windows10 计算文件的HASH（SHA256\MD5等）
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ubuntu给pip换源，给conda换源
ubuntu 给pip换源，给conda换源
//修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)， 内容如下：
[global]
timeout 6000
index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
//给conda换源
conda config …
ubuntu怎么在jupyter notebook中引入anaconda虚拟环境
ubuntu怎么在jupyter notebook中引入anaconda虚拟环境
~坑： 先activate visaul envirument 再打开jupyter notebook 是不行的 conda install nb_conda 也是不行的
正确做法：
conda create -n your_env_name pythonX.X #创建环境
//先activate pytorch …
（pytorch-深度学习系列）pytorch数据操作
pytorch数据操作
基本数据操作，都详细注释了，如下：
import torch#5x3的未初始化的Tensor
x torch.empty(5, 3)
print("5x3的未初始化的Tensor:")
print(x)
print("******************************")#5x3的随机初始化的…
函数对梯度的操作)
（pytorch-深度学习系列）pytorch中backwards()函数对梯度的操作
backwards()函数对梯度的操作
对于一个新的tensor来说，梯度是空的；但当对这个tensor进行运算操作后，他就会拥有一个梯度：
x torch.ones(2, 2, requires_gradTrue)
print(x)
print(x.grad_fn)y x 2
print(y)
print(y.grad_fn)…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现线性回归
pytorch实现线性回归
1. 实现线性回归前的准备
线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。 与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图…
（pytorch-深度学习系列）pytorch线性回归的便捷实现
pytorch线性回归的便捷实现
继上一篇blog，使用更加简洁的方法实现线性回归 生成数据集：
num_inputs 2
num_examples 1000
true_w [2, -3.4]
true_b 4.2
features torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs)), dtypetorch.f…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类
pytorch实现对Fashion-MNIST数据集进行图像分类
导入所需模块：
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import sys对数据集的操作（读取数据集）&#…
（pytorch-深度学习系列）使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记
使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys读取数据集：
mnist_train torchvision.datasets.FashionMNIST(root~/Datasets/FashionMNIST, trainTrue, downlo…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现多层感知机（手动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记
pytorch实现多层感知机对Fashion-MNIST数据集进行分类（手动定义模型）
多层感知机： 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。 输入和输出个数分别为4和…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现多层感知机（自动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类-学习笔记
pytorch实现多层感知机（自动定义模型）对Fashion-MNIST数据集进行分类
导入模块：
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np定义数据集：
class FlattenLayer(nn.Module): # 定义一个ten…
（pytorch-深度学习系列）pytorch避免过拟合-权重衰减的实现-学习笔记
pytorch避免过拟合-权重衰减的实现
首先学习基本的概念背景
L0范数是指向量中非0的元素的个数；(L0范数难优化求解) L1范数是指向量中各个元素绝对值之和； L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。 权重衰减等价于 L2范数正则化（regular…
（pytorch-深度学习系列）pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现-学习笔记
pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现
对于一个单隐藏层的多层感知机，其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi（i1,…,5i1, \ldots, 5i1,…,5）的计算表达式为： hiϕ(x1w1ix2w2ix3w3ix4w4ib…
（pytorch-深度学习系列）正向传播与反向传播-学习笔记
正向传播与反向传播
1. 正向传播
正向传播是指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出）。 假设输入是一个特征为x∈Rd\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^dx∈Rd的样本，且不考虑偏差项&#x…
（pytorch-深度学习系列）简单实现kaggle房价预测-学习笔记
实现kaggle房价预测
导入所需模块：
%matplotlib inline
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pdprint(torch.__version__)
torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)读取数据集： （具体以自己…
（pytorch-深度学习系列）ResNet残差网络的理解-学习笔记
ResNet残差网络的理解
ResNet伴随文章 Deep Residual Learning for Image Recognition 诞生，该文章是MSRA何凯明团队在2015年ImageNet上使用的网络，在当年的classification、detection等比赛中，ResNet均获了第一名，这也导致了Res…
（pytorch-深度学习系列）pytorch构造深度学习模型-学习笔记
pytorch构造深度学习模型
1. 通过继承module类的方式来构造模型
Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类。 可以继承基类并重构 __init()__函数和forward()forward()forward()函数的方式来构造模型。
以下是一个构造一个模型的例子&am…
（pytorch-深度学习系列）模型参数的初始化与访问操作-学习笔记
模型参数的初始化与访问操作
学习 如何初始化以及访问模型参数，以及如何在多层之间共享模型参数 首先定义一个含有单个隐藏层的多层感知机，使用默认方式初始化该模型的参数，并且进行一次前向计算：
import torch
from torch impo…
（pytorch-深度学习系列）pytorch实现自定义网络层，并自设定前向传播路径-学习笔记
pytorch实现自定义网络层，并自设定前向传播路径-学习笔记
1. 不包含模型参数的自定义网络层
首先我们自定义一个网络层， 定义一个网络层，使其不包含模型参数，并在forward()函数中进行运算：
import torch
from torc…
（pytorch-深度学习系列）读取和存储数据-学习笔记
读取和存储数据
我们可以使用pt文件存储Tensor数据：
import torch
from torch import nnx torch.ones(3)
torch.save(x, x.pt)这样我们就将数据存储在名为x.pt的文件中了 我们可以从文件中将该数据读入内存：
x2 torch.load(x.pt)
print(x2)还可以存…