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关键词

Linux教学资源服务器构建

需求分析 1.1 课题简介 随着计算机互联网的迅速发展,大多数学校已经实现教学的信息化,从传统的黑板教学方式转变为现阶段的多媒体教学教学的资源,素材课件,甚至学生的作业也都实现数字化,为了实现这一功能 ,运用课程所学知识,构建一种基于 Linux 系统的教学资源服务器。 教师可以把资源上传到服务器,供学生下载,可以把教学大纲、课件、资料都上传到服务器,上课时可以从服务器直接下载到教室电脑,学生也可以上传作业,供给老师批改,从而让教师教学更加便利。 总结 5.1完成的任务情况和心得体会 教学资源服务器主要的功能基本实现。资源共享需要解决文件的存取、查找浏览等问题。 利用FTP进行文件的传输,Web服务器建立目录浏览界面,实现了教学资源共享及学生作业上传的两大功能。

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nn.functional和nn.Module

例如: (激活函数) nn.ReLU nn.Sigmoid nn.Tanh nn.Softmax (模型层) nn.Linear nn.Conv2d nn.MaxPool2d nn.Dropout2d nn.Embedding (损失函数) nn.BCELoss nn.MSELoss nn.CrossEntropyLoss 实际上nn.Module除了可以管理其引用的各种参数,还可以管理其引用的子模块 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。 可以将多个nn.Parameter组成一个列表 params_list = nn.ParameterList([nn.Parameter(torch.rand(8,i)) for i in range 可以将多个nn.Parameter组成一个字典 params_dict = nn.ParameterDict({"a":nn.Parameter(torch.rand(2,2)),

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    TF-NN

    tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) ''' 设置隐藏层数和每层的神经元个数 ''' l1 = add_layter(xx,1,10,activation_function = tf.nn.relu ) l2 = add_layter(l1,10,15,activation_function = tf.nn.relu) l3 = add_layter(l2,15,10,activation_function = tf.nn.relu) ###定义输出层 outputs = add_layter(l1,10,1,activation_function=None) ##定义损失函数 ##线性回归问题,loss

    18020

    细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

    1、使用nn.BCELoss需要在该层前面加上Sigmoid函数。 公式如下: ? 2、使用nn.CrossEntropyLoss会自动加上Sofrmax层。 公式如下: ? 补充拓展:pytorch的BCELoss和cross entropy BCELoss: torch.nn.BCELoss: Input: (N, *)(N,∗) where *∗ means, any 这里的输入和target 目标必须形状一致,并且都是浮点数,二分类中一般用sigmoid的把输出挑出一个数: m = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss() torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) output = loss(input, target) output.backward() 以上这篇细数nn.BCELoss 与nn.CrossEntropyLoss的区别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

    2.4K10

    pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor 举例: import torch from torch import nn input = torch.arange(1, 5, dtype=torch.float32).view(1, 1, 2, 2 m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest') m(input) 返回: tensor([[[[1., 1., 2., 2.], [1 m = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear',align_corners=False) m(input) 返回: tensor([[[[1.0000, 注意:最好还是使用nn.functional.interpolate(..., mode='bilinear', align_corners=True) 举例: m = nn.UpsamplingBilinear2d

    2.3K71

    tf.nn

    二、重要的API 1、tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 计算对数和标签之间的稀疏softmax交叉熵。 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( _sentinel=None, labels=None, logits=None, 转载地址:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.14/api_docs/python/tf/nn 各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子,创作不易

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    nn.modulelist()

    class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super(MyModule, self). __init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for i in range(10)]) def forward 2、和普通list的区别 和普通list不一样,它和torch的其他机制结合紧密,继承了nn.Module的网络模型class可以使用nn.ModuleList并识别其中的parameters,当然这只是个 nn.Sequential定义的网络中各层会按照定义的顺序进行级联,因此需要保证各层的输入和输出之间要衔接。 并且nn.Sequential实现了farward()方法,因此可以直接通过类似于x=self.combine(x)的方式实现forward。

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    nn.Sequential()

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 nn.Sequential()可以直接写死,如下所示: # Example of using Sequential model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d (20,64,5), nn.ReLU() ) # Example of using Sequential with OrderedDict model = nn.Sequential (OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)), ('relu1', nn.ReLU()), ('conv2 ', nn.Conv2d(20,64,5)), ('relu2', nn.ReLU()) ])) 如果想要根据条件一点点添加进去,那就可以使用其的add_module

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    nn.GroupNorm()

    当我们的输入不是1d,2d而是3d时(即五维时),代码如下: >>> input2=torch.randn(1,4,2,2,3) #输入维度为5维(b,c,l,h,w) >>> nnnn=nn.GroupNorm requires_grad=True) >>> nnnn.bias Parameter containing: tensor([0., 0., 0., 0.], requires_grad=True) >>> bb=nn.GroupNorm

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    PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx

    首先可以观察源码: eg:torch.nn.Conv2d ? eg:torch.nn.functional ? 从中,我们可以发现,nn.Conv2d 是一个类,而 nn.functional.conv2d是一个函数。 换言之: nn.Module 实现的 layer 是由 class Layer(nn.Module) 定义的特殊类 nn.functional 中的函数更像是纯函数,由 def function(input , weight, bias, padding=1) nn.xxx 能够放在 nn.Sequential里,而 nn.functional.xxx 就不行 nn.functional.xxx 需要自己定义 weight,每次调用时都需要手动传入 weight,而 nn.xxx 则不用 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional

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    torch.nn.ModuleList

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 class torch.nn.ModuleList(modules=None)[source 参数: modules (iterable, optional) – an iterable of modules to add 例: class MyModule(nn.Module): def __init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(10, 10) for i in range(10)]) def forward 参数: module (nn.Module) – 要附加的模块 extend(modules)[source] 将Python可迭代器中的模块追加到列表的末尾。 module (nn.Module) – 模块插入 各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子,创作不易,0.1元就行了。下面是微信乞讨码:

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    Pytorch-nn.Module

    类的书写如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MyLinear(nn.Module) (1)nn.Module在pytorch中是基本的复类,继承它后会很方便的使用nn.linear、nn.normalize等。 # 但不用每一个步骤都写上, # 直接放在容器中,后面再定义一个forward代码即可 nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 1), nn.MaxPool2d(2, 2) , ... ) 使用nn.Module的第三个好处是可以对网络中的参数进行有效的管理 通过.parameters()即可很方便的对参数进行查看 net = nn.Sequential( nn.Linear(4, 2), nn.Linear(2, 2)) print(list(net.parameters()))[0].shape # 输出查看第0层的参数 也可用.named_parameters

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    torch.nn.Parameter

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 class torch.nn.Sequential(*args)[source] A sequential ( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() ) # Example of using Sequential with OrderedDict model = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)), ('relu1', nn.ReLU()), ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)) , ('relu2', nn.ReLU()) ]))

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    PyTorch5:torch.nn总览&torch.nn.Module

    而在 torch.nn 下面还有一个子模块 torch.nn.functional,基本上是 torch.nn 里对应类的函数,比如 torch.nn.ReLU 的对应函数是 torch.nn.functional.relu (知乎回答) torch.nn 可以被 nn.Module 识别,并成为网络组成的一部分;torch.nn.functional 则不行。 很多人的经验是:不需要存储权重的时候使用 torch.nn.functional,需要存储权重的时候使用 torch.nn : 层使用 torch.nn ; dropout 使用 torch.nn ; 2. torch.nn.Module ---- torch.nn.Module 是所有 torch.nn 中的类的父类。 nn.Linear(16*5*5, 120),             nn.ReLU(),             nn.Linear(120, 84),             nn.ReLU(),

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    torch.nn.ParameterList

    参数说明: modules (list, 可选) – nn.Parameter要添加的列表 例子: ?

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    PyTorch nn.Module

    在实现自己设计的网络时,必须要继承这个类,示例写法如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 先定义自己的类 forward的函数写在其中 nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 1), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.ReLU(True), nn.BatchNorm2d (32), nn.Conv2d(32, 64, 3, 1, 1), nn.ReLU(True), nn.BatchNorm2d(64), nn.Conv2d (64, 64, 3, 1, 1), nn.MaxPool2d(2, 2), nn.ReLU(True), nn.BatchNorm2d(64), nn.Conv2d (64, 128, 3, 1, 1), nn.ReLU(True), nn.BatchNorm2d(128) ) 或者需要将自己设计的层连接在一起的情况 class Faltten(nn.Module

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    逻辑回归(NN Mindset)

    Andrew CS230: Deep Learning课程笔记。Logistic Regression with a Neural Network mindse...

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    torch.nn.utils

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 torch.nn.utils(nn/utils/) 1、先看一下utils目录下的文件 包括 3个文件 init.py, rnn.py, clip_grad.py, weight_norm.py 这里面是一些nn的工具,比如rnn中的序列打包成PackedSequence和解包还原成程度不等序列 5、weight_norm.py from torch.nn.parameter import Parameter def _norm(p, dim): #计算除了dim维度之外所有维度的2范数 #如果计算这个权重,dim=None #参数: #module (nn.Module): containing module #name (str, optional): 返回值: # The original module with the weight norm hook #Example:: # >>> m = weight_norm(nn.Linear

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    torch.nn.functional

    See torch.nn.Unfold for details fold torch.nn.functional.fold(input, output_size, kernel_size, dilation See torch.nn.Fold for details Pooling functions avg_pool1d torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size See torch.nn.Embedding for more details. See torch.nn.EmbeddingBag for more details. Padding mode: See torch.nn.ConstantPad2d, torch.nn.ReflectionPad2d, and torch.nn.ReplicationPad2d for

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    torch.nn.SyncBatchNorm

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 torch.nn.SyncBatchNorm(num_features, eps=1e-05 Use torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm() to convert BatchNorm layer to SyncBatchNorm before layer in the model to torch.nn.SyncBatchNorm layer. Returns: The original module with the converted torch.nn.SyncBatchNorm layer. Example: >>> # Network with nn.BatchNorm layer >>> module = torch.nn.Sequential( >>> torch.nn.Linear

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