卷积神经网络 在这个神经网络编程系列中，我们正在努力构建卷积神经网络（CNN），所以让我们看看在CNN中的张量输入。 ? 在前两篇文章中，我们介绍了张量和张量的基本属性——阶、轴和形状。...我现在要做的是把阶、轴和形状的概念用在一个实际的例子中。为此，我们将把图像输入看作CNN的张量。...注意，张量的形状 编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...这意味着我们有一个4阶张量（有四个轴的）。张量形状中的每个指标代表一个特定的轴，每个指标的值给出了对应轴的长度。 张量的每个轴通常表示输入数据的某种物理含义（real world）或逻辑特征。...总结 现在我们应该很好地理解了CNN输入张量的整体形状，以及阶、轴和形状的概念是如何应用。 当我们开始构建CNN时，我们将在以后的文章中加深对这些概念的理解。在那之前，我们下期再见!
pytorch view()函数错误解决在使用pytorch进行深度学习任务时，经常会用到view()函数来改变张量的形状(shape)。...我们通过features.size(0)获取批处理大小，并将其与-1组合使用，表示自动计算展平后的维度大小。...调整后的特征张量的形状变为 [1, 25088]，其中25088 = 512 x 7 x 7。 最后，我们创建了一个全连接层fc，并将调整后的特征张量作为输入进行处理。...view()是PyTorch中用于改变张量形状的函数，它返回一个新的张量，该张量与原始张量共享数据，但形状不同。通过改变张量的形状，我们可以重新组织张量中的元素，以适应不同的计算需求。...展平多维张量：view()函数可以将多维张量展平成一维张量，将多维的元素排列成一维的顺序。收缩和扩展维度：我们可以使用view()函数在张量的某些维度上收缩或扩展维度的大小。
这使得我们开始的时候不是扁平的。现在让我们来看一幅来自MNIST数据集的手写图像。这个图像有两个不同的维度，高度和宽度。 ? 高度和宽度分别为18 x 18。...边缘上的白色对应于图像顶部和底部的白色。 在此示例中，我们将展平整个张量图像，但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办？这是使用CNN时通常需要的操作。...让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...展平张量的特定轴 在CNN输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）》，我们了解了一个卷积神经网络的张量输入通常有4个轴，一个用于批量大小，一个用于颜色通道...这里的 1 是索引，因此它是第二个轴，即颜色通道轴。可以这么说，我们跳过了batch 轴，使其保持原样。 检查形状，我们可以看到我们有一个2级张量，其中三个单色通道图像被展平为16个像素。
1.4.1 更改数组形状 NumPy中改变形状的函数 reshape改变向量行列，向量本身不变 resize改变向量行列及其本身 .T 求转置 ravel( &amp...;amp;amp;amp;#39;F' ) 按列展平...；ravel( ) 按行展平 flatten 将矩阵转换为一行向量 squeeze 去掉矩阵中含1的维度 transpose 改变矩阵维度的顺序 1.4.2 合并数组 NumPy数组合并方法...，值为零的矩阵 2.4.3 修改Tensor形状 Tensor常用修改形状函数 dim 查看维度；view 修改行列；unsqueeze 添加维度；numel 计算元素个数 2.4.4 索引操作...RandomResizedCrop(224) 将图像随机裁剪为不同的大小和宽高比，然后缩放为224*224；RandomHorizontalFlip( ) 将图像以默认概率0.5随机水平旋转；ToTensor
以PyTorch为例，一些操作符（如torch.add()或torch.matmul()）对于不同尺寸的张量有特定的要求。...features.size(3)num_classes = 10classifier = nn.Linear(num_channels * height * width, num_classes)# 假设我们将特征张量展平为二维的...然后，我们创建一个全连接层作为分类器，并将特征张量展平为二维形状。接下来，我们使用分类器计算预测的类别分数，并使用交叉熵损失函数计算损失。最后，我们打印出计算得到的损失。...张量的尺寸对于许多深度学习任务非常重要，例如构建神经网络模型、调整输入数据的形状和大小、计算损失函数等。在神经网络中，各个层之间的输入和输出张量的尺寸必须匹配，以确保各层之间的连接正确。...这可以通过使用PyTorch提供的相关函数和方法来完成，例如size()方法用于查询张量的尺寸，view()方法用于调整张量的形状。 总而言之，张量的尺寸是指描述张量在每个维度上大小的元组形式。
为什么resnet的输入是一定的？ 因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。 输入为固定的大小有什么局限性？...原始的resnet在imagenet数据集上都会将图像缩放成224×224的大小，但这么做会有一些局限性： （1）当目标对象占据图像中的位置很小时，对图像进行缩放将导致图像中的对象进一步缩小，图像可能不会正确被分类...（2）当图像不是正方形或对象不位于图像的中心处，缩放将导致图像变形 （3）如果使用滑动窗口法去寻找目标对象，这种操作是昂贵的 如何修改resnet使其适应不同大小的输入？...而且目标对象骆驼是位于图像的右下角的。 我们就以这张图片看一下是怎么使用的。...用opencv读取的图片的格式为BGR，我们需要将其转换为pytorch的格式：RGB。
2) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(16*5*5, 120), # 全连接层需计算展平后的尺寸..., x): x = self.features(x) # [batch, 16, 5, 5] x = torch.flatten(x, 1) # 展平为...CNN vs 全连接网络对比特性CNN全连接网络参数数量空间信息保留✔️（二维结构）❌（展平为一维）平移不变性✔️（池化实现）❌适用场景图像/视频/空间数据结构化数据（表格等）注：为滤波器尺寸，为输入/...def forward(self, x): x = self.conv_layers(x) x = x.view(x.size(0), -1) # 展平处理...本文从基础原理到实战应用，系统梳理了CNN的核心知识体系，并通过PyTorch代码演示了现代CNN的实现技巧。
输入层 隐藏的卷积层 隐藏的卷积层 隐藏的 linear 层 隐藏的 linear 层 输出层 我们使用PyTorch的nn.Module类构建了该网络，网络类的定义如下： class Network(...过滤器是张量，当张量传递到层实例self.conv1时，它们用于对输入张量进行卷积。滤波器张量内部的随机值是卷积层的权重。不过请记住，实际上我们没有六个不同的张量。...： 输入形状：[1, 1, 28, 28] 输出形状：[1, 6, 12, 12] 发生的每个操作的摘要： 卷积层使用六个随机初始化的5x5滤波器对输入张量进行卷积。...正如我们过去所看到的，这种特殊的重构称为 展平张量。展平操作将所有张量元素置于一个维中。...下一步训练CNN 现在，我们应该对卷积神经网络如何转换输入张量，如何在PyTorch中调试神经网络以及如何检查所有层的权重张量有一个很好的了解。
当我们使用PyTorch进行深度学习任务时，常常需要对输入数据进行reshape操作以适应模型的输入要求。下面以图像分类任务为例，结合实际应用场景给出示例代码。...通过上述代码，我们成功将图像数据reshape为合适的形状，以适应深度学习模型的输入要求。这是一个实际应用场景下的例子，可以帮助我们更好地理解view()函数在PyTorch中的使用。...张量的内存布局必须满足连续性，即内存中的元素在展平之后是连续排列的。 ...view()函数在深度学习任务中的应用非常广泛，常用于调整输入数据的形状以适应模型的要求，例如将图像数据reshape为合适的形状、将序列数据reshape为适合循环神经网络模型的形状等。...通过使用view()函数，我们可以方便地改变张量的形状，适应不同任务和模型的要求，提高代码的灵活性和可读性。
下面是对这两个类及其功能的讲解： Gate 类 Gate类是一个自定义的神经网络层，主要用于对输入特征进行特定的变换。它的结构如下： 初始化 (__init__ 方法): dim: 输入特征的维度。...前向传播 (forward 方法): 输入x的形状为(B, N, C)，其中B是批次大小，N是特征的数量（可能是空间维度H*W的展平），C是特征维度。 x被沿着最后一个维度分成两部分x1和x2。...x2首先经过Layer Normalization，然后重塑并转置以适配卷积层的输入要求，接着进行深度可分离卷积，最后再次重塑和转置以恢复原始形状的一部分维度。...hidden_features: 隐藏层的特征维度，默认为输入特征的维度。 out_features: 输出特征的维度，默认为输入特征的维度。...前向传播 (forward 方法): 输入x的形状为(B, H*W, C)，其中B是批次大小，H*W是空间维度的展平，C是特征维度。 输入x首先经过第一个全连接层、激活函数层和Dropout层。
在输入上卷积两个内核后，我们得到两个大小相等的数组。通常将其表示为3D张量，不同的内核存在于称为“过滤器”或“内核”维度的维度中。 第四步：最大池化 现在我们对输入进行了卷积，可以应用最大池化。...第六步：展平 现在输入图像已经被过滤成一个更适合最终建模任务的抽象表示（实际上是通过几个卷积层，而不是本示例中的一个卷积层），可以通过展平将其转换为一个向量。...第七步：输出投影 可以使用一个密集网络（即矩阵乘法）将展平的矩阵投影到最终输出。YOLO的最终输出包括SxSxC类预测和SxSxBx5个边界框预测。因此，输出的形状必须为SxSx(C+Bx5)。...假设在前一步展平的输出长度为L，则密集网络的权重矩阵形状必须为Lx(SxSx(C+Bx5))。 在这个示例中，我们假设S为1，C为2，B为1。L是展平向量的长度，为18。...在本文中，我们介绍了计算YOLO输出的主要步骤： 定义输入 归一化输入 应用卷积 应用最大池化 非线性激活 展平 投影到输出形状 组合我们的最终推理
接下来转换成PyTorch的tensors： 变量和偏差也用矩阵表示，从随机数值开始 模型可以表示为 我们这样定义模型： 生成预测 对比一下原始数据 发现差距很大，因为一开始我们用的是随机数值，所以数据合不上很正常...就像我们使用线性回归一样，我们可以使用nn.Linear来创建模型，而不是手动定义和初始化矩阵 由于nn.Linear期望每个训练示例都是一个tensor，因此每个1x28x28图像tensor需要在传递到模型之前被展平为大小为...因为我们的输入数据的形状不正确。我们的图像形状为1x28x28，但我们需要它们是784的矢量。 即我们需要将它们“展评”。...在我们将一批输入传递给模型时调用的forward方法中，我们将输入tensor展平，然后将其传递给self.linear。....reshape的一个参数可以设置为-1（在这种情况下是第一个维度），让PyTorch根据原始tensor的形状自动计算出来。
发现差距很大，因为一开始我们用的是随机数值，所以数据合不上很正常。 接下来我们需要通过损失函数，来评估我们的模型和实际差距多大。...就像我们使用线性回归一样，我们可以使用nn.Linear来创建模型，而不是手动定义和初始化矩阵 由于nn.Linear期望每个训练示例都是一个tensor，因此每个1x28x28图像tensor需要在传递到模型之前被展平为大小为...我们从的数据集中，取得第一个batch，包含100张图片，传递给模型。 ? 直接输出的话报错。因为我们的输入数据的形状不正确。我们的图像形状为1x28x28，但我们需要它们是784的矢量。...在我们将一批输入传递给模型时调用的forward方法中，我们将输入tensor展平，然后将其传递给self.linear。....reshape的一个参数可以设置为-1（在这种情况下是第一个维度），让PyTorch根据原始tensor的形状自动计算出来。
ReLU激活函数，名称为'act_1_12net' act_1_12net = Activation('relu')(maxpool_12net) # 将激活后的输出展平，名称为...'flatten_12net' flatten_12net = Flatten(name = 'flatten_12net')(act_1_12net) # 在展平的输出上添加全连接层...ReLU激活函数，名称为'act_1_24net' act_1_24net = Activation('relu')(maxpool_24net) # 将激活后的输出展平，名称为...'flatten_24net' flatten_24net = Flatten(name = 'flatten_24net')(act_1_24net) # 在展平的输出上添加全连接层...与传统的回归方法不同，12-calibration-net采用了多类别分类的方式进行校准。通过对输入图像中的每个候选人脸区域进行分类，它能够学习并预测出更精确的人脸边界框位置。
segments: 分段后的子序列集合, 形状为 (N_segment, T, D) K: 聚类的数量，即模式的数量 返回: 每个维度的模式集合，形状为 (K, T, D) ""...__init__() # 卷积层，用于提取输入张量的特征 self.conv = nn.Conv2d(in_channels=D, out_channels=M, kernel_size...self.pool(x) # 使用自适应平均池化，将每个样本缩减为大小为 (M, 1) print(x.shape) x = x.view(x.size(0), -1) # 展平张量...embedding_network.conv def forward(self, x): x = self.conv(x) # 卷积层 x = x.view(x.size(0), -1) # 展平张量...特征处理方法 RMSE IE 34.0563 MultiTag2Vec 32.1983 部署方式 Python 3.9.12 Pytorch 以及其他的常用python库
他们想知道是否有可能取任何有限多面体（或 flat-sided）形状（比如立方体，而不是球体或无限大的平面)，然后用折痕将其折平。 当然，你不能将形状剪开或撕裂。...经过一番探索，他们找到了一种解决非凸面物体展平问题的方法——立方体晶格（cube lattice），它是一种三维的无限网格。...首先，他们找到一个「远离顶点」且可以展平的点，然后再找到另一个可以展平的点，不断重复这个过程，靠近有问题的顶点，并在移动时将更多的位置展平。...本文作者之一、新加坡国立大学的 Jason Ku 表示：「在有问题的顶点附近，利用让切片越来越小的方法将能够展平每个切片。」...「在这种情况下，切片并不是实际的切割，而是用于想象将形状分解成更小块并将其展平的概念性切片。然后我们在概念上将这些小切片『粘合』在一起，以获得原始表面。」Erik Demaine 说道。
会经常遇到需要把多个向量或矩阵按某轴方向进行合并的情况，也会遇到展平的情况，如在卷积或循环神经网络中，在全连接层之前，需要把矩阵展平。...这节介绍几种数据合并和展平的方法。 1....矩阵展平 import numpy as np nd15=np.arange(6).reshape(2,-1) print(nd15) #按照列优先，展平。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) 打印结果： [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3
来源：机器之心本文约2200字，建议阅读7分钟这一结果可能会帮助研究人员回答一个更重要的问题，即如何将物体从第四维展平到第三维。...他们想知道是否有可能取任何有限多面体（或 flat-sided）形状（比如立方体，而不是球体或无限大的平面)，然后用折痕将其折平。 当然，你不能将形状剪开或撕裂。...首先，他们找到一个「远离顶点」且可以展平的点，然后再找到另一个可以展平的点，不断重复这个过程，靠近有问题的顶点，并在移动时将更多的位置展平。...本文作者之一、新加坡国立大学的 Jason Ku 表示：「在有问题的顶点附近，利用让切片越来越小的方法将能够展平每个切片。」...「在这种情况下，切片并不是实际的切割，而是用于想象将形状分解成更小块并将其展平的概念性切片。然后我们在概念上将这些小切片『粘合』在一起，以获得原始表面。」Erik Demaine 说道。
研究内容 启动jupyter notebook，使用新增的pytorch环境新建ipynb文件，为了检查环境配置是否合理，输入import torch以及torch.cuda.is_available...() ，若返回TRUE则说明研究环境配置正确，若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功，但研究运行是在CPU进行的，结果如下： 3.1 softmax回归的简洁实现 完成softmax...= 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) 初始化模型参数 # PyTorch不会隐式地调整输入的形状。...因此， # 我们在线性层前定义了展平层（flatten），来调整网络输入的形状 net = nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10)) def init_weights...在简洁实现中，我还尝试了一些不同的模型结构，比如加入隐藏层或使用更复杂的优化算法，以探索更高效的模型设计。
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