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PyTorch学习系列教程：卷积神经网络【CNN】

延续前文的行文思路，本篇从以下几个方面展开介绍： 什么是CNN CNN为何有效 CNN的适用场景 在PyTorch中的使用 01 什么是CNN 卷积神经网络，应为Convolutional Neural...答案有两个： 数据降维，即将大尺寸图像数据变为小尺寸 特殊特征提取操作，即池化层其实也可看做是一种特殊的特征提取器（当然，与卷积核的滑动特征提取还是有显著的功能差异的） 至此，有了卷积层和池化层这两大模块的理解...04 在PyTorch中的使用 最后，简单介绍一下CNN网络中的两个关键单元：卷积模块和池化模块，在PyTorch中的基本使用。...1.卷积模块：Conv1d、Conv2d，Conv3d PyTorch中卷积模块主要包括3个，即分别为1维卷积Conv1d、2维卷积Conv2d和3维卷积Conv3d，其中Conv2d即是最常用于图像数据的二维卷积...如果取值大于0，例如padding1，则在原始图片数据的外圈添加一圈0值，注意这里是添加一圈，填充后的图片尺寸为原尺寸长和宽均+2。

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斯坦福NLP课程 | 第11讲 - NLP中的卷积神经网络

作业的设计是为了应付项目的真正困难 每个任务都故意比上一个任务有更少的帮助材料 在项目中，没有提供 autograder 或合理性检查 DL 调试很困难，但是你需要学习如何进行调试！...，则最终得到多个 channel 的输出，关注的文本潜在特征也不同 1.6 conv1d，随时间推移填充最大池化 [conv1d，随时间推移填充最大池化] 平均池化对 feature map 求平均 1.7...PyTorch实现 [PyTorch实现] Pytorch中的实现：参数很好地对应前面讲到的细节 batch_size= 16 word_embed_size= 4 seq_len= 7 input...现在在很多地方都使用这个概念 你还可以使用 **纵向** 的门 实际上，关键的概念——用快捷连接对候选更新求和——是非常深的网络工作所需要的 Note：添加它们时，请将 x 填充成conv一样的维度，再求和...，模型的训练会更加稳定 PyTorch：nn.BatchNorm1d 3.7 1x1卷积 [1 x 1 Convolutions] 1x1的卷积有作用吗？

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    【必备】GPT-2没什么神奇的，PyTorch 就可以复现代码

    如果你想在并行 GPU 上训练 GPT-2 模型，在微调时保存检查点，在多个 CPU 上运行推理任务等等，我建议你使用 Hugging Face API。...哈佛大学 The Annotated Transformer 使用 PyTorch 实现了完整的 transformer 架构，是深入理解 transformer 的好方法。...我已经在这篇文章底部的附加部分解释了这一点。我发现这种方法更直观、更具相关性，但在本文中我们使用了 CONV1D 层，因为我们重用了 Hugging Face 的 CONV1D 预训练权重。...，也就是上面提到的，输入是如何先经过注意力层，然后再进入前向层的。...最后，当我们通过应用并行注意力得到一个输出时，我们将它连接到合并头中，返回到维度矩阵 [bs，seq_len，d_model]。 代码中的 GPT-2 模型体系结构 ?

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    GPT-2没什么神奇的，PyTorch 就可以复现代码

    如果你想在并行 GPU 上训练 GPT-2 模型，在微调时保存检查点，在多个 CPU 上运行推理任务等等，我建议你使用 Hugging Face API。...哈佛大学 The Annotated Transformer 使用 PyTorch 实现了完整的 transformer 架构，是深入理解 transformer 的好方法。...我已经在这篇文章底部的附加部分解释了这一点。我发现这种方法更直观、更具相关性，但在本文中我们使用了 CONV1D 层，因为我们重用了 Hugging Face 的 CONV1D 预训练权重。...，也就是上面提到的，输入是如何先经过注意力层，然后再进入前向层的。...最后，当我们通过应用并行注意力得到一个输出时，我们将它连接到合并头中，返回到维度矩阵 [bs，seq_len，d_model]。 代码中的 GPT-2 模型体系结构 ?

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    Twitter情感分析CNN+word2vec(翻译)

    .' % len(embeddings_index)) 现在已经有了词向量，但是还没能把他们转化为文章开始时说的格式。...所有数据都被转化为相同的长度，根据默认，零向量在开头处进行填充。当我们把句子转化为词序向量时，每个词是用整数表示的，实际上，这些数字是每个单词存储在记录器的单词索引中的地方。...用单词索引号构建这些单词向量的矩阵，使我们的模型可以在输入整数序列时参考相应的向量，是把数据输入模型前还需要进行的处理。 下面，我定义的单词数是100000。...，那文字数据应该如何使用CNN呢？...如果句子单词数上限为45，那么我们还要为其填充40个零向量，把上述句子最终表示为45*200的矩阵。从下图，可以看出CNN是如何处理图片数据的。 ?

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    在Keras和Tensorflow中使用深度卷积网络生成Meme（表情包）文本

    https://imgflip.com/memegenerator 以下是第一个Meme（表情包）标题是“制作所有memes”时的训练数据。...这允许模型区分正在训练它的48个不同的Meme（表情包）。字符串左边用零填充，因此所有ID都是相同的长度。 0或1是被预测的当前文本框的索引，一般0是机顶盒和1是底盒，虽然许多记因是更复杂的。...字符数组的顺序是任意的，但选择按字符频率对其进行排序，以便在更改训练数据量时保持大致一致。...Keras有一个Tokenizer类，可以使用它（使用char_level = True），这里使用的是自己的util函数，因为它比Keras tokenizer更快。...padding='same' 用于确保图层的输出尺寸与输入尺寸相同，因为否则宽度5卷积会使内核的每一侧的图层尺寸减小2。

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    使用卷积操作实现因子分解机

    当我们在num_categorical维度(输入维度=1)上应用卷积(高度=3，宽度=1)的过滤器时，使用红框的示例(当我们在dim=1上卷积时)，可以看到我们有效地计算了3个特征之间的卷积(因为过滤器的高度为...PyTorch实现 我们使用PyTorch进行实现，并且可视化视卷积网络中的填充、跨步和扩张 1、填充 Padding 进行填充后，我们的输入和输出的大小是相同的，下面代码在pytorch中使用padding...使用“valid”填充对一个维度进行卷积时，输出维度将小于输入维度。...(上面的“被丢弃”的例子) 使用“same”填充对一个维度进行卷积时，对输入数据进行填充，使输出维度与输入维度相同(参考上面的“pad”示例)。...，然后介绍了如何使用卷积实现因子分解机，因为使用来自卷积层的max_pooling来获得重要的交互特征是没有意义的，所以我们还介绍了一个新的池化层，然后将上面的内容整合完成了实现了因子分解机的操作。

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    PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

    你好，我是郭震 在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。...以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在 PyTorch 中的应用示例。 传统卷积 (nn.Conv2d) 用途 传统卷积通常用于特征提取。...128 通道的 16x16 特征映射 input = torch.randn(1, 128, 16, 16) # 使用传统卷积后，输出将是一个 64 通道的特征映射，但尺寸减半，变为 8x8 output...由于这是一个传统的卷积操作，其效果是将特征映射的空间尺寸减小。具体来说，输入特征映射的尺寸从16x16减小到了8x8。...工作原理 转置卷积通过在每个输入数据点周围插入空白（通常是零填充），然后应用卷积核，以此来“扩展”数据的空间尺寸。这种操作可以通过调整卷积核的大小、步幅和填充等参数来实现对输出尺寸的精确控制。

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    深度理解和可视化ResNets

    下文中的图3是我喜欢看卷积模型的方式，我将从中解释每一层。 我更倾向于观察实际通过模型的体积是如何改变它们的大小的。...但是我第一次想要使用ResNets的套装进行实验时，我必须在CIFAR10上进行。显然，由于CIFAR10输入图像是（32×32）而不是（224×224），因此需要修改ResNets的结构。...在图1中，我们可以看到它们使用的内核大小为7，特征映射大小为64。你需要推断它们在每个维度上都填充了3次0，并在PyTorch文档中进行检查。...Conv1—卷积 下一步是批量标准化，它不会更改体积大小。最后，我们有（3×3）最大池化运算，步幅为2。我们还可以推断，它们首先填充输入的体积，因此最终的体积具有所需的尺寸。 ? 图5....图8.层1 模式 下一步是从整个块升级到整个层。在图1中，我们可以看到各层如何通过颜色区分。但是，如果我们看一下每一层的第一个运算，我们会发现第一个层使用的步长是2，而不是其他层使用的1。

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    CNN输出大小公式 | PyTorch系列（二十）

    网络概述 我们将使用的CNN是我们在过去几篇文章中一直使用的，它有六层。...我们有6个输出通道的原因是由于在创建self.conv1时指定的out_channels数量。 使用滤波器的卷积运算 如我们所见，这个数字6是任意的。...假设有一个 f*f 的滤波器。 假设填充大小为 p 和步长为 s 输出尺寸 O 由以下公式给出： ?...输出大小Ow 的高度由以下公式给出： ? ＃3 卷积层（2） 第二个隐藏的卷积层self.conv2在与self.conv1相同的方式转换张量，并进一步减小了高度和宽度尺寸。...下一步训练CNN 现在，我们应该对卷积神经网络如何转换输入张量，如何在PyTorch中调试神经网络以及如何检查所有层的权重张量有一个很好的了解。

    1.6K20

    【他山之石】PointNet论文复现及代码详解

    01 代码下载 这部分很简单啦，github上作者放出了TensorFlow的版本，这里使用的是Pytorch的版本，链接如下：https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch...然后使用下载好的文件里面的一个可视化代码，稍微修改一下，看一看数据到底长什么样。下图是一个飞机和一个包。 ? 针对分类问题，在训练时直接读取点数据及类别。...关于一维卷积conv1d 在PointNet中，用到的卷积操作都是conv1d，和卷积神经网络用到的conv2d有些不同，这里先介绍一下conv1d操作原理，这样能更好的理解数据在PointNet中是怎么变化的...进一步理解一下，在第一个卷积层中，使用conv1对x进行卷积的时候，实际上是使用64个3*1的卷积核进行卷积，输出尺寸应该是1*64*2500，其中1还是batch size。 ?...如下图例子所示，样本大小是7*5,每个词向量大小是5，对应点云中点的坐标维度是3。7代表有7个词，对应点云样本有2500个点。

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    从头开始构建 Transformer: 注意力机制

    本文是关于如何使用 PyTorch 从零开始构建 Transformer 模型的开篇。...此外，你还将学习到 Transformer 模型是如何在非语言领域中得到应用的。 要构建 Transformer 模型，Attention（注意力机制）是不可或缺的。...在本文中，我将指导您如何在 PyTorch 框架下从零开始实现一个 Attention 层。...当我们需要对齐两个不同的序列，比如进行语言或领域的翻译，或者当我们希望将多种输入类型，如文本和图像，整合到一个模型中时，交叉注意力就发挥了作用。...在多头注意力（Multi-Head Attention）中，每个头的处理尺寸都小于原始输入尺寸。 这种尺寸的减小迫使必须学习到输入标记的更加紧凑的表示形式。

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    深度学习基础知识（二）--卷积形式汇总

    对于文本，卷积的输入特征是（B,L,C),其中L表示文本长度，C表示每个词向量的维度。那么我们在进行卷积时，卷积核为（K,C), 只在序列长度（L）方向进行卷积。...下面使用pytorch看下反卷积的使用 def transpose_test(): upsample = nn.ConvTranspose2d(in_channels=1, out_channels...上面提到反卷积是在输入填充信息，空洞卷积是在卷积核填充，如下图 [Agv84x9ITHesRF-nE8zeMg.png?...其中offset field的尺寸和输入特征图一致，通道数是2N是指k*k*2，k*k是卷积核大小，2️有X和Y两个方向的offset，也就是每个点对应有2N个通道。...假设输入特征图尺寸为b,c,h,w,卷积核尺寸为k,k,则计算offset的卷积核需要k*k*2，也就是得到b,k*k*2,h,w的offset，每个特征图点有x和y两个方向的偏移量，而每个channel

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    创建网络模型，灵活运用(卷积层、池化层、全连接层)时的参数

    如下图： 在pytorch中卷积我们常用的参数有nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size stride, padding) In_channels...:输入的维度 out_channels:输出的维度 kernel_size:卷积核大小 stride:卷积核每步移动的距离，默认是1 padding:边缘填充，默认是0 2.2 池化层 池化层是降低数据特征的维度...在这层中通常使用较多的是MaxPool2d和AvgPool2d,区别在于使用卷积核进行运算时，是采取最大值还是平均值。以MaxPool2d为例，在下述矩阵中采用大小为二的卷积核，输出如下。...pytorch中给定的池化层函数中，卷积核尺寸是没有默认值的，其余的均用，常用的参数如下： stride:卷积核移动的步长，默认为None（即卷积核大小） padding：输入矩阵进行填充，默认为0 2.3...我总结了在上述三层在python中经常使用的参数，这当我们在搭建自己的网络的时候是非常用帮助的，在搭建网络的时候我们可以明确每一个参数的意思，这可以去加快我们对网络的认识，以及让自己搭建网络的速度更快。

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    课程笔记-吴恩达 16 周「TF 实践」最新专项课

    中每层结果 如何锁住已经训练好的模型的层来做迁移学习 如何从零开始将句子分词并填充成等长序列 如何可视化词向量 (word2vec) 如何用 Lambda Layer 来定义任意函数 等等。。。...有个问题，假如我们在损失函数值小于 0.4 时就想停止训练而不再浪费资源，那么该怎么做呢？用 Callback！...超级多层，提取特征有效，把前面若干层锁住，移花接木到你的任务上，训练最后若干层即可。 吴恩达说他经常用迁移学习，我信了，也下定决心要学会这移花接木的本事，但问题是 如何移花，即如何找到牛逼的模型？...而喂进神经网络的数据都是等长的，这是需要一些填充 (padding) 手段。重要的工具包是 pad——sequences，代码和结果如下。 再看这四句话都被填充得等长了 (用 0 来填充)。...为省钱：先填信用卡信息，再拼了命学完，学得越快省下钱越多 (我是免费 ) 还有执行力很重要，但很多号在转发这门课时，我选择的不是转发和收藏，而且去 Coursera 注册这门课。

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    PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

    我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法，并且当我们调用nn.Module的forward() 方法时，有一种特殊的调用方法。...这样就给出了一个单一的彩色通道，即28 x 28的图像，并且在我们的张量到达第一 Linear 层时，尺寸已经改变。 通过卷积和池化操作，将高度和宽度尺寸从28 x 28减小到4 x 4。...卷积和池化操作是对高度和宽度尺寸的化简操作。我们将在下一篇文章中看到这是如何工作的，并看到用于计算这些减少量的公式。现在，让我们完成实现此forward() 方法。...在网络内部，我们通常使用relu() 作为我们的非线性激活函数，但是对于输出层，每当我们尝试预测一个类别时，我们就使用softmax()。...如果我们这样做，额外的PyTorch代码将不会被执行。因此，每当我们想要调用forward()方法时，我们都会调用对象实例。这既适用于层，也适用于网络，因为它们都是PyTorch神经网络模块。

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    头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

    这允许模型从不同的通道捕获不同的特征。 步长与填充 步长和填充控制卷积操作的几何属性。 步长 步长定义了卷积核在输入上移动的速度。较大的步长可以减少输出的尺寸，而较小的步长则保持尺寸不变。...# 使用步长2 conv_layer_stride2 = nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2) 填充 填充通过在输入边缘添加零来控制输出的尺寸。...较大的窗口和步长会更显著地降低尺寸。 池化的替代方案 池化层已经有了一些现代替代方案，例如使用卷积层的步长大于1，或使用空洞卷积。这些方法可能提供更好的特征保存。...池化层的选择 选择特定类型的池化层取决于任务需求和特定数据特性。深入理解各种池化技术如何工作，可以帮助深入理解它们是如何影响模型性能的。...3.4 学习率调整 学习率是优化器中的关键超参数，其调整对模型训练有深远影响。 固定学习率 最简单的方法是使用固定学习率。但可能不够灵活。 学习率调度 更复杂的方法是在训练过程中动态调整学习率。

    4.1K20

    【keras】一维卷积神经网络做回归「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在上一篇博客里我介绍了如何利用keras对一个给定的数据集来完成多分类任务。 100%的分类准确度验证了分类模型的可行性和数据集的准确度。...【keras】一维卷积神经网络多分类 在这篇博客当中我将利用一个稍加修改的数据集来完成回归任务。 数据集大小仍然是247*900，不同的是数据集的第247位变成了湿度特征的真实湿度值。...，在我们的任务中，通过不断减小损失函数的值，进而让整个网络尽可能地去拟合它真实的湿度值。...为了可以更准确的回归数据的真实湿度值，使用的网络层数明显比分类时要更深。...我是输出了决定系数的值以及回归湿度和真实湿度的平均偏差： 可以看出99%的点找到了他们应该去的归宿，即被回归线所扫瞄到。

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    nn.functional和nn.Module

    在低阶API层次上，可以把Pytorch当做一个增强版的numpy来使用。 Pytorch提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。...前面几章我们对低阶API已经有了一个整体的认识，本章我们将重点详细介绍张量操作和动态计算图。 张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。...这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。 其中nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现。...二，使用nn.Module来管理参数 在Pytorch中，模型的参数是需要被优化器训练的，因此，通常要设置参数为 requires_grad = True 的张量。...同时，在一个模型中，往往有许多的参数，要手动管理这些参数并不是一件容易的事情。 Pytorch一般将参数用nn.Parameter来表示，并且用nn.Module来管理其结构下的所有参数。

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    如何运用深度学习自动生成音乐

    文章综述 学会如何开发一个用于自动模型生成的端到端模型 了解WaveNet体系架构，并使用Keras从头开始实施 比较WaveNet与LSTM的性能，以建立自动音乐生成模型 引言 如果我不是物理学家,可能会是音乐家...下面详细讨论一下如何使用这两种方法来训练模型。 Wavenet: 训练阶段 这是一个多对一的问题，输入是一系列振幅值，输出是随后的值。 让我们看看如何准备输入和输出序列。...在一维卷积中，核或滤波器仅沿一个方向移动： 卷积的输出取决于内核的大小、输入形状、填充类型和步幅。现在，我将带您了解不同类型的填充，以了解使用扩展的因果一维卷积层的重要性。...当我们设置填充有效时，输入和输出序列的长度会变化。...这被定义为卷积，其中在时间t时的输出仅与来自时间t和先前层中的元素卷积。 简单地说，正常卷积和因果卷积只在填充方面有所不同。

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