mlp pytorch实现 / 张生荣

关于Pytorch的MLP模块实现方式

MLP分类效果一般好于线性分类器,即将特征输入MLP中再经过softmax来进行分类. 具体实现为将原先线性分类模块: self.classifier = nn.Linear(config.hidde ...

简介这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架.MLP 是多层感知器,我这次实现的是四层感知器,代码和思路参考了网上的很多文章.个人认为,感知器的代码大同小异,尤其是用 P ...

实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torc ...

对于简单的网络例如全连接层Linear 可以使用以下方法打印linear层: fc = nn.Linear(3, 5) params = list(fc.named_parameters()) pr ...

安装 conda activate ps pip install visdom 激活ps的环境,在指定的ps环境中安装visdom 开启 python -m visdom.server 浏览器输入红框 ...

全连接神经网络(FC) 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为Full Connection,所以一般简称FC. FC的准则很简单:神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接 ...

开发环境说明: Python 35 Pytorch 0.2 CPU/GPU均可 1.LSTM简介人类在进行学习时,往往不总是零开始,学习物理你会有数学基础.学习英语你会有中文基础等等. 于是对于机器 ...

目录一.神经网络的构造二.神经网络中常见的层 2.1 不含模型参数的层 2.2 含模型参数的层 (1)代码栗子1 (2)代码栗子2 2.3 二维卷积层 stride 2.4 池化层三.LeNet ...

对于多层感知机而言,整个模型做的事情就是接收输入生成输出.但是并不是所有的多层神经网络都一样,所以为了实现复杂的神经网络就需要神经网络块,块可以描述单个层.由多个层组成的组件或整个模型本身.使用块进行 ...

目录 LeNet网络训练结果泛化能力测试 LeNet网络 LeNet网络过卷积层时候保持分辨率不变,过池化层时候分辨率变小.实现如下 from PIL import Image import cv ...

目录前言分析 ViT中nn.Parameter()的实验其他解释参考: 总结前言今天来聊一下PyTorch中的torch.nn.Parameter()这个函数,笔者第一次见的时候也是大概能 ...

目录一.读写文件 1.加载和保存张量 2.加载和保存模型一.读写文件 1.加载和保存张量 import torch from torch import nn from torch.nn impor ...

目录 Pytorch调用forward()函数 Pytorch函数调用的问题和源码解读总结 Pytorch调用forward()函数 Module类是nn模块里提供的一个模型构造类,是所有神经网络模 ...

目录 1. 网络模型构建中的问题 1.1 输入变量是Tensor张量 1.2 __init__()方法使用 1.3 内置函数setattr() 1.4 网络模型的构建记录使用pytorch构建网络模 ...

前言最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

一.多层感知机简介 Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归,它和神经网络的最大区别是没有隐含层.理论上只要隐含节点足够多,即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数,同时隐含层越 ...

前言这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结,也是我在写代码中用的算是"最佳实践"吧.最后希望大家没事多逛逛论坛,有很多高质量的回答. ...

本文实例为大家分享了Pytorch入门之mnist分类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author ...

有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ,本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解一.PyTorch快速搭建神经网络方法先看实验代 ...