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。...test_loader.dataset)} ' f'({100. * correct / len(test_loader.dataset):.0f}%)\n') 安装好相应包： 本地运行结果： 可以看到：网络在训练集上的损失在逐渐降低...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。
当我写上一篇文章时，目标是仅使用TensorFlow的C ++ API实现相同的DNN（深度神经网络），然后仅使用CuDNN。...在这个博客文章中，我们将建立一个深度神经网络，使用宝马车的车龄、公里数和发动机使用的燃料类型预测车的价格。我们将只在C ++中使用TensorFlow。...目前在C ++中没有优化器，所以你会看到训练代码不那么好看，但是未来会添加优化器。...我们的网络已准备好在会话中启动，Python中的Optimizers API的最小化函数基本上封装了在函数调用中计算和应用梯度。这就是我在PR＃11377中所做的。...在本例中，我们做5000步。首先使用loss节点运行前向传播部分，输出网络的损失。每隔100步记录一次损失值，减少损失是活动网络的强制性属性。然后我们必须计算我们的梯度节点并更新变量。
神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。...损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。...所以只有当你有一个更好的理由时，才应该改变为其他损失函数。 如果在 Keras 中编译模型时将“mse”或“mean_squared_error”指定为损失函数，则使用均方误差损失函数。...在运行示例的第一步中，打印了模型的训练和测试数据集的均方误差，因为保留了3位小数，所以显示为0.000 从下图中可以看出，模型收敛速度相当快，训练和测试性能保持不变。...模型训练200轮进行拟合，并根据损失和准确性评估模型的性能。 BCE BCE是用于解决的二元分类问题默认损失函数。在最大似然推理框架下，它是首选损失函数。
什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上。...分布式计算：每次用户使用系统时，他都是在自己的设备上运行机器学习算法，之后新的数据点将被推送到服务器来帮助改进模型，那么未来的用户就可以使用训练的更好的算法了，这样可以减少训练成本，并且持续训练模型。..., 7]， 首先是熟悉的 js 的基础结构： 在 head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了： https://cdn.jsdelivr.net/npm/@
什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。...具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 TensorFlow.js 可以为用户解锁巨大价值： 隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上...分布式计算：每次用户使用系统时，他都是在自己的设备上运行机器学习算法，之后新的数据点将被推送到服务器来帮助改进模型，那么未来的用户就可以使用训练的更好的算法了，这样可以减少训练成本，并且持续训练模型。...js 的基础结构： 在 head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了：
如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...短期训练制度(几分钟到几小时) 正常的训练制度(数小时到一整天) 长期训练制度(数天至数周) 短期训练制度 典型的做法是在训练结束时，或者在每个epoch结束时，保存一个检查点。...长期训练制度 在这种类型的训练体系中，你可能希望采用与常规机制类似的策略：在每一个n_epochs中，你都可以节省多个检查点，并在你所关心的验证度量上保持最佳状态。...，我们将使用深度学习的Hello，World:使用卷积神经网络模型的MNIST分类任务。...(通常是一个循环的次数)，我们定义了检查点的频率(在我们的例子中，指的是在每个epoch结束时)和我们想要存储的信息(epoch，模型的权重，以及达到的最佳精确度):
摘要： 深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。 本教程是一个系列免费教程，争取每月更新2到4篇。...主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。...4.3 代码实现：用DGL库中的GATConv搭建多层GAT模型 在使用DGL库中的GATConv层时，可以将GATConv层直接当作深度学习中的卷积层，搭建多层图卷积网络。...，该激活函数在DGL库中的GATConv类在计算注意力时的非线性变换使用。...4.4 训练模型 训练模型与正常的深度学习训练过程完全一致。
在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...我用tensorflow复现了上面三种损失函数的2D版本和3D版本，具体实现我已经分享到github上： https://github.com/junqiangchen/Image-Segmentation-Loss-Functions...感兴趣的朋友可以在github上看到详细的过程，如果大家觉得这个项目还不错，希望大家给个Star并Fork，可以让更多的人学习。如果碰到任何问题，随时留言，我会尽量去回答的。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...经过检查，其实并不能这么简单的为了持续训练，而修改计算损失函数时的输入值。...不过需要注意的是，在TensorFlow中，tf.nn.sigmoid函数，在输出的参数非常大，或者非常小的情况下，会给出边界值1或者0的输出，这就意味着，改造神经网络的过程，并不只是最后一层输出层的激活函数
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现...经过检查，其实并不能这么简单的为了持续训练，而修改计算损失函数时的输入值。...不过需要注意的是，在TensorFlow中，tf.nn.sigmoid函数，在输出的参数非常大，或者非常小的情况下，会给出边界值1或者0的输出，这就意味着，改造神经网络的过程，并不只是最后一层输出层的激活函数
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
关键词：Python，tensorflow，深度学习，卷积神经网络 正文如下： 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs...请参阅下载文件的底部的说明。 为TensorFlow构建的可视化工具是TensorBoard。其功能比我们本次教程中所需要的更多。它可以在远程服务器上跟踪您的分布式TensorFlow作业。...None：此维度将是迷你批次中的图像数量。这将在训练时知道。 mnist_1.0_softmax.py 第一行是我们的1层神经网络的模型。公式是我们在以前的理论部分中建立的公式。...您也可以跳过此步骤，当您在输出中实际看到NaN时，可以回到该步骤。 你现在准备好深入 9....你可以用它回忆起你学到的东西： ? 下一步 在完全连接和卷积网络之后，您应该看看循环神经网络。 在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。
X数据是从数据文件中读取的，而w、b是在训练过程中不断变化和更新的，y则是基于前面的数据进行计算得到。 3. 损失函数和优化设置 为了训练我们的模型，我们首先需要定义一个指标来衡量这个模型是好还是坏。...例如下图，就是特征数值过大，在训练过程中，导致中间某些参数累计越来越大，最终导致产生NaN值，后续的计算结果全部被破坏掉： ? 而导致NaN的原因在复杂的数学计算里，会产生无穷大或者无穷小。...例如，在我们的这个demo中，产生NaN的原因，主要是因为softmax的计算导致。 ?...当然，经过仔细分析问题，发现也并非没有排查的方式。因为，NaN值是个奇特的类型，可以采用下述编码方式NaN != NaN来检测自己的训练过程中，是否出现的NaN。 关键程序代码如下： ?...我采用上述方法，非常顺利地找到自己的深度学习程序，在学习到哪一批数据时产生的NaN。因此，很多原始数据我们都会做一个除以某个值，让数值变小的操作。
美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。...PS并发优化 3.6 单位算力吞吐优化 4 大规模稀疏算法建模 5 总结与展望 1 背景 TensorFlow（下文简称TF）是谷歌推出的一个开源深度学习框架，在美团推荐系统场景中得到了广泛的使用。...在美团内部的深度学习场景中，RDMA通信协议使用的是RoCE V2协议。目前在深度学习训练领域，尤其是在稠密模型训练场景（NLP、CV等），RDMA已经是大规模分布式训练的标配。...但是在稀疏场景大规模的训练下，并行训练的Worker常有几百上千个，这会带来新的问题： PS架构中的PS和Worker互为Client-Server，这里以PS端为例，当Worker数目增加到上千个时，...处理器的指令流水线是一套复杂而系统的底层技术，但其中的思想在分布式深度学习框架中也被大量的使用，例如： 如果将分布式训练简单的抽象为计算和通信两个过程，绝大多数主流的深度学习框架都支持在执行计算图DAG
在定义计算图时，我为输入x，权重w1和w2以及目标y创建placeholders进行占位。然后在前向传播中，我计算目标y的预测以及损失值（损失值为y的真实值与预测值之间的L2距离）。...在这个例子中，对一个与之前例子中相似的神经网络进行训练，我首先将模型对象定义为一系列图层，然后定义优化器对象。接下来，我建立模型，指定损失函数，并用单个“fit”曲线来训练模型。 2. ...让我们试一试一个使用Torch张量来训练两层神经网络的代码教程： ? 最初，我建立了一个多层的神经网络模型，以及一个损失函数。接下来，我定义一个回溯函数，输入权重并在权重上产生损失/梯度。...训练好模型后，我们将在一个扩展名为.caffemodel的文件中获得训练好的模型。 我不会为Caffe做代码展示，但是您可以在 Caffe 的主页上查看一个教程。...在选择适合您的最佳选择时，易于使用（就架构和处理速度而言），GPU支持，教程和培训材料的获得难度，神经网络建模功能以及支持的语言都是重要的考虑因素。
深度强化学习（或者增强学习）是一个很难掌握的一个领域。在众多各式各样缩写名词和学习模型中，我们始终还是很难找到最好的解决强化学习问题的方法。强化学习理论并不是最近才出现的。...有些深度学习的工具 ，比如 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/ ） 在计算这些梯度的时候格外有用。...在我们的例子中，我们将会收集多种行为来训练它。我们将会把我们的环境训练数据初始化为空，然后逐步添加我们的训练数据。 ? 接下来我们定义一些训练我们的神经网络过程中将会用到的超参数。 ?...在深度学习中，权重初始化是非常重要的，tf.layers 默认会使用 glorot uniform intializer，就是我们熟知的 xavier 初始化，来初始化权重。...在 TensorFlow 上面实现，计算我们的策略损失可以使用 sparse_softmax_cross_entropy 函数（http://t.cn/RQIPRc7 ）。
其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平，在某些领域甚至超过。...我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征，在今后其它视觉任务中可能会用到。...Python API的使用方法 第一次运行classify_image.py脚本时，它会从tensorflow.org官网上下载训练好的模型。你需要在磁盘上预留约200M的空间。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层，并且提取CNN的倒数第二层，在本例中是一个2048维的向量。...若是要了解更多卷积神经网络的应用，你可以直接前去阅读TensorFlow的深度卷积神经网络章节，或是从ML beginner和ML expert MNIST初学者教程逐渐深入。
在机器学习和深度学习的训练过程中，数值稳定性是一个非常重要的问题。特别是在使用TensorFlow进行模型训练时，我们常常会遇到梯度为NaN的情况，这会导致训练过程无法正常进行。...本文将详细介绍如何在TensorFlow中解决反向传播过程中NaN梯度的问题，提供一些有效的方法来避免和解决这些问题。...引言 在深度学习模型的训练过程中，数值不稳定性（如梯度为NaN）会严重影响模型的训练效果。出现这种情况的原因可能有很多，包括初始化参数不当、学习率过高、损失函数出现数值问题等。...例如，在使用对数函数时，添加一个小的常数以防止对数函数的输入为0。...回答：常用的初始化方法包括Xavier初始化和He初始化，这些方法在大多数情况下都能提供较好的数值稳定性。 小结 在深度学习的训练过程中，数值稳定性是一个非常重要的问题。
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