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。...在视觉上，这种权衡可以表示如下： 可解释模型擅长提供高质量的解释，但难以解决具有挑战性的任务，而黑盒模型以提供脆弱和糟糕的解释为代价来实现高任务准确性。...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？
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）。...__init__() # 卷积层 '1' 表示输入图片为单通道, '6' 表示输出通道数, '5' 表示卷积核为5*5 self.conv1 = nn.Conv2d(1,...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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在使用pytorch的双向LSTM的过程中，我的大脑中蒙生出了一个疑问。...双向的lstm的outputs的最后一个状态与hidden，两者之间肯定有所联系， 但具体是什么样子的呢？...会不会hidden状态存储的就是outputs的最后一个状态， 这样的话，岂不是会导致hidden并不能表示整个序列的双向信息吗？ 带着这个疑问，我开始了实验。 具体的实验代码，这里就不放了。...第三条输出是（第一条数据）从左往右第一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右第一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左最后一个隐藏层状态输出”的拼接。...第四条输出是（第一条数据）从左往右最后一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右最后一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左第一个隐藏层状态输出”的拼接。
modules()会返回模型中所有模块的迭代器，它能够访问到最内层，比如self.layer1.conv1这个模块，还有一个与它们相对应的是name_children()属性以及named_modules...(),这两个不仅会返回模块的迭代器，还会返回网络层的名字。...# 取模型中的前两层 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:2] # 如果希望提取出模型中的所有卷积层，可以像下面这样操作： for layer...torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是。...将GPU保存的模型加载到CPU： model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))
栈的方向 在X86中栈的扩展是从高地址到低地址的。...故而计算机使用小端序与人类的阅读顺序相反。 小端序 小端的低地址存低位。 比如0x12345678,高位是12，低位是78。...在栈中的表示是 高地址-> 4003 12 4002 34 4001 56 低地...;址-> 4000 78 从上往下读是符合人的阅读习惯的。...这对高级语言编程没有什么影响，但如果从汇编的层次来看代码，则可能发现汇编中的一些数是“反”过来的。
本文将以尽可能少的数学公式介绍目前业界比较流行的基于神经网络进行文本特征提取，得到文本向量的方案。 1. 背景知识 这部分内容将介绍线性回归、梯度下降、神经网络、反向传播。...在这个碗形图中，横轴表示参数WWW和bbb，在实践中，可以是更高的维度。 如图那个小红点，采用随机初始化的方法初始化的参数WWW和bbb： ?...其实Google大佬在论文【1】中也实验了用该模型生成词向量，word2vector算法也就是在这个基础上进行的变形、优化。模型结构如下： ?...- Softmax：我们最后输出的是一个向量V（10000维），ViViV_i表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 ?...3.2.1 CBOW模型 不同于神经网络语言模型去上文的单词作为输入，CBOW模型获得中间词两边的的上下文，然后用周围的词去预测中间的词。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch ONNX格式支持 ONNX是一种深度学习权重模型的表示格式，ONNX格式可以让AI开发者在不同框架之间相互转换模型，...OpenVINO的模型优化器支持把ONNX格式的模型转换IR中间层文件。...需要注意的是这些模型升级版本并不被支持。 从OpenVINO的2019R04版本开始支持所有公开的Pytorch模型，支持的模型列表如下： ?...Pytorch ONNX到OpenVINO IR转换 下面的例子演示了如何从torchvision的公开模型中转换为ONNX，然后再转换为IR，使用OpenVINO完成调用的完整过程。...01 下载模型与转ONNX格式 要下载与使用torchvision的预训练模型，首选需要安装好pytorch，然后执行下面的代码就可以下载相关支持模型： import torchvision.models
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。...取而代之的是，我们得到了一堆奇怪的内容，如果我们不提供这是默认的Python字符串表示形式。 因此，在面向对象的编程中，我们通常希望在类中提供对象的字符串表示形式，以便在打印对象时获得有用的信息。...字符串表示的是什么 在大多数情况下，PyTorch提供的字符串表示与我们根据配置网络层的方式所期望的基本一致。 但是，还有一些额外的信息需要强调。
在计算机中，一个bit指的就是一个二进制位，即最小的数字单位。 ---- 二进制表示 ---- 例如： 在计算机中，7 被表示为 0000,0111。其中，每四位加入 , 便于区分位数。...将该二进制数的符号位取反，即将第一位由“0”变为“1”，得到：1000,0111。 因此，在 8 位二进制原码表示法中，-7 的二进制原码为 1000,0111。...---- 反码表示法 ---- 反码是一种用于计算机中表示负数的二进制数表示法。在反码中： 正数的反码与其原码相同； 而负数则取其对应正数的原码每一位取反（0变为1，1变为0）得到。...将该二进制数的每一位取反，即将所有的位由“0”变为“1”，得到：1111,1000。 因此，在 8 位二进制反码表示法中，-7 的二进制反码为 1111,1000。...因此，在 8 位二进制反码表示法中，-7 的二进制补码为 1111,1001，由于 -6 的二进制补码为 1111,1010，故我们将原本为 1111,1000 表示为最小值 -8。
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。...这里一般认为第一层的feature map上得到的是一些低维的特征（整体模型、颜色、角度等），第二层的feature map上得到的是一些高维的特征（如棱形结构等），更高层的feature map上会得到一些更高维的特征...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。...在设置网络本身时，可以将模型的某些部分移至特定的GPU。之后，在通过网络转发数据时，数据也需要移动到相应的GPU。下面是执行相同操作的PyTorch代码段。...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。...https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html 例如，以下代码从所有GPU提取损失值，并将其减少到主设备（cuda：0）。
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
，同时，随机采样负样本对于句子表示是无效的。...一个好的向量表示应该同时满足Alignment 和 uniformity，前者表示相似的向量距离应该相近，后者就表示向量在空间上应该尽量均匀，最好是各向同性的[1]。...因此，才会有一系列的论文旨在解决各向异性，比如bert-flow、bert-whitening。 对比学习在句子表示中的使用？ ...目前的一些模型主要关注的是在生成正样本对时使用数据增强策略，而在生成负样本对时使用随机采样策略。在计算机视觉中，困难样本对于对比学习是至关重要的，而在无监督对比学习中还没有被探索。...该方法在训练过程中不断地注入人工困难负特征，从而在整个训练过程中保持强梯度信号。 对于锚特征 ，通过混合正特征 和随机负特征 构建负特征： 是一个超参数，用于控制混合的程度。
这里介绍两个最常见的关于计算机中的数字的“意义体系”，一个是表达整数的补码表示法，一个是表达小数的浮点表示法。 3....1000 −8 除去 1000 和 0000，在剩下的数字中，观察补码的首位，你可能会发现，补码里的正数第一位都是 0，补码的负数第一位是 1。...4.1 “乘2”与移位 在继续介绍浮点数前，需要有一点计算机二进制位运算的基础。我们知道，在计算机中，所有的信息都是通过“二进制位”的组合去描述的。它在数学角度表现为 010101 这样的数字。...在二进制中，$\times 2^n$ 也就意味着小数点向右移动 n 位。 从这个角度来看，移位的操作某种意义上来说，也意味着小数点的移动，这也是浮点数中“浮点”的含义，无论二进制还是十进制。...在 IEEE 754 标准中，上一节所介绍的 32 位浮点数规则有个确定的名字，叫做 单精度浮点数。
翻译：疯狂的技术宅 http://2ality.com/2018/04/extracting-loops.html 在本文中，我们将介绍两种提取循环内数据的方法：内部迭代和外部迭代。...它是 for-of 循环和递归的组合（递归调用在 B 行）。 如果你发现循环内的某些数据（迭代文件）有用，但又不想记录它，那应该怎么办？...内部迭代 提取循环内数据的第一个方法是内部迭代： 1const fs = require('fs'); 2const path = require('path'); 3 4function logFiles...请注意，在生成器中，必须通过 yield* 进行递归调用（第A行）：如果只调用 logFiles() 那么它会返回一个iterable。...但我们想要的是在该 iterable 中 yield 每个项目。这就是 yield* 的作用。
简介 在使用传统分类器的时候，和深度学习不一样，我们需要人为地定义图像特征，其实CNN的卷积过程就是一个个的滤波器的作用，目的也是为了提取特征，而这种特征可视化之后往往就是纹理、边缘特征了。...在这次实验中，我们用数学的方法定义图像的纹理特征，分别计算出来后就可以放入四个经典的传统分类器（随机森林，支持向量机，AdaBoost，BP-人工神经网络）中分类啦。...以20个像素值为横坐标，20个像素值为纵坐标，中间的值表示对应的频率，就得到了这个CT图像的GLCM可视化图。...如此这般，得到的GLCM矩阵描述的就是一组像素对儿在原始CT图像中，在固定偏移（del_x,del_y）中的共现概率分布。...中间量的计算 ? ? ?
激活函数输出Tensor在神经网络中的角色 在神经网络中，tensor（张量）是一个核心概念，扮演着数据容器的角色。张量可以看作是标量、向量和矩阵的高维推广，能够存储多维数组的数据。...在神经网络中，张量通常用于表示输入数据、权重、偏置项、激活值、梯度以及最终的输出等。...这些操作使得Tensor在神经网络中能够灵活地处理和传输数据。综上所述，Tensor的数据结构是灵活且强大的，它能够适应不同维度的数据表示需求，并在神经网络中发挥着核心作用。...这允许你在不同的环境中（比如不同的机器或不同的PyTorch版本）恢复模型的状态。 模型微调（Fine-tuning）：在迁移学习中，经常需要在一个预训练的模型上进行微调。...state_dict有那些不同参数在PyTorch中，state_dict是一个非常重要的概念，它是一个Python字典对象，用于存储模型的参数（如权重和偏置）。
etterfilter kali.filter -o kali.ef 执行命令 ettercap -T -q -F ig.ef -M ARP /目标ip/// 效果如下 image.png mitmf操作 替换网页中的图片...首先在root下创建一个img的文件夹，在文件夹中放入图片。...嗅探浏览的图片 在通过ettercap进行中间人攻击后，我们可以利用driftnet来获取对方浏览的图片。...命令如下： driftnet -i waln0 防御 可以在路由器防火墙中开启arp攻击，来防御中间人攻击。...image.png mitmf安装 参考文章： kali安装MITMF Mitmf 是一款用来进行中间人攻击的工具。它可以结合 beef 一起来使用，并利用 beef 强大的 hook ...
以下是一些可用的模型压缩技术，尽管它不限于以下内容： 修剪和量化 低阶分解 神经网络架构搜索（NAS） 知识蒸馏 在这篇文章中，重点将放在[1]提出的知识蒸馏上，参考链接[2]提供了上面列出的模型压缩技术列表的详尽概述...知识蒸馏 知识蒸馏是利用从一个大型模型或模型集合中提取的知识来训练一个紧凑的神经网络。利用这些知识，我们可以在不严重影响紧凑模型性能的情况下，有效地训练小型紧凑模型。...然而老师只是教所有的东西，学生不知道在考试中会出哪些问题，尽力吸收所有的东西。 在这里，压缩是通过将知识从教师中提取到学生中而进行的。 ?...在提取知识之前，繁琐的模型或教师网络应达到SOTA性能，此模型由于其存储数据的能力而通常过拟合。尽管过拟合，但繁琐的模型也应该很好地推广到新数据。繁琐模型的目的是使正确类别的平均对数概率最大化。...因此，在推断过程中，我们有60%是正确的，39%是错误的。由于“鹿”与“马”之间存在一定的空间相似性，因此网络预测“马”的准确性是不容置疑的。
观察并熟悉应用这些信号的波形和特性。 【实验原理】 连续信号的MATLAB表示 信号是消息的表现形式与运送的载体。自变量在整个连续区间内都有定义的信号，称为连续时间信号，简称连续信号。...然而，可以利用连续信号在等时间间隔点的取样值来近似表示连续信号，即当取样时间间隔足够小时，这些离散样值能被MATLAB所处理，并且能够较好地近似表示连续信号。...离散序列通常用x(n),f(n)表示，自变量必须是整数。对于任意离散序列x(n),需要两个向量来表示：一个表示n的取值范围，另一个表示序列的值。类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的序列。...，我掌握了软件中基础的作图方法，包括了对于自变量及其范围与精确度的设置，一些复杂函数的编程式，其中我也发现matlab中有不少表达与以前学过的C语言有着一定的联系，因此通过对于以前知识的回顾，我也明白了一些写法例如...：绝对值用abs表达式来表示，e的次方项用exp来表示等等。
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