pytorch 1D卷积拟合函数 / 张生荣

使用Pytorch来拟合函数方式

其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数,所以各框架都能用来拟合任意函数,Pytorch也能. 在这篇博客中,就以拟合y = ax + b为例(a和b为需要拟合的参数) ...

我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合,如何更好的理解它,下面尝试拟合一个正弦函数,本文可以通过简单设置节点数,实现任意隐藏层数的拟合. 基于pytorch的深度神经网 ...

目录容量控制和预处理读取数据集 2012年,AlexNet横空出世.它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征.它一举打破了计算机视觉研究的现状.AlexNet使用了8层卷积神经网络,并以很大 ...

如下所示: import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_ ...

目录 PyTorch中实现卷积的重要基础函数 1.nn.Conv2d: 2.nn.MaxPool2d(kernel_size=2) 3.nn.ReLU() 4.x.view() 全部代码 PyTorc ...

torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1) 作用:将连续的维度范围展平为张量. 经常在nn.Sequential()中出现,一般写在某个神经网络模型之后,用于 ...

如下所示: import numpy as np from torchvision.transforms import Compose, ToTensor from torch import nn i ...

本次用 pytroch 来实现一个简单的回归分析,也借此机会来熟悉 pytorch 的一些基本操作. 1. 建立数据集 import torch from torch.autograd import ...

一维线性拟合数据为y=4x+5加上噪音结果: import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib ...

scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的,只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会 PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在 ...

(1)首先要建立数据集 import torch #引用torch模块 import matplotlib.pyplot as plt #引用画图模块 x=torch.unsqueeze(torch. ...

目录函数作用: 举个栗子: 实例演示总结函数作用: 该函数的作用即按字面意思理解,topk:取数组的前k个元素进行排序. 通常该函数返回2个值,第一个值为排序的数组,第二个值为该数组中获取到的元 ...

目录一.普通用法(手动调整size) 二.特殊用法:参数-1(自动调整size) 一.普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape.resize,重新调整Tensor的形状. i ...

目录前言 1. 效果图 2. 完整代码 3. 代码说明 4. 可视化梯度,feature 总结前言文章中的代码是参考基于Pytorch的特征图提取编写的代码本身很简单这里只做简单的描述. 1. ...

目录拟合多项式函数说明拟合任意函数函数说明总结使用Python拟合函数曲线需要用到一些第三方库: numpy:科学计算的基础库(例如:矩阵) matplotlib:绘图库 scipy:科学 ...

目录一. torch.stack()函数解析 1. 函数说明: 2. 代码举例总结一. torch.stack()函数解析 1. 函数说明: 1.1 官网:torch.stack(),函数定义及 ...

获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.nu ...

我们在用神经网络求解PDE时, 经常要用到输出值对输入变量(不是Weights和Biases)求导: 在训练WGAN-GP 时, 也会用到网络对输入变量的求导. 以上两种需求, 均可以用pytorch ...