 代碼實現:完成特徵提取任務 119 3.7.4 代碼實現:完成完形填空任務 120 3.7.5 代碼實現:完成閱讀理解任務 121 3.7.6 代碼實現:完成摘要生成任務 123 3.7.7 預訓練模型檔的組成及其載入時的固定檔案名稱 124 3.7.8 代碼實現:完成實體詞識別任務 124 3.7.9 管道方式的工作原理 125 3.7.1
0 在管道方式中載入 模型 127 3.8 Transformers庫中的AutoModel類 128 3.8.1 各種AutoModel類 128 3.8.2 AutoModel類的模型載入機制 129 3.8.3 Transformers庫中 多的預訓練 模型 130 3.9 Transformers庫中的BERTology系列模型 131 3.9.1 Transformers庫的檔結構 131 3.9.2 查找Transformers庫中可以使用的模型 135 3.9.3 實例:用BERT模型實現完形填空任務 136 3.9.4 擴展實例:用 AutoModelWithMHead類 替換
BertForMaskedLM類 138 3.10 Transformers庫中的詞表工具 139 3.10.1 PreTrainedTokenizer類中的 特殊詞 139 3.10.2 PreTrainedTokenizer類的 特殊詞使用 140 3.10.3 向PreTrainedTokenizer類中 添加詞 144 3.10.4 實例:用手動載入GPT-2模型 權重的方式將句子補充完整 145 3.10.5 子詞的拆分 148 3.11 BERTology系列模型 149 3.11.1 Transformer之前的主流模型 149 3.11.2 Transformer模型 151
3.11.3 BERT模型 153 3.11.4 GPT-2模型 157 3.11.5 Transformer-XL模型 157 3.11.6 XLNet模型 158 3.11.7 XLNet模型與AE模型和AR 模型間的關係 161 3.11.8 RoBERTa模型 161 3.11.9 SpanBERT模型 162 3.11.10 ELECTRA模型 162 3.11.11 T5模型 163 3.11.12 ALBERT模型 164 3.11.13 DistillBERT模型與知識蒸餾 166 3.12 實例: 用遷移學習訓練BERT模型來對中文分類 167 3.12.1 樣本介紹 167
3.12.2 代碼實現:構建資料集 168 3.12.3 代碼實現:構建並載入BERT預訓練模型 169 3.12.4 BERT模型類的內部邏輯 170 3.12.5 代碼實現:用退化學習率訓練模型 172 3.12.6 擴展: 多的中文預訓練模型 175 3.13 實例:用R-GCN模型理解文本中的代詞 175 3.13.1 代詞資料集 175 3.13.2 R-GCN模型的原理與實現 176 3.13.3 將GAP資料集轉化成圖結構資料的思路 179 3.13.4 代碼實現:用BERT模型提取代詞特徵 181 3.13.5 代碼實現:用BERT模型提取 其他詞特徵 183 3.13.6
用spaCy工具對句子依存 分析 185 3.13.7 代碼實現:使用spaCy和批次 圖方法構建圖資料集 187 3.13.8 代碼實現:搭建多層R-GCN 模型 192 3.13.9 代碼實現:搭建神經網路 分類層 193 3.13.10 使用 交叉驗證方法訓練 模型 196 第4章 神經網路的可解釋性 197 4.1 瞭解模型解釋庫 198 4.1.1 瞭解Captum工具 198 4.1.2 視覺化可解釋性工具Captum Insights 198 4.2 實例:用可解釋性理解數值分析神經網路模型 199 4.2.1 代碼實現:載入模型 199 4.2.2 代碼實現:用梯度積分演算法
分析模型的敏感屬性 200 4.2.3 代碼實現:用Layer Conductance方法查看單個網路層中的神經元 202 4.2.4 代碼實現:用Neuron Conductance方法查看每個神經元所關注的屬性 204 4.3 實例:用可解釋性理解NLP相關的神經網路模型 205 4.3.1 詞嵌入模型的可解釋性方法 205 4.3.2 代碼實現:載入模型類並將其處理 過程拆開 206 4.3.3 代碼實現:產生實體並載入模型權重,提取模型的詞嵌入層 207 4.3.4 代碼實現:用梯度積分演算法計算模型的可解釋性 208 4.3.5 代碼實現:輸出模型可解釋性的視覺化圖像 210 4.4
實例:用Bertviz工視覺化BERT模型權重 211 4.4.1 什麼是Bertviz工具 212 4.4.2 代碼實現:載入BERT模型並視覺化其權重 212 4.4.3 解讀BERT模型的權重視覺化結果 216 4.5 實例:用可解釋性理解影像處理相關的神經網路模型 219 4.5.1 代碼實現:載入模型並進行圖像分類 219 4.5.2 代碼實現:用4種可解釋性演算法對模型進行可解釋性計算 220 4.5.3 代碼實現:視覺化模型的4種可解釋性演算法結果 221 4.6 實例:用可解釋性理解圖片分類相關的神經網路模型 222 4.6.1 瞭解Grad-CAM方法 223 4.6.2
代碼實現:載入ResNet18模型並註冊鉤子函數提取特徵資料 225 4.6.3 代碼實現:調用模型提取中間層特徵資料和輸出層權重 226 4.6.4 代碼實現:視覺化模型的識別區域 227 第5章 識別未知分類的方法——零次 學習 229 5.1 瞭解零次學習 230 5.1.1 零次學習的思想與原理 230 5.1.2 與零次學習有關的常用資料集 232 5.1.3 零次學習的基本做法 233 5.1.4 直推式學習 233 5.1.5 泛化的零次學習任務 233 5.2 零次學習中的常見問題 233 5.2.1 領域漂移問題 234 5.2.2 原型稀疏性問題 235 5.2.3
語義間隔問題 235 5.3 帶有視覺結構約束的VSC模型 236 5.3.1 分類模型中視覺特徵的本質 236 5.3.2 VSC模型的原理 237 5.3.3 基於視覺中心點學習的約束方法 238 5.3.4 基於倒角距離的視覺結構約束方法 239 5.3.5 什麼是對稱的倒角距離 239 5.3.6 基於二分匹配的視覺結構約束方法 239 5.3.7 什麼是指派問題與耦合矩陣 240 5.3.8 基於W距離的視覺結構約束方法 240 5.3.9 什麼是 傳輸 241 5.3.10 什麼是 傳輸中的熵 正則化 242 5.4 詳解Sinkhorn 演算法 244 5.4.1 Sinkhor
n演算法的求解轉換 244 5.4.2 Sinkhorn演算法的原理 245 5.4.3 Sinkhorn演算法中參數ε的 原理 246 5.4.4 舉例Sinkhorn演算法過程 246 5.4.5 Sinkhorn演算法中的品質守恆 248 5.4.6 Sinkhorn演算法的代碼實現 250 5.5 實例:使用VSC模型來識別未知類別的鳥類圖片 252 5.5.1 樣本介紹:用於ZSL任務的鳥類資料集 252 5.5.2 代碼實現:用遷移學習的方式獲得 訓練資料集分類模型 253 5.5.3 使用分類模型提取圖片視覺 特徵 254 5.5.4 代碼實現:用多層圖卷積神經 網路實現VSC模
型 255 5.5.5 代碼實現:基於W距離的損失 函數 256 5.5.6 載入資料並進行訓練 257 5.5.7 代碼實現:根據特徵距離對圖片 進行分類 258 5.6 針對零次學習的性能分析 259 5.6.1 分析視覺特徵的品質 259 5.6.2 分析直推式學習的效果 260 5.6.3 分析直推模型的能力 261 5.6.4 分析未知類別的聚類效果 262 5.6.5 清洗測試集 263 5.6.6 利用視覺化方法進行輔助分析 264 第6章 異構圖神經網路 267 6.1 異構圖的基礎知識 268 6.1.1 同構圖與異構圖 268 6.1.2 什麼是異構圖神經網路 268 6
.1.3 二分圖 268 6.1.4 局部圖卷積 270 6.2 二分圖的實現方式 270 6.2.1 用NetworkX實現二分圖 270 6.2.2 使用DGL構建二分圖 272 6.2.3 二分圖物件的調試技巧 275 6.3 異構圖的實現方式 276 6.3.1 創建異構圖 276 6.3.2 設置異構圖的節點個數 277 6.3.3 異構圖結構的查看方式 278 6.3.4 異構圖與同構圖的相互轉化 280 6.3.5 異構圖與同構圖的屬性操作方式 281 6.4 隨機行走採樣 282 6.4.1 什麼是隨機行走 283 6.4.2 普通隨機行走 283 6.4.3 帶停止概率的隨機
行走 284 6.4.4 帶路徑概率的隨機行走 284 6.4.5 基於原圖的隨機行走 285 6.4.6 在基於異構圖的隨機行走中設置停止概率 286 6.4.7 基於隨機行走採樣的資料處理 287 6.4.8 以隨機行走的方式對鄰居節點採樣 287 6.5 DGL庫中的塊圖結構 289 6.5.1 設計塊圖的動機 289 6.5.2 將同構圖轉化成塊圖 290 6.5.3 塊圖的屬性操作 290 6.5.4 將二分圖轉化成塊圖 291 6.6 實例:使用PinSAGE模型搭建 系統 292 6.6.1 準備MoiveLens資料集 292 6.6.2 代碼實現:用Panadas庫載入數據
293 6.6.3 Categories與category 類型 294 6.6.4 代碼實現:生成異構圖 295 6.6.5 代碼實現:用邊分組方法拆分並保存資料集 296 6.6.6 PinSAGE模型 299 6.6.7 代碼實現:構建帶有鄰居節點採樣功能的資料載入器 300 6.6.8 代碼實現:PinSAGE模型的採樣 過程 305 6.6.9 代碼實現:搭建PinSAGE模型 309 6.6.10 代碼實現:產生實體PinSAGE模型類並進行訓練 315 6.6.11 代碼實現:用PinSAGE模型為 使用者 電影 315 6.6.12 擴展:在PinSAGE模型中融合 多的特徵資
料 317 6.7 總結 317
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決cnn pytorch教學 的問題,作者吳子健 這樣論述:
根據統計,台灣農藥每單位用量,每公頃平均最高曾到十七公斤,居高世界第一位。而農藥用多了,食品內的農藥濃度便會提升,對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場,有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多,由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下,使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人,其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置,應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統:視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識,也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構,機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置,轉動機器手臂並啟動除蟲器,完成除蟲動作。
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Faster R-CNN是基於Fast RCNN的思路,然而Fast RCNN卻繼承自RCNN,SPP-Net的思路(譯者註:此處理清楚先後關係)。雖然我們在構建Faster RCNN框架時引入了 ... 於 kknews.cc -
#8.手刻Deep Learning -第壹章-PyTorch入門教學-基礎概念與再探 ...
這次我們要來做PyTorch 的簡單教學,我們先從簡單的計算與自動導數( auto ... 實務上如果是影像處理(CNN)或是隨model 複雜度增加,時間差距會更大, ... 於 tree.rocks -
#9.轻松学Pytorch-使用STN网络实现旋转对象检测 - 极术社区
Pytorch 刚刚发布的最新版本1.10上面支持使用STN网络,帮助CNN网络获取旋转不变性特征。而且只需要在原来的CNN网络中改动十行左右代码即可获得加持,从而让训练生成的 ... 於 aijishu.com -
#10.PyTorch学习系列教程:卷积神经网络【CNN】
前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络,也就是DNN,其源起于MLP网络,经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持,使得网络在层数深的情况下 ... 於 developer.aliyun.com -
#11.pytorch cnn教學-在PTT/巴哈姆特上手遊推薦遊戲排行攻略整理
2022pytorch cnn教學討論推薦,在PTT/巴哈姆特上手遊推薦遊戲排行攻略整理,找pytorch教學,PyTorch example github,pytorch cnn教學在YouTube影片直播與社 ... 於 pgame.gotokeyword.com -
#12.4.1 CNN 卷积神经网络(PyTorch tutorial 神经网络教学) - YouTube
... 一步做一个分析手写数字的 CNN 吧.If you like this, please star my Tutorial code on Github.Code: https://github.com/MorvanZhou/ PyTorch -... 於 www.youtube.com -
#13.course_material/PyTorch-基本功能.ipynb at master - GitHub
教學 目標¶. 這份教學的目標是介紹PyTorch,撰寫深度學習模型的函式庫。 ... datahacker/cnn/#005 PyTorch - Convolutional Neural Network on MNIST Handwritten Digit ... 於 github.com -
#14.Pytorch:培训您的第一个卷积神经网络(CNN)
In this tutorial, you will receive a gentle introduction to training your first Convolutional Neural Network (CNN) using the PyTorch deep ... 於 www.kismetceyiz.com -
#15.4.1 Fine tuning 模型微调 - PyTorch Tutorial
PyTorch 里面提供的经典的网络模型都是官方通过Imagenet的数据集与训练好的数据, ... 对于图片来说,我们CNN的前几层学习到的都是低级的特征,比如,点、线、面,这些 ... 於 pytorch-tutorial.readthedocs.io -
#16.PyTorch深度學習模型實作- 課程總覽 - 產業學習網
深度學習(Deep Learning)簡介; 卷積神經網路之訓練細節簡介; 知名卷積神經網路(CNN)簡介; 基礎神經網路實作:比較神經網路倒傳遞以Python實作與運用PyTorch自動微分間的 ... 於 college.itri.org.tw -
#17.【莫烦Python】PyTorch 神经网络-4.1 CNN 卷积神经网络
4.1 CNN 卷积神经网络PyTorch 是Torch 在Python 上的衍生. 因为Torch 是一个使用Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是Lua 又不是特别流行, 所有开发团队将Lua ... 於 open.163.com -
#18.PyTorch 深度學習入門與應用:必備實作知識與工具一本就學會
☛介紹深度學習原理,實作DNN、CNN、RNN、LSTM、RL各種演算法。 ☛提供完整的程式範例,程式力求淺顯易懂,說明深入淺出。 ☛注重數據集的探索處理,可強化數據分析 ... 於 www.tenlong.com.tw -
#19.pytorch 保存模型+加载模型+修改部分层+冻结部分层+删除部分层
from torch import nn class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn. 於 www.guyuehome.com -
#20.什么是卷积神经网络?计算机博士精讲基于pytorch构建 ... - BiliBili
很好的深度学习课程,基于 PyTorch 构建 CNN 卷积神经网络实战花朵分类. ... 计算机博士唐宇迪带你一天学会 Pytorch 深度学习,实战 教学 ,通俗易懂!—AI/深度学习/人工智能/ ... 於 www.bilibili.com -
#21.曾淑峰 - 政大教學大綱
Tensor and PyTorch; Deep Learning. Reinforcement learning. Recurrent Neural Networks (RNN); Convolutional Neural Networks (CNN); Implementation techniques. 於 newdoc.nccu.edu.tw -
#22.深度学习100例-卷积神经网络CNN-识别验证码- 第12天
深度学习100例-卷积神经网络(CNN)识别验证码- 第12天 ... 学习实战训练| 第7周:咖啡豆识别深度学习实战训练| 第8周:猫狗识别☕ Pytorch实战100例Pytorch实战100例| ... 於 www.heywhale.com -
#23.Day-25 PyTorch 的CNN Model - iT 邦幫忙
我們昨天提過CNN 的結構就是兩層卷積層+ 池化層的結構,並在後面接一個簡單的NN; 那就讓我們來看看PyTorch 有什麼辦法做到上面的狀況吧~ ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#24.Faster R-CNN 詳解、Pytorch搭建、訓練自己的數據集 - 台部落
目標檢測——Faster R-CNN 詳解、Pytorch搭建、訓練自己的數據集 · 1 Faster RCNN論文詳解 · 1.1 RPN(region proposal network) · 1.2 bounding box ... 於 www.twblogs.net -
#25.利用pytorch搭建AlexNet网络模型训练自己的数据集(猫狗分类)
1 数据准备很多例子做图像分类的时候都喜欢用手写数字作为例子来讲解图像分类,这是一个及其不负责任的教学,我个人认为做深度学习有时候是要在数据集 ... 於 www.ucloud.cn -
#26.《深度学习理论与应用》【价格目录书评正版】 - 中国图书网
本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。 ... 学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及 ... 於 www.bookschina.com -
#27.【Pytorch详细教程十一】卷积神经网络(CNN)详细介绍(组成
【Pytorch详细教程十一】卷积神经网络(CNN)详细介绍(组成、常见网络模型) ... 2022最新整理的pytorch新手教程,帮助您更快速的学习深度学习,教程 ... 於 zhuanlan.zhihu.com -
#28.「PyTorch自然语言处理系列」4. 自然语言处理的前馈网络(中)
4.3.1 CNN 超参数 4.3.1.1 卷积操作的维度 4.3.1.2 通道 4.3.1.3 核大小 4.3.1.4 Stride 4.3.1.5 Padding 4.3.1.6 Dilation 4.3.2 在PyTorch 实现CNNs 於 www.modb.pro -
#29.PyTorch | 莫烦Python
PyTorch 教程 我们会从初级的使用方法开始介绍, 然后一步步往高级的神经网络形式走, 神经网络的基础 ... 4.1 什么是卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network) ... 於 mofanpy.com -
#30.PyTorch 深度學習函式庫Fashion-MNIST 影像分類入門教學與 ...
PyTorch 深度學習函式庫Fashion-MNIST 影像分類入門教學與範例. 介紹如何使用PyTorch 深度學習函式庫,以Fashion-MNIST 資料集訓練影像分類模型,並進行預測。 於 officeguide.cc -
#31.[ Pytorch视频教程] CNN 卷积神经网络
卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上, 已经有层出不穷的应用, 如果你对卷积神经网络还没有特别了解, 我制作的卷积神经网络动画简介 能让你花几分钟就了解什么是卷积 ... 於 ptorch.com -
#32.A Neural Network Playground
Tinker With a Neural Network Right Here in Your Browser. Don't Worry, You Can't Break It. We Promise. replay play_arrow pause skip_next. Epoch 000,000. 於 playground.tensorflow.org -
#33.CNN實作Kaggle貓狗影像辨識(Pytorch) - Medium
這邊要定義自己的CNN架構,我用最簡單的範例,基本上CNN最主要就是Convolutional和Maxpool兩種層所組成,Relu是激發函數,然後最後要用線性層輸出預測結果 ... 於 medium.com -
#34.新電子 05月號/2022 第434期 - 第 82 頁 - Google 圖書結果
它支援所有流行模型(CNN、RNN、LSTM 等),也允許使用Python或C++加以開發。 ... 名為PyTorch的框架中,PyTorch以豐富的現有資訊為基礎,包括建立各種方案的實作教學課程。 於 books.google.com.tw -
#35.使用PyTorch 來定型影像分類模型 - Microsoft Learn
在這裡,您將建置基本磁碟區積神經網路(CNN) ,以分類來自CIFAR10 資料集的影像。 CNN 是類神經網路,定義為多層神經網路,其設計目的是要偵測資料中的 ... 於 learn.microsoft.com -
#36.Saliency Maps的原理与简单实现(使用Pytorch实现) - 文艺数学君
我们会结合论文说明Saliency Maps的基本原理和实验Pytorch来完成Saliency Maps的实验。 ... 文章链接如下:使用CNN在MNIST上实现简单的攻击样本. 於 mathpretty.com -
#37.PyTorch 深度學習- 入門實戰班(3天)|Accupass 活動通
10/26、11/2、11/9 每週二晚上,帶你從最夯的框架PyTorch 開始,9 小時輕鬆上手深度學習! ... 從應用最廣的DNN (MLP)、CNN 建立基礎,課程實作時間佔50% 以上! 於 www.accupass.com -
#38.#4.1 CNN 卷積神經網絡- Cupoy
... 分析手寫數字的CNN 吧. 影片來源:周莫烦Python教學https://youtu.be/Hos_xO0nKjs. ... 莫煩_PyTorch 神經網路教學 ... #4.1 CNN 卷積神經網絡. 於 www.cupoy.com -
#39.SML/Lesson 9: 從PyTorch 的淺度到深度機器學習
PyTorch : NEURAL NETWORKS: PyTorch 官網對CNN 的架構定義與練習PyTorch: TRAINING A CLASSIFIER: PyTorch 官網的深度學習教學範例(Data: CIFAR10) PyTorch ... 於 ntpuccw.blog -
#40.CNN简单理解+ Pytorch示例实现原创 - CSDN博客
简介卷积神经网络(CNN)是常用的神经网络之一,主要用来处理图像数据,但是近来随着对于CNN的创新,也有使用CNN处理文本信息,语音信息的相关工作, ... 於 blog.csdn.net -
#41.PyTorch深度學習實作:利用PyTorch實際演練神經網路模型
PyTorch 是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上,針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具 ... 5.5 理解CNN 模型如何學習 於 www.drmaster.com.tw -
#42.【深度学习】《PyTorch入门到项目实战》(十一):卷积层
同时沐神上传了的教学视频和教材,大家可以前往学习。 ... 入门到项目实战》(十一):卷积层; 卷积神经网络(CNN):卷积层实现; 1.引入; 2. 於 www.cnblogs.com -
#43.課程詳細資料
教學 大綱Course Syllabus ... 深度學習不同框架軟體的介紹(Pytorch、tensorflow、Keras, etc.) 。 4. ... Deep Learning Network Models, such as CNN、RNN/LSTM 3. 於 www.is.cgu.edu.tw -
#44.【专知-PyTorch手把手深度学习教程02】CNN快速理解与 ...
< 一文带你入门优雅的Pytorch >; < 快速理解系列(一): 图文+代码, 让你快速理解CNN> ... 卷积神经网络( Convolutional Neural Network )简称 CNN 。 於 cloud.tencent.com -
#45.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)实例 - Hardy's Mind Hacks
最近因为项目的需要开始自学PyTorch,想想自己在去年这个时候弄了弄很火的Tensorflow框架,结果最后看了一些书,改了点CNN代码,但是后来并没有去 ... 於 hardy.home.blog -
#46.深度學習新手村:PyTorch入門 - MyCoon
網路上已有很多詳盡教學手把手帶你認識PyTorch 的基本語法,例如官方文件或社群力量,這邊 ... 除了電腦視覺和CNN,也可以用RNN 玩玩看自然語言處理。 於 pyliaorachel.github.io -
#47.使用Pytorch 實現卷積神經網絡 - 閱坊
本文詳細介紹了卷積神經網絡(CNN)的基本結構,對卷積神經網絡中的重要部分進行詳細講解,如卷積、非線性函數ReLU、Max-Pooling、全連接等。另外,本文 ... 於 www.readfog.com -
#48.【干货】史上最全的PyTorch学习资源汇总 - 51CTO博客
· Pytorch-cnn-finetune(https://github.com/creafz/pytorch-cnn-finetune):该github库是利用pytorch对预训练卷积神经网络进行微调,支持的架构和模型 ... 於 blog.51cto.com -
#49.核心開發者親授!PyTorch深度學習攻略 - 旗標
『這本書提供了非常實用的深度學習概述,適合做為教學資源。』 推薦user Soumith Chintala,PyTorch 共同開發者& Facebook AI Research 研究員:. 於 www.flag.com.tw -
#50.CNN 卷積神經網絡- MNIST手寫數字辨識- PyTorch - HackMD
CNN 基礎了解,可以參考我Keras 練習的文章。 這邊練習的步驟基本上都差不多,只需要修改model 的部分還有 input_shape. Import Libraries ... 於 hackmd.io -
#51.Pytorch深度學習框架X NVIDIA JetsonNano應用-生成手寫數字
建置生成器的架構與CNN顛倒,Kernel的數量要從大到小,然後我們不 ... 是二元分類問題,對於想要了解更深入的可以去看台大李弘毅教授GAN的教學影片。 於 blog.cavedu.com -
#52.深度學習沒那麼難!從最夯的框架PyTorch帶你無痛建立資料模型
這堂課你將會學到 · 從零開始掌握最夯的深度學習框架PyTorch · 透過6 大實作,了解類神經網絡DNN (MLP)、CNN 的原理及應用 · 理解模型參數背後的意義,用自己的資料建立模型 ... 於 hiskio.com -
#53.PyTorch Taichung - KKTIX
PyTorch Taiwan的台中分部研究深度學習理論以及實作之台中在地社團,以深度學關鍵論文導讀為主,技術實現為輔。 ... PyTorch Taichung Class10: Mask R-CNN ... 於 pytorchtaichung.kktix.cc -
#54.無題
PyTorch : Training your first Convolutional Neural Network (CNN) PyTorch CRNN: Seq2Seq ... 網頁tensorflow cnn教学技术、学习、经验文章掘金开发者社区搜索结果。 於 bovbz.photobilly.net -
#55.【9】一些經典CNN結構的pytorch實現- tw511教學網
【9】一些經典CNN結構的pytorch實現. 2021-04-26 22:01:44. 以下實現各種經典的神經網路結構,以處理Cifar10資料集來設定網路中的引數,有關折積吃操作以及折積神經網 ... 於 tw511.com -
#56.TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial - PyTorch
For this tutorial, we will be finetuning a pre-trained Mask R-CNN model in the Penn-Fudan Database for Pedestrian Detection and Segmentation. 於 pytorch.org -
#57.pytorch怎么实现textCNN? | w3cschool笔记 - 编程狮
CNN 算法(卷积神经网络)是机器学习中最出名的算法之一,它的应用是比较广泛的,广为人知的是利用CNN来进行图像识别处理,但是CNN也可以用在文本分类 ... 於 www.w3cschool.cn -
#58.【深智書摘】同時搞定TensorFlow、PyTorch - 方格子
TensorFlow、PyTorch 是目前佔有率最高的深度學習框架,初學者常會問『應該選擇PyTorch或TensorFlow套件』,依個人看法,PyTorch、TensorFlow好比倚天 ... 於 vocus.cc -
#59.4.3 RNN 循环神经网络回归(PyTorch tutorial 神经网络教学)
对于人类而言,以前见过的事物会在脑海中留下记忆,虽然随后记忆会慢慢消失,但是每当经过提醒,人们往往可以重拾记忆。在神经网络中也是一样,之前介绍的CNN模型都是 ... 於 hotel.igotojapan.com -
#60.cnn pytorch 教学 - 稀土掘金
CNN 是一种用于图像处理、语音识别等领域的深度学习模型,它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。在PyTorch 中,你可以使用nn 模块来构建CNN 模型。 下面是一些构建CNN ... 於 juejin.cn -
#61.PyTorch搭建卷积神经网络(CNN)进行视频行为识别(附源码 ...
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱~~~一、行为识别简介行为识别是视频理解中的一项基础任务,它可以从视频中提取语义信息, ... 於 aitechtogether.com -
#62.如何利用PyTorch 深度學習對抗癌症?《核心開發者親授 ... - 知勢
近年來備受矚目的PyTorch,是當前兩大深度學習函式庫之一,在ICLR 2020和CVPR 2020中,被學者引用的次數已經超過另外 ... 因而,市面上不乏相關教學書籍。 於 edge.aif.tw -
#63.七月在线SVIP会员课合集 - 天下无鱼
... 合作(包括且不限于专利、基金、学术论文SCI等),也有针对教学的服务, ... 案例实战| ├──35-Spark机器学习班| ├──36-PyTorch的入门与实战| ... 於 shikey.com -
#64.Mask R-CNN的PyTorch實現(醫學影象上的應用)
Mask R-CNN的PyTorch實現(醫學影象上的應用) ... 一開始是在csdn上找的程式碼,但在pycharm裡沒有調通,所以又到GitHub上copy的,在jupyter notebook上調 ... 於 www.gushiciku.cn -
#65.Pytorch 基礎學習3: 圖像分類模型訓練 - 大大通
前言 上篇文章「Pytorch 基礎學習2_Dataset與DateLoader」,講解Dataset類別可以輕鬆地建立一個自定義的Dataset, ... 關鍵字:PytorchCNNDataLoadercolabdeep learning. 於 www.wpgdadatong.com -
#66.Hung-yi Lee
... PyTorch 教學( slide, colab, video, cheatsheet), 助教:劉記良、陳建成. 作業三, CNN(slide), CNN · slide, video (助教:邱譯、趙崇皓), GNN 1 2 (slide), 4/30. 於 speech.ee.ntu.edu.tw