求解下面这个简单函数的极小值： f(x) = x^2 \times sin(x) 函数连续可导可以使用高中学习过的计算函数导数的方式来寻找函数的极小值点，这种方法和梯度下降算法非常类似，不同的是梯度下降算法是一个迭代过程...选择合适的学习率对模型训练结果的好坏尤为重要，当然针对处理的问题和数据集的不同合适的学习率是不一样的，可以通过网格搜索等方式选择合适的学习率。后来基于梯度下降算法又提出了很多优化算法。...[fzzdzut42i.gif] 求解线性方程 假设现在有一个简单的线性方程： y = w\times x + b 对于二元一次线性方程只需要已知两个点联立方程组消元就可以精确的求解出方程的解 w^*,...现在为上面的简单线性方程添加一个小的高斯噪声 \epsilon： y = w \times x +b + \epsilon,\ \epsilon \in N(0.01, 1) 虽然 \epsilon 误差比较小...龙良曲深度学习与PyTorch入门实战：https://study.163.com/course/introduction/1208894818.htm 原文地址：https://mp.weixin.qq.com
[9b7lul2z83.png] 介绍完梯度下降算法，接下来通过具体的编程实现简单线性回归（对于只有一个样本特征的回归问题，我们称之为简单线性回归）。...为了更好的介绍简单简单线性回归案例，将实现简单线性回归分成四个关键步骤： 准备数据 计算误差 计算梯度 梯度更新 准备数据 本小节准备了一个名为data.csv的外部数据文件，文件内容格式如下所示： ....，」 针对这样的数据集使用线性回归模型非常合适。...计算误差 使用梯度下降算法之前需要确定一个损失函数，这里使用简单的均方误差损失函数。...] 有了核心步骤和代码，接下来就可以来训练我们的线性回归模型了。
pytorch版本0.4.0 import torch from torch.autograd import Variable # train data x_data = Variable(torch.Tensor
最简单的RNN回归模型入门（PyTorch版） RNN入门介绍 至于RNN的能做什么，擅长什么，这里不赘述。如果不清楚，请先维基一下，那里比我说得更加清楚。...PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数，介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...在咱们的回归案例中，一个序列中包含若干点，而每个点的所代表的函数值（Y）作为一个样本，则咱们案例中的input_size为1。这个参数需要根据自己的实际问题确定。...下面是PyTorch官方的说明： [RNN的输入输出] 对于RNN的输入包括输入序列和一个初始化的隐藏状态$h_0$。...代码实现与结果分析 好了，搞清楚了RNN的基本原理以及PyTorch中RNN类的输入输出参数要求，我们下面实现我们的回归案例。
pytorch中的线性回归 简介： 线性回归是一种基本的机器学习模型，用于建立输入特征与连续输出之间的关系。...线性回归原理 在线性回归中，我们假设输入特征 X 与输出 Y 之间的关系可以表示为： Y = WX + b 其中， W 是特征的权重（系数）， b 是偏置项，用于调整输出值。...通常使用最小化均方误差（Mean Squared Error，MSE）来衡量预测值与真实值之间的差距。 实现线性回归 在 PyTorch 中，我们可以利用自动求导功能和优化器来实现线性回归模型。...下面是一个简单的线性回归示例代码： 我们的目的是：预测输入特征X与对应的真实标签Y之间的关系。...，线性回归模型的方程为： Y = 1.9862X + 0.0405 其中： Y 是预测的因变量值， - X 是自变量的值。
它的基本思想是通过不断调整神经网络中的权重和偏差，使其能够逐渐适应输入数据的特征，从而实现对复杂问题的建模和预测。...在代码实现前，我能先了解一下反向传播是怎么个事，下文主要以图文的形式进行输出这里我们回顾一下梯度，首先假设一个简单的线性模型接下来，我们展示一下什么是前向传播（其实就是字面的意思），在神经网络中通常以右面的进行展示...x=2，y=4，我写了一下如果错了欢迎指正这里粗略的解释一下pytorch中的tensor，大概意思是它重要，其中还有包含了可以存储数值的data和存储梯度的gradw.requires_grad =...下面以一个简单的神经网络为例，说明链式求导法则在神经网络中的应用：假设我们有一个简单的神经网络，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。...希望本文对您有所帮助，深入了解反向传播将有助于更好地理解深度学习的工作原理和应用。本文根据b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》完结合集学习后加以整理，文中图文均不属于个人。
安装 PyTorch 会安装两个模块，一个是torch，一个 torchvision, torch 是主模块，用来搭建神经网络的，torchvision 是辅模块，有数据库，还有一些已经训练好的神经网络等着你直接用...Variable PyTorch中的神经网络来自于autograd包，autograd包提供了Tensor所有操作的自动求导方法。 autograd.Variable这是这个包中最核心的类。...二、PyTorch实现回归 先看完整代码： ? ? 首先创建一组带噪声的二次函数拟合数据，置于Variable中。定义一个构建神经网络的类Net，继承torch.nn.Module类。...Net类的构造方法中定义输入神经元、隐藏层神经元、输出神经元数量的参数，通过super()方法获得Net父类的构造方法，以属性的方式定义Net的各个层的结构形式；定义Net的forward()方法将各层的神经元搭建成完整的神经网络前向通路...三、PyTorch实现简单分类 完整代码： ? ? 神经网络结构部分的Net类与前文的回归部分的结构相同。
如果你需要一个兼容 NumPy 的表征，或者你想从现有的 NumPy 对象中创建一个 PyTorch 张量，那么就很简单了。...NumPy PyTorch 并不是 NumPy 的简单替代品，但它实现了很多 NumPy 功能。其中有一个不便之处是其命名规则，有时候它和 NumPy 的命名方法相当不同。...([6, 5, 4]) 1.3 PyTorch 变量 PyTorch 张量的简单封装 帮助建立计算图 Autograd（自动微分库）的必要部分 将关于这些变量的梯度保存在 .grad 中 结构图：...interface 连接你的模型、数据和你最喜欢的工具 在查看复杂模型之前，我们先来看个简单的：简单合成数据集上的线性回归，我们可以使用 sklearn 工具生成这样的合成数据集。...的线性回归。
下面我们通过一个简单机器学习的案例，来理解机器学习的过程。...这种方法也称为线性回归，目标是建立一个系统，将向量x作为输入,预测标量y作为输出，线性回归的输出是输入的线性函数，令y表示模型预测y应该取的值，回归输出为： y = ax + b 其中y是模型预测y的结果值...，确定回归输出的预测模型。...度量回归预测模型的性能最常用的方法是计算预测值与真实值的均方误差（MSE），均方误差（MSE）的计算方法为总偏差除以样本个数，计算公式为： 例5 计算均方误差（MSE） 案例代码见课程资源（unit1...通过编写简单回归案例，我们现在已经了解了编写机器学习程序的基本过程。
pytorch中的非线性回归 简介：非线性回归是指因变量（目标输出）与自变量（特征输入）之间的关系不是线性的情况。...与线性回归不同，非线性回归中因变量与自变量之间的关系可能是曲线状的，可以是多项式关系、指数关系、对数关系等。在非线性回归中，模型的拟合函数通常不是线性的，因此需要使用其他方法来拟合数据。...下面是PyTorch 实现非线性回归，并解释代码中的关键部分。...[-1, 1]之间的100个数据点 Y = X.pow(2) + 0.2 * torch.rand(X.size()) # 添加噪声 定义一个简单的非线性回归模型。...个数据点 Y = X.pow(2) + 0.2 * torch.rand(X.size()) # 添加噪声 # 定义非线性回归模型 class NonLinearRegression(nn.Module
逻辑回归 Logistic Regression 逻辑回归是线性的二分类模型 模型表达式： \begin{array}{c} y=f(W X+b)\\ f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}} \...} 线性回归是分析自变量 x 与 因变量 y( 标量 ) 之间关系的方法 逻辑回归是分析自变量 x 与 因变量 y( 概率 ) 之间关系的方法 逻辑回归也称为对数几率回归（等价）。...对数回归 lny=+ 就是用+拟合lny。 同理，对数几率回归就是用WX+b拟合对数几率。 机器学习模型训练步骤 数据采集，清洗，划分和预处理：经过一系列的处理使它可以直接输入到模型。...模型：根据任务的难度选择简单的线性模型或者是复杂的神经网络模型。 损失函数：根据不同的任务选择不同的损失函数，例如在线性回归中采用均方差损失函数，在分类任务中可以选择交叉熵。...逻辑回归的实现 # -*- coding: utf-8 -*- import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import
更简单实用的pytorch——pytorch_lighting介绍PyTorch Lightning的优点PyTorch Lightning 是一个“batteries included”的深度学习框架...Lightning 是建立在 PyTorch 基础之上的高级封装，旨在简化深度学习模型的训练过程。...为了避免这些问题，应该确保按照官方文档推荐的版本兼容性矩阵来安装相应版本的 PyTorch 和 PyTorch LightningPyTorch Lightning 和 PyTorch 的版本对应关系。...使用教程定义LightningModuleLightningModule 使您的 PyTorch nn.Module 能够在训练步骤（还有可选的验证步骤和测试步骤）内以复杂的方式一起运行。...拥有你的循环（高级） — PyTorch Lightning 2.3.3 文档 --- Own your loop (advanced) — PyTorch Lightning 2.3.3 documentation
pytorch的windoows下安装 Step1：通过百度云下载安装包 Amazon Cloud(py36)或者百度云(py36)或百度云(py35) Step2：构建虚拟环境（打开CMD命令提示符窗口...install --offline path/to/tar/pytorch-0.1.12-py3X_0.1.12cu80.tar.bz2 conda install nb_conda Step4：打开...pytorch在64位Windows下的conda安装包 pytorch的使用 api的介绍https://pytorch.org/docs/master/tensors.html 特点优点...tensor 和tensorflow中的张量一样 ? tensor的创建 ? 矩阵的乘法 ? ?...以上过程可以看作是三个复合函数的运算 直接调用z.backward()可进行反响传播求导数 ? 用pytorch实现线性回归 1.构建原始数据 ? 2.写出损失函数，和反向传播函数 ?
建立utils.py文件，写入工具代码 首先引入pytorch包 import torch import matplotlib.pyplot as plt 定义第一个工具：用曲线表示梯度下降过程。...def plot_curve(data): # 先画一个曲线,以表示training下降的过程 fig = plt.figure() plt.plot(range(len(data...value') # 输入y轴名称 plt.show() 定义第二个工具：用图像表示识别结果 def plot_result_image(img, label, name): # 以图像的方式输出识别出的结果...torch.LongTensor(label).view(-1, 1) out.scatter_(dim=1, index=idx, value=1) return out 下面开始写main.py主代码 首先引入pytorch...中的相关工具包 import torch from torch import nn # nn用于完成神经网络间的相关操作 from torch.nn import functional as F # F
plot_curve(train_loss) 结果如下 但要注意loss的降低程度不能代表神经网络结构模型的好坏，应该将最终的正确率结果作为验证模型优劣的工具。...正确的话返回1，后面sum将正确的1集合起来,最后再转换为float和item类型(tensor的转换) total_correct += correct # 正确的次数加到total_correct...('acc', acc) 这里输出了正确率为 acc 0.8886 88.86%的正确率，效果尚可。...为更直观的显示出识别结果，加入代码： x, y = next(iter(test_loader)) # 查看batch的预测结果 out = net(x.view(x.size(0), 28*28))...pred = out.argmax(dim=1) plot_result_image(x, pred, 'test') # 直观显示结果 输出一张3*3的识别图片 ?
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...1.加减乘除 2.对数，指数，幂函数 3.三角函数 应用：线性回归 张量变换 1.torch.reshape torch.reshape(input,shape) 功能：变换张量形状 注意事项：当张量在内存中是连续时...input : 要变换的张量 dim0 要交换的维度 dim1 要交换的维度 code # torch.transpose t = torch.rand((2, 3, 4)) t_transpose...None) torch.asin(input, out=None) torch.atan(input, out=None) torch.atan2(input, other, out=None) 应用：线性回归...线性回归是分析一个变量与另外一（多）个变量之间关系的方法。
一、 sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html...首先，要创建一组数据，随机选取一组x数据，然后计算出它在2x-1这条线附近对应的数据，画出其散点图： # 演示简单的线性回归 import matplotlib.pyplot as plt import...对应的值 plt.scatter(x, y) 接下来，就按照步骤一步步实现： 1、选择模型类： 在这个例子中，我们想要计算一个简单的线性回归模型，可以直接导入线性回归模型类： from sklearn.linear_model...比如下面的： 拟合偏移量（直线的截距） 对模型进行归一化处理 对特征进行预处理以提高模型灵活性 在模型中使用哪两种正则化类型 使用多少模型组件 对于这个线性回归实例，可以实例化 LinearRegression...“新数据”是特征矩阵的 x 的坐标值，我么需要用模型预测出目标数组的 y 轴坐标： xfit = np.linspace(-1, 11) # 产生新数据，是特征矩阵的 x 的坐标值 将这些 x 值转换成
一级缓存是基于 SqlSession 的缓存，而二级缓存则是跨 SqlSession 的缓存。使用缓存可以大大提高查询的性能，因为重复的查询不会每次都访问数据库，而是从缓存中获取结果。...场景案例假设我们有一个电商系统，其中有一个用户表 users，每次请求需要获取用户的信息。...在上面的案例中，我们只要调用了 createUser 方法插入新用户，MyBatis 就会清除与用户相关的缓存数据，保证下次查询时获取到的是最新的数据。...总结通过以上步骤，我们在一个简单的 Spring Boot 项目中集成了 MyBatis 的一级和二级缓存机制，并通过一个实际的场景案例展示了缓存的使用及其原理。...这样，我们可以提高系统的查询性能，减少对数据库的频繁访问。
一、Logistic回归的概述 Logistic回归是一种简单的分类算法，提到“回归”，很多人可能觉得与分类没什么关系，Logistic回归通过对数据分类边界的拟合来实现分类。...而“回归”也就意味着最佳拟合。要进行最佳拟合，则需要寻找到最佳的拟合参数，一些最优化方法就可以用于最佳回归系数的确定。...二、最优化方法确定最佳回归系数 最优化方法有基于梯度的梯度下降法、梯度上升发，改进的随机梯度下降法等等。基于梯度的优化方法在求解问题时，本身对要求解的问题有要求：即问题本身必须是可导的。...其次，基于梯度的方法会使得待优化问题陷入局部最优。此时，一些启发式优化方法可以很好的解决这样的问题，但是启发式算法的求解速度较慢，占用内存较大。 对于确定回归系数这样的问题 ?...不存在多峰，也就是说不存在除最优值之外的局部最优值。其次，这样的问题是可求导的，所以基于梯度的方法是可以用来求解回归系数的问题的。优化算法见optimal algorithm类别。
本次分享一个简单的使用PyTorch进行图像分类模型搭建的小案例，让大家对PyTorch的流程有一个认知。 1....transforms.ToTensor()：将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch张量，并且自动将像素值从 [0, 255] 归一化到 [0, 1]。...输出真实标签： classes 中定义了 CIFAR-10 数据集的各个类标签。对于我们展示的每个样本，打印出它们的真实标签。...解释： 定义一个简单的卷积神经网络 Net，继承自 nn.Module。...使用训练好的模型 net 对图像进行预测，并输出预测的分类标签。 8.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
