《昇思25天学习打卡营第06天|网络构建》
网络构建
神经网络模型由神经网络层和Tensor操作构成
#实验环境已经预装了mindspore==2.2.14,如需更换mindspore版本,可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
定义模型类
import mindspore
from mindspore import nn, opsclass Network(nn.Cell):def __init__(self):super().__init__()self.flatten = nn.Flatten()self.dense_relu_sequential = nn.SequentialCell(nn.Dense(28*28, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),nn.ReLU(),nn.Dense(512, 512, weight_init="normal", bias_init="zeros"),nn.ReLU(),nn.Dense(512, 10, weight_init="normal", bias_init="zeros"))def construct(self, x):x = self.flatten(x)logits = self.dense_relu_sequential(x)return logitsmodel = Network() #打印模型结构
print(model)
#Output#Network<#(flatten): Flatten<>#(dense_relu_sequential): SequentialCell<#(0): Dense<input_channels=784, output_channels=512, has_bias=True>#(1): ReLU<>#(2): Dense<input_channels=512, output_channels=512, has_bias=True>#(3): ReLU<>#(4): Dense<input_channels=512, output_channels=10, has_bias=True>#>#>
X = ops.ones((1, 28, 28), mindspore.float32)
logits = model(X)
# print logits
logits
#Output
#Tensor(shape=[1, 10], dtype=Float32, value= [[-2.40761833e-03, 2.76332069e-03, 4.36006673e-03 ... -2.03372864e-03, 2.23693671e-04, 5.74092008e-03]])
# 过Softmax获得预测概率
pred_prob = nn.Softmax(axis=1)(logits)
y_pred = pred_prob.argmax(1) #给出预测结果
print(f"Predicted class: {y_pred}")
模型层
#构建3个28*28的图像
input_image = ops.ones((3,28,28), mindspore.float32)
print(input_image.shape)
#Output (3, 28, 28)
nn.Flatten
flatten = nn.Flatten()
flat_image = flatten(input_image)
print(flat_image.shape()
#Output(3, 728) 把图像碾平成一维 满足模型输入要求
nn.dense
layer1 = nn.Dense(in_channels = 28 * 28, out_channels = 20)
hidden1 = layer1(flat_image)
print(hidden1.shape)
#Output(3, 20)
nn.ReLu
#加入非线性激活函数,增加模型复杂度
hidden1 = nn.ReLU()(hidden1)
nn.Sequential
seq_modules = nn.SequentialCell(flatten,layer1,nn.ReLU(),nn.Dense(20, 10)
)logits = seq_modules(input_image)
print(logits.shape)
nn.Softmax
#将神经网络最后一个全连接层返回的logits值缩放至[0,1], 表示每个类别的概率预测。axis指定的维度数值和为1
softmax = nn.Softmax(axis=1)
pred_probab = softmax(logits)
模型参数
- 通过model.parameters_and_names()获取
for name, param in model.parameters_and_names():print(f"Layer: {name}\nSize: {param.shape}\nValues : {param[:2]} \n")#Layer: dense_relu_sequential.0.weight
#Size: (512, 784)
#Values : [[ 0.01388695 -0.00604919 -0.00993734 ... 0.00366266 0.00065028 0.00334988] [ 0.01483851 -0.00953137 0.01422684 ... 0.01928892 0.00024049 -0.00365605]] #Layer: dense_relu_sequential.0.bias
#Size: (512,)
#Values : [0. 0.] #Layer: dense_relu_sequential.2.weight
#Size: (512, 512)
#Values : [[ 0.00495729 -0.01029267 -0.00672846 ... 0.02216997 -0.00423945 0.00603404] [-0.02003012 0.00643059 0.0076612 ... -0.0097923 -0.01475079 0.00485153]] #Layer: dense_relu_sequential.2.bias
#Size: (512,)
#Values : [0. 0.] #Layer: dense_relu_sequential.4.weight
#Size: (10, 512)
#Values : [[-0.00212924 0.0067424 0.00244794 ... -0.00193389 -0.01660973 -0.00875264] [-0.01889533 0.01057486 -0.0233639 ... -0.00306869 -0.007126 -0.00609088]] #Layer: dense_relu_sequential.4.bias
#Size: (10,)
#Values : [0. 0.]
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学懂C#编程:属性(Property)的概念定义及使用详解
在C#中,属性(Property)是一种特殊的类成员,它提供了一种灵活的机制来读取、写入或计算私有字段的值。属性使得类的字段可以像公共数据成员一样被访问,同时还可以在访问时执行自定义的逻辑,如数据验证、计算…...
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[FreeRTOS 功能应用] 事件组 功能应用
文章目录 一、基础知识点二、代码讲解三、结果演示四、代码下载 一、基础知识点 [FreeRTOS 基础知识] 事件组 概念 [FreeRTOS 内部实现] 事件组 本实验是基于STM32F103开发移植FreeRTOS实时操作系统,事件组实战操作。(当task1和task2同时完成,才执行ta…...
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使用华为物联网平台API联机设备[C#灯带开发]
开发智能灯带涉及到物联网、嵌入式系统和应用软件的结合。下面我来为你提供一个简单的示例,展示如何通过华为物联网平台来控制智能灯带的开关和颜色。 示例:控制智能灯带 准备工作 注册华为云账号,并创建物联网平台实例。在华为物联网平台…...
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MySQL 创建数据库
MySQL 创建数据库 在当今的数据驱动世界中,数据库是任何应用程序的核心组成部分。MySQL,作为一个流行的开源关系数据库管理系统,因其可靠性、易用性和强大的功能而广受欢迎。本文将详细介绍如何在MySQL中创建数据库,包括基础知识和最佳实践。 什么是MySQL数据库? MySQL…...
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基于图像处理的滑块验证码匹配技术
滑块验证码是一种常见的验证码形式,通过拖动滑块与背景图像中的缺口进行匹配,验证用户是否为真人。本文将详细介绍基于图像处理的滑块验证码匹配技术,并提供优化代码以提高滑块位置偏移量的准确度,尤其是在背景图滑块阴影较浅的情…...
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伯克利、斯坦福和CMU面向具身智能端到端操作联合发布开源通用机器人Policy,可支持多种机器人执行多种任务
不同于LLM或者MLLM那样用于上百亿甚至上千亿参数量的大模型,具身智能端到端大模型并不追求参数规模上的大,而是指其能吸收大量的数据,执行多种任务,并能具备一定的泛化能力,如笔者前博客里的RT1。目前该领域一个前沿工…...
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新火科技控股01611公布中期业绩公司拥有人应占溢利9981.3万港元同
公布中期业绩 公司拥有人应占溢利9981.3万港元 同比扭亏为盈)智通财经APP讯,新火科技控股公布截至2024年3月31日止六个月的中期业绩,收益约6.56亿港元,同比减少72.6%;毛利3214.1万港元,2023年同期毛损1438.8万港元;公司拥有人应占溢利9981.3万港元,2023年同期应占亏损约2.…...
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Vue——事件修饰符
文章目录 前言阻止默认事件 prevent阻止事件冒泡 stop 前言 在官方文档中对于事件修饰符有一个很好的说明,本篇文章主要记录验证测试的案例。 官方文档 事件修饰符 阻止默认事件 prevent 在js原生的语言中,可以根据标签本身的事件对象进行阻止默认事件…...
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机器学习-4-模型评估和混淆矩阵和ROC曲线
通透!详解混淆矩阵和ROC曲线 一文彻底理解 ROC/AUC 概念(Python) 参考小白也能看懂的 ROC 曲线详解 参考分类模型的 ROC AUC 是 0.8266,啥意思? 参考ROC曲线绘制(python+sklearn+多分类) 机器学习中的metrics.classification_report函数 1 ROC曲线 ROC曲线是一种坐标图式…...
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kotlin基础之高阶函数
Kotlin中的高阶函数、内联函数以及noinline和crossinline关键字是函数式编程中的重要概念。下面我将逐一解释这些概念的定义、实现原理、使用场景以及noinline和crossinline关键字的具体用法。 高阶函数 定义:高阶函数是接受一个或多个函数作为参数,或…...
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【Python-Pandas】DataFrame选取行数据
.loc函数 根据行索引选取特定行 In[1]: data Out[1]: A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15#取索引为a的行 In[2]: data.loc[a] Out[2]: A 0 B 1 C 2 D 3参考博客 https://blog.csdn.net/weixin_46039719/ar…...
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elasticdump和ESM
逐个执行如下命令; 1.拷贝analyzer如分词(需要分词器,可能不成功,不影响复制) ./elasticdump --inputhttp://[来源IP地址]:9200/[来源索引] --outputhttp://[目标IP地址]:9200/[目标索引] --typeanalyzer 2.拷贝映射…...