介绍 每隔一段时间，就会有一个有潜力改变深度学习格局的python库诞生，PyTorch就是其中一员。 在过去的几周里，我一直沉浸在PyTorch中，我被它的易用性所吸引。...在我使用过的各种深度学习库中，到目前为止PyTorch是最灵活最易用的。 ? 在本文中，我们将以一种更实用的方式探索PyTorch, 其中包含了基础知识和案例研究。...PyTorch是一个基于python的库，它旨在提供一个灵活的深度学习开发平台。 PyTorch的工作流程尽可能接近Python的科学计算库--- numpy。...另外，PyTorch在我们尝试构建神经网络时是无缝衔接的，所以我们不必像keras那样依赖第三方高级库（keras依赖tensorflow或theano）。...在接下来的几篇文章中，我将使用PyTorch进行音频分析，并且我们将尝试构建语音处理的深度学习模型。敬请关注！ 你用过PyTorch构建应用程序或者将其用在任何数据科学项目里吗？
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 每过一段时间，总会有一个python库被开发出来，改变深度学习领域。而PyTorch就是这样一个库。 在过去的几周里，我一直在尝试使用PyTorch。...我发现它非常好上手。迄今为止，在我所有的各种深度学习库中，PyTorch一直是最灵活和容易的。 ? 在本文中，我们将探索PyTorch的实际应用，其中包括基础知识和案例研究。...您可以按照它的官方文档操作，并根据自己的系统规格运行命令。例如，下面是我根据我的情况使用的命令： ?...建立一个神经网络的对比 我之前提到PyTorch和Numpy非常相似。...另外，PyTorch可以无缝的构建神经网络，我们不必依赖像keras这样的第三方高级库。 另一方面，我不会推荐使用PyTorch进行部署。PyTorch还在发展中。
当这样的对话正在发生的时候，我真希望我是在夸大其辞—— ? 显然，这是个问题。如果你刚接触人工智能，不要做右边那个人。它给你和我一个坏名声。...如果你研究一下人工智能在现实世界中的应用——比如YouTube的推荐系统或SnapChat的换脸过滤器——像TensorFlow和Pytorch这样的库是很常见的。...杰弗里·辛顿，被誉为“深度学习的教父”。图片来源于多伦多生活。 深度学习是人工智能的一个子集，它使用的算法模仿人类大脑，称为神经网络。...输入节点将包含-1和1之间的某个数值，以表示其对应像素的亮度，其中-1是深色，1是白的。 当这些值被输入到网络中时，它们就从一个神经元层向前传播到下一个神经元层。 ?...我花这么长时间和你一起复习九年级的数学，原因很简单。单个神经元的工作方式完全相同! 在神经元中,输入x₁乘以一个重量,w₁。在我们输入x₁乘以w₁,我们称之为“加权输入”。
这就是为什么线性代数可能是深度学习中最重要的数学分支。在这篇文章中，我将尝试对线性代数做一个简单的介绍。 我们所说的数据是什么意思？...假设有多个列向量，相乘的过程与将矩阵与向量相乘的过程相同，但是我们要将得到的列向量并排堆叠成一个矩阵。 PyTorch 和张量 这里我们使用 PyTorch 并将它们用于矩阵乘法。...PyTorch 是众所周知的深度学习库，张量（Tensor）起着至关重要的作用。您可以将张量视为更高维的矩阵，而 PyTorch 允许我们高效地对它们执行数值运算。...每个神经元将是通过非线性函数的输入神经元的线性组合。在这个例子中，我们将考虑一个广泛使用且易于理解的激活函数。RELU是一种激活函数，如果输入值为负则输出零，否则输出输入。...输出神经元又是前一层神经元的线性组合。由于我们正在处理一个回归问题，我们需要一个无界的值，因此我们不需要最后一层的激活函数。这一层的矩阵乘法要容易得多，因为我们将只采用隐藏层的线性组合。
），但这篇论文在 33 年后的今天读起来依然没感觉过时：它展示了一个数据集，描述了神经网络的架构、损失函数、优化，还给出了训练集和测试集的实验分类错误率。...实现 我试着尽可能地接近论文，并在 PyTorch 中复现了每个细节，参见以下 GitHub 库： 复现链接：https://github.com/karpathy/lecun1989-repro 最初的网络是用...这篇论文是法语的，所以我读不懂。但从句法来看，你可以使用高级 API 指定神经网络，类似于今天在 PyTorch 中做的事情。...我的 conda 被设置为使用本机 amd64 构建，而不是 Rosetta 模拟。如果 PyTorch 能够支持 M1 的所有功能（包括 GPU 和 NPU），那么加速效果可能会更加明显。...我们仍然在建立由神经元层构成的可微神经网络体系架构，并使用反向传播和随机梯度下降对它们进行端到端优化。一切读起来都非常熟悉，只是 1989 年的网络更小。
举个例子：我们有一个神经网络试图分辨一张图片是不是一个热狗。那么我们就会想要：在神经网络中，包含热狗的特征的神经元比包含普通狗的特征的神经元更重要。 神经网络的权重是通过在数据集上训练得到的。...一旦网络做出了它的预测，它将使用一个损失函数来评估自己的误差，并更新自己的权重以在下一次获得更好的结果。 卷积神经网络包含一些层：卷积层和池化层。...比方说，我们正在尝试编写一个识别猫的程序，我们可以尝试通过寻找某些形状来表示猫。 ? 来自计算机视觉专家李飞飞的TED演讲的猫的形状 看起来很简单吧？但等一下。并非所有的猫都像这样。...我们将在MNIST数据集上进行实验，这个数据集是Keras库的一部分。它包含60,000个手写数字的训练样本和10,000个测试样本。让我们开始吧！ ?...如果您喜欢它，请： 在 LinkedIn 添加我并跟随我的媒体更新我的历程 留下一些反馈或给我发电子邮件（alexjy@yahoo.com） 在您的网络分享这篇文章
其实 PyTorch 的教程和资源不少，但是遗憾的是 PyTorch 官方一直没有推出 PyTorch 的权威教程。...好消息是，就在刚刚，PyTorch 在官方 Twitter 上放出这一消息 “为了帮助开发者使用 PyTorch，我们正在制作《Deep Learning with PyTorch》一书”。...特点是使用平易近人的方式，介绍了非常专业的主题。 这本书提供了一个详细的、实践性的介绍，介绍了使用PyTorch构建和训练神经网络，PyTorch是一个流行的开源机器学习框架。...第一章 介绍深度学习和 PyTorch 库 第二章 初识张量 第三章 用张量表示现实世界的数据 第四章 机器学习的机制 第五章 使用神经网络拟合你的数据 ? ?...本书还有一个特点就是插图有趣，都是手绘版。例如： ? 图 1-2 单个神经元的计算图 ?
其实 PyTorch 的教程和资源不少，但是遗憾的是 PyTorch 官方一直没有推出 PyTorch 的权威教程。...好消息是，就在刚刚，PyTorch 在官方 Twitter 上放出这一消息 “为了帮助开发者使用 PyTorch，我们正在制作《Deep Learning with PyTorch》一书”。...特点是使用平易近人的方式，介绍了非常专业的主题。 这本书提供了一个详细的、实践性的介绍，介绍了使用PyTorch构建和训练神经网络，PyTorch是一个流行的开源机器学习框架。...第一章 介绍深度学习和 PyTorch 库 第二章 初识张量 第三章 用张量表示现实世界的数据 第四章 机器学习的机制 第五章 使用神经网络拟合你的数据 本书还有一个特点就是插图有趣，都是手绘版。...例如： 图 1-2 单个神经元的计算图 图 5-3 3 层神经网络 下载地址： https://pytorch.org/deep-learning-with-pytorch-thank-you 完整书籍
但首先，我将简要介绍一下特征可视化的历史，为你提供更好的背景信息。 特征可视化简介 特征可视化是一个活跃的研究领域，旨在探索我们观看"神经网络看到的图像"的方法来了解神经网络如何感知图像。...它的出现和发展是为了响应人们越来越希望神经网络能够被人类解读。 最早的工作包括分析输入图像中神经网络正在关注的内容。...这是一个巨大的进步，但是有一些缺点，因为它没有提供观察整个网络如何运作的能力，因为神经元不是孤立运作。这导致了对神经元之间相互作用的可视化研究。...为了看到一个大的网络如何感知大量的对象和这些对象之间的联系,他们设计了一种方法，通过显示神经元的常见组合，来创建一个通过神经网络可以看到的全局图。 ?...FlashTorch实现的动机 当我发现特征可视化时，我立即被吸引这项技术使神经网络更易于解释的潜力。然后我很快意识到没有工具可以轻松地将这些技术应用到我在PyTorch中构建的神经网络。
），但这篇论文在 33 年后的今天读起来依然没感觉过时：它展示了一个数据集，描述了神经网络的架构、损失函数、优化，还给出了训练集和测试集的实验分类错误率。...这篇论文是法语的，所以我读不懂。但从句法来看，你可以使用高级 API 指定神经网络，类似于今天在 PyTorch 中做的事情。...我的 conda 被设置为使用本机 amd64 构建，而不是 Rosetta 模拟。如果 PyTorch 能够支持 M1 的所有功能（包括 GPU 和 NPU），那么加速效果可能会更加明显。...所以，我必须使用更大的 MNIST 数据集来模拟它，取它的 28x28 digits，用双线性插值将它们缩小到 16x16 像素，并随机而不替换地从中抽取正确数量的训练和测试集示例。...我们仍然在建立由神经元层构成的可微神经网络体系架构，并使用反向传播和随机梯度下降对它们进行端到端优化。一切读起来都非常熟悉，只是 1989 年的网络更小。
我们需要用输入的维度（它告诉我们每个神经元需要多少权重)、输出的维度(它告诉我们应该有多少神经元）和我们想要的初始化方案来初始化它： 注意 本章中的一些网络我根本无法使用不同的初始化方法进行训练，现在我相信你知道初始化方案有多重要了...我们将得到每个神经元的一个输出，并一直放在一个向量中。...如果我们最终尝试计算，比如，exp（1000），我们会得到一个Python错误，所以在取exp之前，我们减去最大的值（这样处理会获得相同的概率），这样就让在Python中的计算更安全： 一旦我们的网络产生概率...注意 JSON将数据存储为文本，这使得它成为一种非常低效的表示。在实际应用程序中，你可能会使用pickle序列化库，它将内容序列化为更高效的二进制格式。在这里，我决定保持它的简单性和可读性。...· 我自己主要使用PyTorch来进行深度学习。它的网站上有很多文档和教程。 更多精彩推荐Windows 11 上手机！
导读 这4个错误，我敢说大部分人都犯过，希望能给大家一点提醒。 最常见的神经网络错误：1)你没有首先尝试过拟合单个batch。2)你忘了为网络设置train/eval模式。...我不想在一个巨大的数据集上浪费了几个小时的训练时间，只是为了发现因为一个小错误，它只有50%的准确性。当你的模型完全记住输入时，你会得到的结果是对其最佳表现的很好的预测。...注意，为了清楚起见，我将下一个结果分配到一个名为“first”的变量中。我把这叫做“next-iter” trick。...常见错误 2: 忘记为网络设置 train/eval 模式 为什么PyTorch关注我们是训练还是评估模型？最大的原因是dropout。这项技术在训练中随机去除神经元。...从这段代码中可能不明显的是，如果我们一直在很多个batch上这么做，梯度会爆炸，我们使用的step将不断变大。
深度学习的名字源于这样一个想法：把不同的层堆叠在一起，以便学习越来越有意义的数据向量。 每一个层都是一层神经网络，每一个层都包含着一定数量的与人工神经元的连接点。...在我一开始用 CIFAR 的时候，我错误的假设了相对于使用 ImageNet 这种大图的挑战来说，使用 CIFAR 的挑战会比较小。...很多神经网络用的是全连接层，这就意味着已经把所有的神经元都连接在了一起。 全连接层对于解决各种各样的问题都堪称完美。但不幸的是，在图像识别上它表现的不尽人意。 因此，我们选择用卷积层来构建我们的系统。...这个网络要做的是在图片最右侧位置将橘色的点和蓝色的点清清楚楚的分开。它正在寻找一种最好的模式，以高度准确的将两种颜色的点分离开来。 我还没有开始对系统进行训练。因为我们明白，神经元间的权重基本相同。...有些尝试会让我们越来越接近答案，而有些尝试却使我们离答案越来越远。 我正在研究怎么使用基因算法来实现神经网的自我进化。在前面已经做了蛮多的工作了，但是还远远不够。
同时不断地在不同神经元之间构建新的突触连接和对现有突触进行改造，来进行调整。有时候不得不感叹大自然的鬼斧神工，900亿神经元组成的神经网络可以让大脑实现如此复杂的计算和逻辑处理。...2.2 人工神经网络 科学家们从生物神经网络的运作机制得到启发，构建了人工神经网络。其实人类很多的发明都是从自然界模仿得来的，比如飞机和潜艇等。...实际使用时我们一般使用Sigmoid函数； Output：模拟生物神经网络中神经元对外释放的新的信号； 现在我们知道了最简单的神经元模型，我们该如何使用该模型从历史数据中进行学习，推导出相关模型？...中间很长一段时间神经网络算法的研究一直处于停滞状态。人们也尝试模拟人脑结构，中间加入更多的层”Hidden Layer“隐藏层，和人脑一样，输入到输出中间要经历很多层的突触才会产生最终的Output。...Tensorflow是Google旗下的开源软件库，里面含有深度学习的各类标准算法API和数据集等，Pytorch是Facebook旗下的开源机器学习库，也包含了大量的深度学习标准算法API和数据集等。
每个神经元接收几个输入，根据这几个输入（对带权重的输入的加总），计算输出。这样的一个个神经元连接在一起组成了神经网络，对数据挖掘应用来说，它非常强大。...我们优先考虑使用全连接层，即上一层中每个神经元的输出都输入到下一层的所有神经元。实际构建神经网络时，就会发现，训练过程中，很多权重都会被设置为 0，有效减少边的数量。...我们用 PyBrain 库来构建神经网络分类器。 跟我们之前见到的所有库一样，PyBrain 也可以用 pip 来安装：pip install pybrain。...最后，除输出层外，我们每层使用一个一直处于激活状态的偏置神经元（bias neuron，它与下一层神经元之间有边连接，边的权重经过训练得到）。...神经元之所以给出错误的预测，原因在于它前面为其提供输入的神经元，更确切地说是由这两个神经元之间边的权重及输入值决定的。我们可以尝试对这些权重进行微调。
预处理 CSV 文件并将数据转换为张量 使用 PyTorch 构建神经网络模型 使用损失函数和优化器来训练模型 评估模型并了解分类不平衡的危害 写在前面 在开始构建神经网络之前，首先了解一下几个重要概念...构建神经网络 接下来我们将使用PyTorch建立一个简单的神经网络(NN)，尝试预测明天是否会下雨。本次构建的神经网络结构分为三个层，输入层、输出层和隐藏层。...一般使用一个简单的规则：weight = weight - learning_rate * gradient 可以使用torch.nn包来构建神经网络。...即使用 PyTorch 构建神经网络的一种简单方法是创建一个继承自 torch.nn.Module 的类。 这里将nn.Module子类化(它本身是一个类并且能够跟踪状态）。...forward()方法是奇迹发生的地方。它接受输入 并允许它流过每一层。 有一个相应的由PyTorch定义到向后传递backward()方法，它允许模型从当前发生的误差中学习，并修正模型参数。
为了让大家充分理解「表示」，本文作者尝试构建一个能同时完成图像描述，相似词、相似图像搜索以及通过描述图像描述搜索图像四项任务的深度神经网络，从实操中让大家感受「表示」的奇妙世界。...由于这些中间层存储有意义的输入数据编码，所以可以对多个任务使用相同的信息。例如，你可以使用一个语言模型（一个经过训练、用于预测下一个单词的循环神经网络），并解释某个特定神经元的激活以预测句子的情绪。...我使用在 ImageNet 上进行了训练的 PyTorch modelzoo 中可用的 Inception 网络来对 100 个类别的图像进行分类，并使用该网络来提供一个可以输入给循环神经网络中的表示。...另外虽然图说的句子语法有些错误（我相信通过更多的训练可以修正这些错误），但基本的要点都抓住了。 如果输入的图像包含网络从未见过的东西，它往往会失败。...相似词 我们可以使用 100 维表示来构建一个函数，该函数可找出与输入单词最相似的单词。它的工作原理很简单：采用 100 维的表示，并找出它与数据库中所有其他单词的余弦相似度。
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