在CentOS上安装Anaconda3+pytorch+torchvision+Opencv

 最近又要在没有联网的服务器上装软件了,得一个一个的下载,不过会将清华tuna源的anaconda镜像和pypi镜像都同步到一台服务器上的大牛可以跳过了。安装 Anaconda3https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/hash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh.bashrc 文件中添加 alias python=’/usr/bin/p

Pytorch实现手写数字mnist识别

importimport torchvision asimport torchvision.transforms asimport torch.nn asimport torch.optim asimport# 定义是否使用GPU"cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"# 定义网络结构class LeNet(nn.Module):def __in

pytorch + visdom 使用RNN分类预测姓名来自哪个国家

引用Sean Robertson 的一个小例子:https://github.com/spro/practical-pytorch环境系统:win10 数据集下载地址:https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip下载之后解压,放在项目根目录:数据集方面,我们要解决的问题有:转码问题,数据整合,每一个数据的表示形态(本文应用还是one-hot,每个字

基于PyTorch的LSTM长短时记忆网络实现MNIST手写数字

本篇博客主要介绍在PyTorch框架下,基于LSTM实现手写数字的识别。在介绍LSTM长短时记忆网路之前,我先介绍一下RNN(recurrent neural network)循环神经网络.RNN是一种用来处理序列数据的神经网络,序列数据包括我们说话的语音、一段文字等等。它的出现是为了让网络自己有记忆能力,每个网络模块把信息传给下一个模块,它的网络结构如下:对于输入的一段序列数据(X1,X2,X3

【PyTorch】PyTorch进阶教程三

前面介绍了使用PyTorch构造CNN网络,这一节介绍点高级的东西LSTM。关于LSTM的理论介绍请参考两篇有名的博客:http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/以及我之前的一篇中文翻译博客:http://blog.c

PyTorch(五)——PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层

目录连接(1) 数据处理(2) 搭建和自定义网络(3) 使用训练好的模型测试自己图片(4) 视频数据的处理(5) PyTorch源码修改之增加ConvLSTM层(6) 梯度反向传递(BackPropogate)的理解(7) 模型的训练和测试、保存和加载(8) pyTorch-To-Caffe(总) PyTorch遇到令人迷人的BUGPyTorch的学习和使用(五)卷积(convolution)LS

教你用PyTorch实现“看图说话”(附代码、学习资源)

作者:FAIZAN SHAIKH翻译:和中华校对:白静本文共2200字,建议阅读10分钟。本文用浅显易懂的方式解释了什么是“看图说话”(Image Captioning),借助github上的PyTorch代码带领大家自己做一个模型,并附带了很多相关的学习资源。介绍这种过程在现实生活中有很多潜在的应用场景。一个明显的应用比如保存图片的描述字幕,以便该图片随后可以根据这个描述轻松地被检索出来。我们开

Pytorch实战:使用 RNN 对姓名进行分类

原文链接文章目录 [隐藏]1 准备数据2 将姓名转化为Tensors3 构建神经网络4 检验我们构建的RNN网络5 具体思路:6 准备训练RNN7 训练RNN网络8 绘制训练误差9 手动检验训练的模型10 思考Exercises本文我们构建基于字母层级(粒度是字母而不是单词或者单个的字) 循环神经网络RNN 来姓名进行分类预测。在每一次循环过程中,字母层级的RNN 会以字母列表方式输入 姓名(单词

Pytorch学习笔记(五)

(9)在Pytorch中使用LSTM http://pytorch.org/docs/nn.html#recurrent-layers)。一个需要注意的地方是在Pytorch中RNN的输入input的shape的三维分别是 (seq_len, batch, input_size),隐藏层h_0的shape三维分别是 (num_layers * num_directions, batch, hi

PyTorch 使用RNN实现MNIST手写字体识别

此处使用普通的RNN推荐一个RNN入门资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2805458928*28的图片,每个输入序列长度(seq_len)为28,每个输入的元素维度(input_size)为28,将一张图片的分为28列,为长度28的序列,序列中每个元素为28个元素(即每一列的像素)。注意,如果batch_first设置为1,则输出维度out:   batch,  s

[深度学习]Pytorch中RNN/LSTM模型小结

目录一 Liner二 RNN三 LSTM四 LSTM 代码例子概念介绍可以参考:[深度学习]理解RNN, GRU, LSTM 网络Pytorch中所有模型分为构造参数和输入和输出构造参数两种类型。 模型构造参数主要限定了网络的结构,如对循环网络,则包括输入维度、隐层\输出维度、层数;对卷积网络,无论卷积层还是池化层,都不关心输入维度,其构造方法只涉及卷积核大小\步长等。这里的参数决定了模型持久化后

PyTorch: 序列到序列模型(Seq2Seq)实现机器翻译实战

版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢!http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79318644简介在这个项目中,我们将使用PyTorch框架实现一个神经网络,这个网络实现法文翻译成英文。这个项目是Sean Robertson写的稍微复杂一点的教程,但对学习PyTorch还是有很大的帮助。本文通过序列网络的这种简单而强大

Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成

Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成标签: deep-learning pytorch nlp1 简介本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识,并最终给出完整的实现代码。2 相关API的说明pytorch框架中每种网络模型都有构造函数,在构造函数中定义模型的静态参数,这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时

PyTorch: RNN实战详解之分类名字

版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢! http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79316013本文从数据集到最终模型训练过程详细讲解RNN,教程来自于作者Sean Robertson写的教程,我根据原始文档,一步一步跑通了代码,下面是我的学习笔记。任务描述从机器学习的角度来说,这是个分类任务。具体来说,我们将从18种

LSTM实现股票预测--pytorch版本【120+行代码】

简述网上看到有人用Tensorflow写了的但是没看到有用pytorch写的。没有参照任何TensorFlow版本的(因为我对TensorFlow目前理解有限),所以写得比较简单,看来来似乎也比较容易实现(欢迎各位大佬改进之后,发家致富,带带小弟hhh)。效果先简单的看看效果(会有点夸张hhh):注意,我没有用全部数据!!而是真的用的训练集合来做的,下面的都是真实的…不过,也没那么夸张,后面有讲解

PyTorch (莫烦)中

4.2  RNN(一般是用于时间序列的数据)循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果.几个缺点:[1] 梯度弥散(消失)反向传播时 W<1 每次误差乘以小于1的数,就会逐渐的趋于0导致没有误差[2] 梯度爆炸 W>1 每次误差乘以大于1的数,就会逐渐的趋于无穷大 (1)LSTM RNN(可以有更好的结果)应用:(1)分类:(mnist 手写数字识

PyTorch基础入门七:PyTorch搭建循环神经网络(RNN)

1)任务介绍今天,我们通过PyTorch搭建一个用于处理序列的RNN。当我们以sin值作为输入,其对应的cos作为输出的时候,你会发现,即使输入值sin相同,其输出结果也可以是不同的,这样的话,以前学过的FC, CNN就难以处理,因为你的输出结果不仅仅依赖于输出,而且还依赖于之前的程序结果。所以说,RNN在这里就派上了用场。2)代码实现上代码之前,还是先了解一下RNN的参数吧:torch.nn.R

PyTorch: RNN实战详解之生成名字

版权声明:博客文章都是作者辛苦整理的,转载请注明出处,谢谢! http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79316964介绍上一篇我们讲了如何在PyTorch框架下用RNN分类名字http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79316013,本文讲如何用RNN生成特定语言(类别)的名字。我

pytorch rnn输入 一个batch内的序列pad到同一长度

训练rnn模型时,一个batch内的序列的长度不同,需要将其pad为相同长度。在输入给rnn时,用pack_padded_sequence操作,并将rnn的输出pad_packed_sequence操作。结果:可以看出,一个batch内四个序列的长度分别为3,2,1,1。rnn输出结果的有效长度也为3,2,1,1。即pad并没有参与运算。引用pytorch上的一个回答https://discuss

机器学习pytorch平台代码学习笔记(10)——循环神经网络RNN

RNN用来分析有序数据,新状态和旧状态有关。也就是它在有顺序的数据上进行学习. 为了记住这些数据, RNN 会像人一样产生对先前发生事件的记忆. 不能回忆久远记忆(神经网络较深),因为梯度消失或者梯度爆炸。为了解决普通RNN的弊端提出了LSTM 技术( long-short term memory,长短期记忆)  . 是当下最流行的 RNN 形式之一.一、做一个分析手写数字的 RNN :(整体和前