使用PyTorch,OpenAI Gym和Gazebo机器人模拟器为NVIDIA Jetson深度强化学习GPU库

机器人深化强化学习在本教程中,我们将创建人工智能代理,从与环境交互中学习,收集经验,并通过深度强化学习(深度RL)获得奖励系统。使用将原始像素转换为动作的端到端神经网络,RL训练的代理能够展示直观的行为并执行复杂的任务。最终,我们的目标是通过3D虚拟机器人仿真训练强化学习代理,并将代理转移到真实世界的机器人。强化学习者根据环境状态(如摄像机输入)和奖励向代理提供关于其性能的反馈,为代理选择最佳行为

pytorch实现LeNet5

  本文需要对卷积神经网络有一定的了解,可以参考本博文。(一)LeNet简介LeNet网络结构如下图所示: 1.第一层C1是一个卷积层 2.第二层S2是一个下采样层(池化层): 3.第三层C3也是一个卷积层 4.第四层S4是一个下采样层(池化层) 5.第五层C5是一个卷积层(论文原文的描述) 6.第六层F6层全连接层 (二)pytorch实现#author = liuweiimportimpor

pytorch入门

前言在接触深度学习的时候,最开始是使用theano,当时觉得哇塞这个还等自动求导,和之前使用python自己写权值更新公式方法比较起来简直是厉害到不行,后来接触到了tensorflow,发现比Theano还要简便,因此也写了很多关于tensorflow的文章,而且在实习过程中,发现很多的互联网公司也是用tensorflow,当时还准备就蹲在这个坑了,诚然,tensorflow以其Google爸爸做

Pytorch:代码实现不同层设置不同的学习率,选择性学习某些层参数

1,如何动态调整学习率在使用pytorch进行模型训练时,经常需要随着训练的进行逐渐降低学习率,在pytorch中给出了非常方面的方法:假设我们定义了一个优化器:该优化器的初始化学习为0.01,如果我们学习每个"n" 个epoch把学习率降低为原来的0.9倍,则需要声明一个学习率调节器:其中:optimizer: 前面声明的优化器; step_size: 每step_size个epoch学习率降低

pytorch的padding的理解和操作

1  padding 的操作就是在图像块的周围加上格子, 从而使得图像经过卷积过后大小不会变化,这种操作是使得图像的边缘数据也能被利用到,这样才能更好地扩张整张图像的边缘特征.公式表示如下:2   卷积核中size的选择可能会导致input中的某几行(或者最后 几行)没有关联起来,这个可能是因为我们使用的模式是valid,而不是full(tensorflow中也叫做same模式,不过这个还没研究,

nn.Conv2d中padding详解【pytorch学习】

简述在网上看了很多的解释,自己又大致的理解了一下之后明白了。文章目录简述卷积加上padding的卷积1.使得整个图大小不会发生变化。2.使得整个图大小不会发生变化。实际上的公式关于padding的数值引用卷积首先我们得明白什么是卷积。但是由于我们这里只想要推理padding的大小,所以只会讨论这个大小的问题。(n,n)和(n, n)的矩阵相乘,规模任然是(n, n)。我们知道,卷积的过程,其实是k

pytorch 卷积填充“same”实现(附代码)

pytorch 中卷积的padding = ‘same’最近在用pytorch做一个项目,项目中涉及到用卷积部分,平时较常用的框架是tensorflow,keras,在keras的卷积层中,经常会使用到参数padding = ‘same’,即使用“same”的填充方式,但是在pytorch的使用中,我发现pytorch是没有这种填充方式的,自己摸索了一段时间pytorch的框架,下面是用pytor

PyTorch学习笔记(9)——nn.Conv2d和其中的padding策略

一. Caffe、Tensorflow的padding策略在之前的转载过的一篇文章——《tensorflow ckpt文件转caffemodel时遇到的坑》提到过,caffe的padding方式和tensorflow的padding方式有很大的区别,输出无法对齐。这是为什么呢?下面简单回顾一下:卷积操作输出的形状计算公式是这样的:output_shape = (image_shape-filter

pytorch | 计算图像的一阶导/梯度/gradient

[pytorch] 计算图像的一阶导 / 梯度 / gradient在图像转换任务中常见的total variation loss(tvloss,总变分,一般作为平滑的规则化项)需要对图像的梯度求平方和。 class TVLoss(torch.nn.Module):def __init__(self):def forward(self,x):23111:,:]-x[:,:,:h_x-1,:]),2

PyTorch官方中文文档:torch.nn.functional

torch.nn.functionalConvolution 函数对几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。有关详细信息和输出形状,请参见Conv1d。参数:- input – 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW)- weight – 过滤器的形状 (out_channels, in_channels, kW)- bias – 可选偏置的形状 (out_ch

「Deep Learning」理解Pytorch中的「torch.nn」

Sina Weibo:小锋子Shawn http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/80345103基于Pytorch 0.2.0_1Parameters, 参数,文档Containers,容器,文档Module,所有神经网络模块的基础类。Sequential,序贯容器,类似Keras里面的序贯模型,另外这些是比较传统的卷积网络了。Con

pytorch学习笔记(二十一): 使用 pack_padded_sequence

下面附上一张 pack_padded_sequence 原理图(其实只是将三维的输入去掉PAD的部分搞成了二维的。在RNN前向的时候,根据batch_sizes参数取对应的时间步计算。)在使用 pytorch 的 RNN 模块的时候, 有时会不可避免的使用到 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence, 当使用双向RNN的时候, 必须要使用 pack_p

PyTorch关于RNN序列数据的pack_pad处理

PyTorch关于RNN序列数据的pack_pad处理在学习使用PyTorch构造RNN过程中,看到了一个HKUST的课程中关于pytorch的入门系列代码,其中有一段关于RNN序列数据的pack_pad处理看完挺有启发的。 github链接 #源码+个人注解importimport torch.nn asfrom torch.autograd importfrom torch.nn.utils.

pytorch学习笔记(十九):torchtext

文章部分翻译自 http://anie.me/On-Torchtext/API一览torchtext.datatorchtext.data.Example : 用来表示一个样本,数据+标签torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关torchtext.data.Datasets: 数据集类,__getitem__ 返回 Example实例torchtext.data.Field创建

pytorch里的pack_padded_sequence和pad_packed_sequence解析

为什么要用pack_padded_sequence       在使用深度学习特别是LSTM进行文本分析时,经常会遇到文本长度不一样的情况,此时就需要对同一个batch中的不同文本使用padding的方式进行文本长度对齐,方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练,同时为了保证模型训练的精度,应该同时告诉LSTM相关padding的情况,此时,pytorch中的pack_padded_sequenc

Pytorch实现卷积神经网络CNN

TensorFlow实现的CNN可以用来做对比。1 import2 import3 from torch.autograd import4 import5 import matplotlib.pyplot as plt 1 import torchvision #数据库模块 2 3 torch.manual_seed(1) #reproducible 4 5 #Hyper Parameters

pytorch学习笔记(十):learning rate decay(学习率衰减)

pytorch中如何使用. def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):if epoch // 50 == 00.1 ** (epoch // 30for param_group in'lr'] = param_group['lr']*0.991234567812345678什么是param_groups? optimizer通过param_group来管

Learning to learn by gradient descent by gradient descent - PyTorch实践

原创博文,转载请注明来源https://yangsenius.github.io/blog/LSTM_Meta/引言“浪费75金币买控制守卫有什么用,还不是让人给拆了?我要攒钱!早晚憋出来我的灭世者的死亡之帽!”Learning to learn,即学会学习,是每个人都具备的能力,具体指的是一种在学习的过程中去反思自己的学习行为来进一步提升学习能力的能力。这在日常生活中其实很常见,比如在通过一本书

pytorch 如何选择合适的学习率(翻译)

1.思想好的学习率,那么loss应该要下降的很快,那么可以绘制处学习率和loss的函数。例如:此时,该如何选学习率呢?选10^-2可以使训练的比较快,并且不会使梯度爆炸,2.算法假设初始lr为10^-8,最大为10,共测试N step,那么我们可以记录每经过一个step的lr和loss,其中,每次lr增加q:loss,把它平滑一下: #Compute the smoothed los

Pytorch——循环神经网络层、损失函数、优化器

文章目录二、循环神经网络层三、损失函数(Loss Function)四、优化器关于深度学习的一些理解的参考链接:https://www.cnblogs.com/bamtercelboo/p/7469005.html一旦计算原函数的值,就可以用它来计算出导数的值。二、循环神经网络层##1)LSTM结果:##2)LSTMCell结果:三、损失函数(Loss Function)在深度学习中要用到各种各样