batmanchen-CSDN博客

原创 PyTorch中几种transforms数据预处理的方法

PyTorch中几种transforms数据预处理的方法文章目录PyTorch中几种transforms数据预处理的方法前言一、transforms--crop（裁剪）1.transforms.CenterCrop**2.transforms.RandomCrop****3.RandomResizedCrop****4.FiveCrop 5.TenCrop**二、transforms--Flip1.RandomHorizontalFlip2.RandomVerticalFlip三、transforms--

2020-11-21 16:23:49 2607 1

原创 PyTorch中计算图与动态图机制

计算图与动态图机制文章目录计算图与动态图机制一、计算图Computational Graph二、动态图机制1.动态图vs静态图一、计算图Computational Graph计算图是用来描述运算的有向无环图计算图有两个主要元素：Node节点：表示数据，如向量，矩阵，张量等。Edge边：表示运算，如加减乘除卷积等。不仅让运算更加简洁，并且让求导更加方便（如图所示）。#y = (x+w)*(w+1)import torchw = torch.tensor([1.],requires_g

2020-11-16 11:19:41 292

原创 PyTorch张量的概念以及创建方法

PyTorch张量文章目录PyTorch张量前言一、Tensor与Variable二、创建张量的三种方法1.直接创建2.依据数值创建3.依据概率分布创建张量前言张量是一个多维数组，它是标量，向量，矩阵的高维拓展。一、Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导。在pytorch0.4.0版本之后，Variable已经并入了Tensor，不再需要这个数据类型。但功能差不多。torch.autograd.varia

2020-11-15 19:44:07 1475

原创 tensorflow2.0学习记录-模型训练（keras版本模型训练）-各种回调函数的介绍

本章总览模型验证：model.evaluate()这个函数封装的比较low，建议大家自己写，虽然我现在先不会，但是思路是这样的。模型预测：model.predict()虽然也是封装好的，但是我们一样可以自己写。回调函数回调函数就是keras在模型训练时，需要调用多个函数。调用会根据这些函数进行保存，或者学习力的衰减。ModelCheckpoint：定期保存模型，第二个epoch没有第一个好，就不保存第二个epoch，直接在第一个基础上进行第三个epoch。EarlyStopping：当培训不

2020-06-03 15:26:37 1389

原创 tensorflow2.0学习记录-三种建模方式Three modeling methods

本篇blog介绍了tensorflow2.0的三种建模方式。初学者建议前两种，学到后期强烈建议后一种，可以高度自定义。顺序模型Sequential modeltf.keras.Sequential就像搭积木一样，一层一层往上搭建。第一种搭积木方式：from tensorflow.keras import layersimport tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(64, activati

2020-06-02 19:51:12 554

原创 tensorflow2.0学习记录-常用层Commonly used layers

tf.keras.layers（keras在2.3.0之后便不再更新，tf.keras继承了keras的代码，并现在主流使用）tf.nn里面有很多层，卷积，循环，全连接神经网络，里面有很多层可以直接调用。在大多数据情况下，可以使用TensorFlow封装的tf.keras.layers构建的一些层建模，Keras层是非常有用的。tf.keras.layers.LSTM(100)#循环神经网络tf.keras.layers.Dense(100)#全连接层tf.keras.layers.Dense

2020-06-02 17:46:24 207

原创 tensorflow2.0学习记录-张量与操作之操作

**tensorflow对应的操作有一些封装好的库。**很多操作可以直接调用，对张量进行操作。本篇blog只是简单的列举了几个用的较多的必备函数。tf.strings常用于推荐算法，NLP场景。对字符串进行分割等等。IN:tf.strings.bytes_split('hello')OUT:<tf.Tensor: id=109, shape=(5,), dtype=string, numpy=array([b'h', b'e', b'l', b'l', b'o'], dtype=object

2020-06-02 17:07:03 231

原创 tensorflow2.0学习记录-张量与操作之张量tensor

总览在进行tensorflow的使用之前，我们可以使用import tensorflow as tfprint(tf.__version__)print(tf.test.is_gpu_available())来查看安装的tf版本以及gpu是否可使用。关于张量（tensor）通俗一点讲：张量是对标量，矢量，矩阵的推广。一阶张量可以理解成一个向量，二阶张量可以理解成矩阵，三阶张量可以理解成立方体，四阶张量可以理解成立方体组成的一个向量，五阶张量可以理解成立方体组成的矩阵，依次类推。关于RA

2020-06-02 12:04:18 338

原创 Tensorflow-gpu2.0.0版本Windows安装简要流程

Tensorflow-gpu==2.0.0的安装需要下载的文件，CUDA10.0，cudnn，需要更新NVIDIA显卡驱动。一.先装好anaconda3，记得在环境里面配置好路径，一个Anaconda3，一个library lib，一个scipt。二.直接双击安装cuda10.0，可以勾选只安装CUDA。三.将cudnn解压，根据CUDA的安装目录，bin对应bin，lib对应lib，include对应include，将cudnn里面内容分别复制进去。四.进入anaconda prompt，pip

2020-05-28 20:52:43 299

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