樣本資料準備 ''' Hyperparameters: These values define the architecture and behavior of...
安裝Pytorch pip3 install torch torchvision torchaudio 或在Conda環境可以使用以下程式碼： conda i...
今日份 Ferris 昨天以 ML 系統設計來看模型開發的各個面向，今天我們用 MNIST 來示範 Rust 怎麼訓練與輸出模型。所以今天的擬人化 Ferris...
前面的部分與之前的程式碼相同，解析 csv 的資訊： import pandas as pd import numpy as np import os from...
今天嘗試自己建立模型，並且用昨天創建好的資料來訓練，首先引入需要用到的模組： from torch import nn import torch 辨識要使用的...
今天介紹的內容與 Day11、Day12 很像，我們需要建立資料集還有 DataLoader，首先我們先引入需要用到的套件，並且定義資料處理的流程： from...
本日內容 CMakeLists.txt cmake Module Directory torch Library Platform-Specific...
在實際應用中，很少有人從頭開始訓練一個完整的卷積神經網絡（使用隨機初始化），因為擁有足夠大的數據集相對較罕見。相反，通常會在非常大的數據集上（例如ImageN...
在圖像處理中，可以對圖像進行降採樣以減少像素數量，從而減少圖像的大小，而仍然保留足夠的細節以進行分析或顯示，平均池化(average pooling)和最大池化...
之前有介紹過，在nn.Linear線性層中，輸入的圖片會攤平成 1D 的向量，並與權重進行矩陣相乘，模型輸出張量的值代表：針對該輸入圖片，求出所有像素的加權總合...
Day 17 煉丹爐開始煉丹啦 - 訓練神經網路 介紹整個訓練的流程，但是準確率大概在 75% 左右就到極限了，因此今天加入了卷積神經網路。 定義網路時會寫兩個...
今天先介紹怎麼把模型存下來，神經網路在訓練的時候所有權重都是存在記憶體中的，只要程式或電腦關掉這些資料就會消失，因此我們必須將這些訓練好的資訊存到硬碟中。 Py...
現在我們有了一個模型和數據，是時候通過優化模型的參數來訓練、驗證和測試我們的模型了。訓練模型是一個迭代的過程；在每一次迭代中，模型對輸出進行猜測，計算其猜測的錯...
在訓練神經網絡時，最常用的算法是反向傳播（back propagation）。在這個算法中，根據損失函數對給定參數的梯度，調整參數（模型權重）。 為了計算這些梯...
分解Cat vs Ravbbit模型中的各個層次。為了方便講解，我們將取一個大小為224x224的且批次為 10 (10張224*224大小的圖片)的隨機 te...
torch.nn 命名空間提供了構建自己的神經網路所需的所有基本組件。在PyTorch中，每個模組都是 nn.Module 的子類別。神經網路本身也是一個模組，...
今天介紹在影像中常見的資料前處理和資料增生(Data augmentation) 資料前處理：如果資料是自己收集的，多少會有一些缺失值、重複數據、異常值等。...
今天介紹如何創建一個 DataLoader，它的用途是在每次模型學習時將要學習的資料搬到模型裡，首先我們先指定存在硬碟中的資料夾路徑： train_path =...
準備好資料集後(Day10)，接下來我們要使用 torchvision 中的 datasets 建立資料集，首先要匯入相關套件： from torchvisio...
昨天介紹了 pytorch 的基本單元 tensor，那麼我們要如何應用現實中的資料呢？可以思考一下，我們平常用了哪些器官來認知這個世界呢？有眼睛、耳朵、肌膚等...
Day4~7 我們將深度學習的流程快速跑過一遍，其中有很多細節省略了，接下來幾天詳細介紹比較重要的元素，若是有我未提及的歡迎在留言區提問。 Tensors 國高...
儲存模型 儲存序列化模型內部狀態和權重，命名為model.pth，程式碼如下： torch.save(model.state_dict(), "mod...
要產生機器學習的模型會有下面幾個步驟，深度學習是機器學習的一種，因此產生模型的過程也會與這些步驟相似： 訓練：隨機初始化參數，根據每次結果的好壞來調整模型。...
設定要運行AI的裝置 pytorch 提供一些方法來抓取電腦上有的裝置： torch.cuda.is_available()：檢查電腦是否有可以使用cuda...
Pytorch 的流程 流程大致上可以分成以下六個步驟： 資料準備 建立模型 擬合模型到準備好的資料(Train) 評估模型(Evaluate)...
深度學習的工具 昨天介紹到深度學習已經發展一段時間了，因此我們一定要依靠巨人們的肩膀，深度學習會使用到很多數學的概念，例如偏微分、矩陣運算、統計學、機率論等等，...
Day1 為什麼是教女友深度學習？ 前言 大家好，我叫彼得。碩士時期開始接觸人工智慧（機器學習和深度學習）的領域，從專案學習的好處是基本上都是實作，但是也覺察我...
前言 PyTorch研究團隊宣布2022/12/02要推出PyTorch 2.0，2023/03/15 正式推出，主要訴求特點： 速度更快。 與Python整...
前言 本篇是 Regularization的第二篇，講得是DATA Augmentation。是一個非常常見的技巧！ 什麼是影像增強（Data Augmenta...
前言 本日將簡單介紹Pytorch-Lightning，而在包含今日的未來幾天內，會將先前構築的程式碼，分段整合成Pytorch-Lightning的格式。本日...
chihying
彼得叩叩
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