YJH-666-CSDN博客

原创 pip is broke

macos 系统，今天用pip安装时，报错，如下： pip Traceback (most recent call last): File “/usr/local/bin/pip”, line 5, in from pkg_resources import load_entry_point ImportError: No module named pk

2018-01-13 19:42:02 328

原创 PyTorch笔记9-Batch Normalization

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记 github源码 reference1: 网易吴恩达 DL 课程 reference2: 知乎关于 BN 讨论概要我们知道 normalize input（归一化输入）可以加速神经网络的训练，那我们是否可以 normalize activation function 并 speed up 网络训练呢，这就是 Batch Normaliz

2017-11-06 12:18:13 21332

原创 PyTorch笔记8-Dropout

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记 github源码概要在训练时 loss 已经很小，但是把训练的 NN 放到测试集中跑，loss 突然飙升，这很可能出现了过拟合（overfitting）减低过拟合，一般可以通过：加大训练集、loss function 加入正则化项、Dropout 等途径，这里演示 Dropoutimport torchfrom torch.autograd i

2017-11-06 08:03:26 23780 4

原创 PyTorch笔记7-optimizer

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记 github源码概要Torch 提供了几种 optimizer，如：SGD, Momentum, RMSprop, Adam - SGD: stochastic gradient descent，随机梯度下降，每次迭代只训练一个样本，不能利用 CPU 或 GPU 并行计算 speed up，且每个样本都进行gradient descent，这无疑增

2017-11-05 01:06:15 1268

原创 PyTorch笔记6-mini batch

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记 github源码概要Torch 中提供了一种整理数据结构的好东西，叫做 DataLoader，可以用来包装自己的数据，进行批训练，而且批训练可以有多种途径import torchimport torch.utils.data as Datatorch.manual_seed(1) # reproducible<torch._C.Genera

2017-11-04 23:37:32 7430 4

原创 PyTorch笔记5-save和load神经网络

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记 github源码概要用 PyTorch 训练好神经网络（NN）后，如何保存以便下次要用的时候直接提取使用即可，下面举栗import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as F # activation functionimport ma

2017-11-04 22:32:57 3011 3

原创 PyTorch笔记4-快速构建神经网络（NN）

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记 github源码概要Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络.import torchimport torch.nn.functional as F # activation function快速搭建先回顾之前构建神经网络（NN）的步骤，如下：class Net(to

2017-11-04 20:37:12 741

原创 PyTorch笔记3-分类

本系列笔记为莫凡PyTorch视频教程笔记 github源码概要用 PyTorch 建立神经网络对事物进行分类import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as F # activation functionimport matplotlib.pyplot as plt建

2017-11-04 19:30:12 617

原创 PyTorch笔记2-关系拟合（回归）

本系列笔记为莫凡PyTorch视频教程笔记 github源码import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as F # activation functionimport matplotlib.pyplot as plt% matplotlib inline建立数据集我们创建一

2017-11-04 11:33:42 1368

原创 PyTorch笔记1-PyTorch简介

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记 github源码PyTorch简介PyTorch的安装PyTorch的安装十分简单，根据PyTorch官网，对系统选择和安装方式等灵活选择即可。这里新建一个Python3的虚拟环境后，然后在虚拟环境下用pip安装，如下图所示 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

2017-11-03 21:18:10 5351 1

原创 MAC 下定制Py交互式命令

Python交互式命令行可通过启动文件来配置，当它启动时会查找环境变量PYTHONSTARTUP，并且执行该变量中所指定文件里的程序代码。在用户主目录下创建Py启动脚本，并将其命名为.pythonstartup，这里为：import readlineimport rlcompleter# tab completionreadline.parse_and_bind("tab: complet

2017-08-16 21:20:09 603

原创决策树

决策树决策树是一种基本的分类与回归方法，它是一种树形模型。一般的，一颗决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干叶子节点，每个内部节点对应一个属性测试，每个叶子节点对应一种类别。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。特征选择特征选择在于选择对训练数据具有分类能力的特征。通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比。熵在信息论与概率统计中，熵（entropy）是表

2017-06-25 19:03:16 355

原创 Matplotlib os10.12.1环境下的中文配置

原因：matplotlib没有使用操作系统的字体库，同时默认的字体列表里没有可以显示中文的字体。解决方法：import matplotlib as mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'Hei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False在代码中指定mac系统支持的中文字体即可。

2017-06-25 10:25:16 168

原创线性回归

回归回归是监督学习的一个重要问题，输入变量X和输出变量Y均为连续变量。回归问题按照X和Y之间关系的类型，分为线性模型和非线性模型；按照输入变量的个数，分为一元回归和多元回归。线性回归根据数据的预处理，选定模型的假设空间，即包含所有可能的条件概率分布或决策模型，线性回归的假设空间就是所有这些线性函数构成的函数集合。初始数据经过处理后，可通过直观的图形输出的定性方法分析选择假设空间。impor

2017-06-23 20:43:41 582

u014532743的博客