小白学Pytorch

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:

  1. 必须要继承nn.Module这个类,要让PyTorch知道这个类是一个Module
  2. 在__init__(self)中设置好需要的组件,比如conv,pooling,Linear,BatchNorm等等
  3. 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

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