关于Transformer架构和原理解析的优秀文章有很多，这里列出一些供大家参考学习。本篇也就不对Transformer的结构和原理进行解读了（肯定没他们解读的好）。本篇主要从代码实现的层面，试图讲一下Transformer的Encoder和Decoder阶段各个模块的输入、输出形状，以及他们之间的关系。详解Transformer （Atte
# PyTorch 多输入多输出网络的实现指南
在深度学习中，多输入多输出（MIMO）网络是一种可以同时处理多种输入并产生多种输出的模型。接下来，我将引导你通过一个简单的示例来实现一个多输入多输出的PyTorch网络。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
下面的表格展示了实现多输入多输出网络的基本步骤：
| 步骤 | 描述
PyTorch 的基础操作1 张量张量如同数组和矩阵一样，即一种特殊的数据结构。多作为 pytorch 中，神经网络的输入、输出以及网格的参数等数据，都用张量来描述张量的使用 和 numpy 的 ndarrays 类似，区别在于张量可以在GPU或者其他专用硬件上运行，以达到更快的效果1.1 张量初始化与创建# 初始化张量
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张量与numpy的数组最大的区别在于张量可以在gpu上运行
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《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 多输入通道和多输出通道前⾯两节里我们⽤到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在⾼和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜⾊通道。假设彩色图像的⾼和宽分别是 h和 w（像素），那么它可以表示为⼀个 的多维数组。我们将⼤小为3的这⼀维称为通道（channel）维。本节我们将介
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2023-09-26 17:06:06
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5.3 多输入通道和多输出通道前面两节里我们用到的输入和输出都是二维数组,但真实数据的维度经常更高。例如,彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB(红、绿、蓝)3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w(像素),那么它可以表示为一个3 * h * w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道(channel)维。本节将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。5.3.1 多输入通道 接下来我们实
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2023-09-06 21:03:27
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回归预测 | MATLAB实现SSA-GRU和GRU多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现SSA-GRU和GRU多输入单输出预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果基本介绍建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述：发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建立中能量储备的高低取决于麻雀个体所对应的适应度值(F
目录1.概述2. 处理多维度特征的输入注：不同的激活函数（sigmoid函数）， 绘制不同的图表 1.概述 一个八维数据集：样本，每一列称为一个特征。回归模型的更改：n维的输入向量x和n维的权重w的转置作内积 + 广播处理的偏移量b，得到的1维的预测值，再使用logistic函数进行映射。使用self.linear = torch.nn.Linear(n,m)对输入
目录一、卷积层里的多输入多输出通道1.1 多输入多输出通道◼ 多个输入通道◼ 多输出通道◼ 1*1卷积核◼ 二维卷积层◼ 总结二、代码实现2.1 输入与输出（使用自定义）◼ 多输入多输出通道互相关运算2.2 1X1卷积（使用自定义）2.3 1X1卷积（使用框架）一、卷积层里的多输入多输出通道1.1 多输入多输出通道◼ 多个输入通道通常来说，我们会用到彩色图片，彩色图像一般是由RGB三个通道组成的。
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2023-10-06 23:21:13
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3.2 PyTorch与Hugging Face-3.2.3 PyTorch在大模型中的应用3.2.1 背景介绍PyTorch是一个基于Torch库的Python Package，Facebook AI Research（FAIR）于2016年发布。PyTorch在深度学习领域已经成为一种很受欢迎的框架。Hugging Face是一个自然语言处理（NLP）平台，于2016年由Clément Del
参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.3_channels多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做互相关运算。由于输入和卷积核各有个通道，我们可以在各个通道上对输入的二维数组和卷积核的二维核数组做互相关运算，再将这个互相关运算
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2023-10-19 15:08:07
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pytorch格式的模型在部署之前一般需要做格式转换。本文介绍了如何将pytorch格式的模型导出到ONNX格式的模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)格式是一种常用的开源神经网络格式，被较多推理引擎支持，比如：ONNXRuntime, Intel OpenVINO, TensorRT等。1. 网络结构定义我们以一个Image Super Resolution的
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2023-10-31 13:47:38
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nnUnet说明链接保姆级教程：nnUnet在2维图像的训练和测试不用写代码神器！教你用4行命令轻松使用nnUNet训练自己的医学图像分割模型安装和配置nnUNet环境创建python虚拟环境首先创建一个python 环境(3.7)，命名为nnunetconda create -n nnunet python=3.7然后安装pytorch环境，推荐安装最新的 pytorch的官网链接 https:
# LSTM多输出模型在PyTorch中的实现
长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的循环神经网络。LSTM特别适合于时间序列预测、自然语言处理等问题。本文将介绍如何在PyTorch中实现一个LSTM多输出模型，并通过代码示例进行说明。
## LSTM模型的基本结构
LSTM的核心是其独特的单元结构，它能够有效地捕捉长期依赖关系。通常
目录1.怎么用softmax这个分类器解决多分类问题2.在pytorch中如何实现实际使用上半讲作业回到MNIST数据集 mnist数据集做多分类 代码实现1.prepare dataset 2.design model 3.construct loss and optimizer 4.train and test1.怎么用softmax这个分类器
当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核。以1维卷积为例，卷积窗口大小为1*1，输入有三个通道，所以卷积的通道数也应该为3个通道。如下图所示，输入的数据有三个通道，卷积也有三个通道，每个通道都是一个1维的卷积核且卷积核的大小为11, 但是这样当输入通道有多个时，我们对各个通道的结果进行了累加，所以不论输入通道数是多少，输出通道数总是1.
原创
2019-11-09 20:45:00
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第二十课 卷积层的多输入和多输出通道目录理论部分多输入通道多输出通道实践部分理论部分多输入通道假设图片大小是200*200的话，那么用张量表示这个图片的话就是200*200*3，因为彩色图片是由红、绿、蓝三个通道构成的，因此表示一个彩色图片的时候要将这三原色的信息也给表示出来。那么舒润有多个通道的话要怎么计算呢？多通道的话就是每个通道都做次卷积，卷积核的维度是一样的，但是数值不一定是一样的。每个通
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2023-08-17 17:20:42
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目录1 模型的改变1.1 采用Mini-Batch(N samples)的形式2 代码的改变2.1 构造一个多层的神经网络2.2 代码的改变2.2.1 数据集2.2.2 定义多层次的神经网络函数2.2.3 损失函数和优化器2.2.4 训练函数2.2.5 完整代码 本节课以糖尿病病人的数据集为例展开，如图
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2023-10-09 22:08:42
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# 如何实现多输入多输出的多层感知机 (MLP) 模型 - PyTorch
在现代深度学习中，构建多输入多输出的模型常见于处理复杂数据，如语音识别、图像分析和其他多个领域。PyTorch是一个灵活且强大的深度学习框架，适合这一任务。本文将指导你如何实现多输入多输出的多层感知机 (MLP) 模型，并分步进行讲解。
## 整体流程
在实现多输入多输出的MLP模型时，我们可以按照以下步骤进行：
关于预测标签是是较小数量级时的解决办法: 我恰恰碰上这种极端的情况，双输出，一个标签范围大概是个位数到几百，一个标签范围则是1e-3-1e-2左右。神经网络输出是loss nan. 首先明确，loss nan是由那个面向大数量级标签的输出导致的。一开始神经网络的输出大多为在-10-10之间的个位数（不管哪个输出路都是如此）。面向大数量级标签的输出跟标签差距太大，mse破防了。当预测目标太小，比如1
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2023-08-09 10:38:46
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回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测 目录回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测，运行环境Matl
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2023-10-12 13:44:05
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