Pytorch入門學習——快速搭建神經(jīng)網(wǎng)絡、優(yōu)化器、梯度計算
PyTorch入門教程——搭建神經(jīng)網(wǎng)絡、優(yōu)化器與梯度計算
對于想要學習Nerf入門的朋友，首先確保具備基礎的PyTorch、機器學習和深度學習知識。可以從吳恩達和李飛飛老師的課程中獲取這些基礎知識（B站資源）。
接著，閱讀Nerf的原始論文，嘗試理解公式，結合PaperCode或GitHub上開源的代碼。從整體框架入手，逐層解析代碼，與論文內容相聯(lián)，掌握代碼實現(xiàn)流程。
遇到不解之處，如NDC空間轉換，可在搜索引擎中尋找資料。繼續(xù)閱讀Nerf方向的多篇論文（建議至少20篇），關注其工作進展，理解模型的最新動態(tài)。
隨著學習深入，關注頂級會議如ICCV和CVPR，總結研究進展。記住，Nerf雖流行，但學習起來并不難，因為它有大量的教程和代碼資源可供參考。
本文將指導你通過以下步驟實踐：
- 不依賴計算圖，手動實現(xiàn)梯度計算和參數(shù)更新
- 數(shù)據(jù)和參數(shù)張量合并，自動計算梯度，手動更新參數(shù)
- 使用Adam優(yōu)化器自動更新參數(shù)
- 自定義前向傳播和反向傳播操作
- 創(chuàng)建自定義Module進行模型構建
- 利用control flow和weight sharing進行模型設計
推薦查閱PyTorch官方教程，從Numpy到PyTorch的轉換以及如何實現(xiàn)基礎神經(jīng)網(wǎng)絡。通過實例，如兩層全連接網(wǎng)絡，學習如何使用AutoGrad、定義自定義非線性層和優(yōu)化器。最后，了解如何創(chuàng)建自定義Module以適應動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡之歸一化與BatchNormalization理論
numpyasnpimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimport...[0]#還原數(shù)據(jù)的特征y=data[:][1]#還原數(shù)據(jù)的標簽yhat=net(X)returnF.mse_loss(yhat,y)deffit...Z-Score初始化并不是為深度學習算法量身設計的數(shù)據(jù)歸一化方法,在實際神經(jīng)網(wǎng)絡建模過程中,Z-Score的使用...
torch 損失函數(shù)大全
Torch損失函數(shù)詳解 1. L1Loss: 計算output與target的絕對值差。reduction參數(shù)可選mean或sum，分別返回平均值或總和，默認為mean。輸入和標簽需要維度相同。2. 均方誤差損失 MSELoss: 測量x和y中每個元素的均方誤差。reduction同上，輸入和標簽要求維度一致。3. CrossEntropyLoss: 用于神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的歸一化和...
深度學習caffe的代碼怎么讀
你可以先模仿已有的層去實現(xiàn)這四個函數(shù)，而且我相信forward函數(shù)很快就可以寫出來了，但backward的還是一頭霧水。這時我們就要補補神經(jīng)網(wǎng)絡里最核心的內容了——Backpropagation.4．理解并實現(xiàn)Backpropagation 這個我覺得是與平臺無關的，不管你是使用Caffe、Torch 7,還是Theano,你都需要深刻理解并掌握的。因...
深度技術win7怎樣安裝步驟
開發(fā)深度學習應用涉及到訓練神經(jīng)網(wǎng)絡,這自然需要執(zhí)行大量計算。也因此,我們需要越來越多的并行運算,而 GPU 正好能夠滿足我們的需求。這也是當前 GPU 需求旺盛...> conda create --name torch python=3.7> conda activate torch> conda install nb_conda> python -m ipykernel install --user --name torch --disp...
深度win10系統(tǒng)怎么安裝步驟
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中原區(qū)唇形： ______ 看書 & 實用 網(wǎng)上有很多git的教程,推薦一個適合入門的,叫pro git.好像有中文版.然后自己建一個github項目,寫一些代碼,push上去.就算入門了.
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中原區(qū)唇形： ______ 給配平化學方程式的方法編有意義的口訣.如“奇配偶法”可編成: “奇數(shù)如手、左右開弓、跟蹤追擊、有始有終”.示例:Fe2O3+HCl—FeCl3+H2O的配平.第一步:奇數(shù)如手,如果化學方程式中出現(xiàn)多種元素為奇數(shù),則應找出現(xiàn)頻率單一的哪一種元素,這里有氯、氧兩種元素屬于奇數(shù),但氯元素只出現(xiàn)一次,故要從氯元素入手,Fe2O3+HCl—2FeCl3+H2O;第二步:左右開弓,將反應物與生成物中同時出現(xiàn)氯元素的物質配平,Fe2O3+6HCl—2FeCl3+H2O;第三步:跟蹤追擊,把其它元素也配平,Fe2O3+6HCl—2FeCl3+3H2O;第四步:有始有終,將短橫線改成等號,全程檢查,Fe2O3+6HCl=2FeCl3+3H2O.
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