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发现一个比较好的教程#xff0c;对于自己来说比较合适#xff0c;适合从零开始的教程。
1、搭建一个简单的网络
https://www.cnblogs.com/PythonLearner/p/13587092.html
搭建网络这步说的比较清楚#xff1a; 我们使用nn包中的Sequential搭建网络#…小白学Pytorch
发现一个比较好的教程对于自己来说比较合适适合从零开始的教程。
1、搭建一个简单的网络
https://www.cnblogs.com/PythonLearner/p/13587092.html
搭建网络这步说的比较清楚 我们使用nn包中的Sequential搭建网络这个函数就是那个可以让我们像搭积木一样搭神经网络的一个东西。
nn.Linear(2,10)的意思搭建输入层里面的2代表输入节点个数10代表输出节点个数。Linear也就是英文的线性意思也就是这层不包括任何其它的激活函数你输入了啥他就给你输出了啥。nn.ReLU这个就代表把一个激活函数层把你刚才的输入扔到了ReLU函数中去。 接着又来了一个Linear最后再扔到Sigmoid函数中去。 2,10,1就分别代表了三个层的个数简单明了。 从一个比较简单的例子入手构建了一个完整的小型网络非常简单明了。
之前文章的搭积木这个例子一直没怎么理解
2、训练集与测试集
https://www.cnblogs.com/PythonLearner/p/13587142.html
一些机器学习的用语。
训练集train set、验证集valid set、测试集test set 举个高三学生高考的例子吧
训练集 就是 平时的作业习题册等验证集 就是 一模、二模、三模的试题测试集 就是 高考试题
训练集是给学生进行学习的提高学生的能力验证集是用来检验学生的学习方法学习方向学习方式是否正确测试集是最终考察学生的成绩如何。 3、浅谈dataset和dataloader
https://www.cnblogs.com/PythonLearner/p/13587125.html
主要是__getitem__函数_getitem__函数接收一个index然后返回图片数据和标签这个index通常是指一个list的index这个list的每个元素就包含了图片数据的路径和标签信息。dataloader的简单用法以及batch的含义清晰明了简易多看几遍。
4、构建模型三要素与模型初始化
https://www.cnblogs.com/PythonLearner/p/13587092.html
模型三要素
必须要继承nn.Module这个类要让PyTorch知道这个类是一个Module在__init__(self)中设置好需要的组件比如convpoolingLinearBatchNorm等等最后在forward(self,x)中用定义好的组件进行组装就像搭积木把网络结构搭建出来这样一个模型就定义好了
用多层感知机的话用不到卷积层池化层这些概念当作一个了解主要是了解构建模型需要什么。
5、torchvision预训练模型与数据集全览
https://www.cnblogs.com/PythonLearner/p/13593925.html
常用数据集常见模型常见图像增强方法
粗略浏览了一下这个用不太到直接pass
6、模型的构建访问遍历存储
https://www.cnblogs.com/PythonLearner/p/13617068.html
没理解完
