1.paddle掌握（一）paddle安装和入门
2.C++ 部署深度学习模型、STB进行图像预处理
3.pytorch中model、conv、linear、nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解+finetune应用（上）
paddle掌握（一）paddle安装和入门
首先，我们从安装PaddlePaddle开始。安卓源码dump官方推荐有深度学习开发经验且注重源代码和安全性的开发者使用，确保你的本地环境已安装CUDA和Anaconda。为了安装CUDA，你需要:1. 下载CUDA .7，可以从CUDA Toolkit Archive获取。
2. 打开命令窗口，通过win+R运行管理器，输入`cmd`。
3. 通过命令行查看CUDA版本。
安装PaddlePaddle后，炒期货 源码我们来实现一个经典的深度学习入门项目——MNIST手写字符识别，这就像软件开发的“hello world”项目。LeNet模型将用于对MNIST数据集进行图像分类。MNIST数据集包含,个训练样本和,个测试样本，数据预处理已标准化，每张是x像素，值在0到1之间。获取数据集地址：yann.lecun.com/exdb/mnist。 利用PaddlePaddle的`paddle.vision.datasets.MNIST`，我们可以加载数据并查看训练集中的一条数据，如`train_data0`的标签为[5]。 接着，我们构建LeNet模型，使用`paddle.nn`中的函数如`Conv2D`、`MaxPool2D`和`Linear`。《stl源码剖析以下是模型构建的输出。 模型训练和预测可以通过高层API实现，如`Model.fit`进行训练，`Model.evaluate`进行预测。基础API下，你需要构建训练数据加载器，定义训练函数，设置损失函数，按批处理数据，进行训练，并在训练后用测试数据验证模型效果。C++ 部署深度学习模型、STB进行图像预处理
在深入学习如何使用C++部署深度学习模型之后，我们首先回顾了前一篇文章的内容，其中主要介绍了如何使用训练得到的python script 源码权重文件导出静态图模型，以及如何使用C++调用模型完成实际部署的模拟。这一过程的详细步骤包括导出静态图模型的三个关键步骤，以及在前一章中提及的dump静态图方法。完成静态图导出后，我们进入了C++推理代码的编写阶段。推理代码的主逻辑简单且直接，其主要任务是实现模型的运行并产生预测结果。为了进行实际部署，我们还需要对代码进行编译，根据部署平台的不同，选择适当的编译方式，如x或进行交叉编译以适应如安卓等设备。同时，为了支持推理过程，需要配置相应的excel web源码环境，确保MegEngine Lite的库文件和stb头文件的可用性。具体步骤包括从源代码编译MegEngine，安装所有必要的依赖，使用cmake进行编译工程，以及将编译后生成的库文件放置在易于访问的目录中。为了便于集成stb库，只需将其头文件包含到项目内，并定义STB_IMAGE_IMPLEMENTATION以使用stbi_load()函数加载。
完成编译后，我们得到了二进制文件inference，它包含了解析模型和执行推理的完整功能。在实际应用中，只需准备一张手写数字与模型位于同一目录下，并确保和模型的命名与代码中定义的一致，即可执行二进制文件并获取预测结果。这一过程展示了从模型导出、代码编写、编译部署到执行的完整链路，实现了LeNet神经网络在C++环境下的高效部署。
pytorch中model、conv、linear、nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解+finetune应用（上）
在深度学习编程初学者面对的挑战中，理解模型参数和方法是关键一步。本文将对PyTorch中的`model`, `conv`, `linear`, `nn.Module`和`nn.optim`模块的常见属性和方法进行深入解析，旨在消除疑惑，并提供清晰的理解路径。
首先，`model(net)`代表模型类的一个实例对象，例如 `model(net) = LeNet(3)`，这里 `LeNet` 是网络类，而数字 `3` 代表类别数量。`LeNet` 类型可能由不同开发者实现，具体细节在后续章节中会详细讨论。`Module`, `Optimizer`, `Conv2d`, `Linear` 等类则继承自 `Module`，是构成模型的基本单元。
模型类的初始化包含了8个有序字典，这些字典用于存储模型参数和结构。有序字典确保了数据的顺序性，而模型自身只直接使用 `self._parameters` 和 `self._modules` 这两个字典。
关注的主要方法包括但不限于 `add_module()`, `get_parameter()`, `modules()`, `named_modules()` 和 `parameters()` 等。这些方法提供了获取模型结构、参数信息以及执行模型更新的能力。
举例来说，构建一个简单的 `LeNet` 模型时，除了定义模型类自身和使用 `nn.Conv2d`, `nn.Linear` 等类外，这些对象都继承自 `Module` 类，因此它们都具备 `self._parameters` 和 `self._modules` 属性，以及一系列相关方法。
在 `LeNet` 的上下文中，`model.conv1`, `model.fc1` 等层同样继承自 `Module`，它们各自拥有属性和方法，允许操作参数，如初始化 `model.conv1.weight` 使用凯明正态分布。
模型的层可被替换或调整，例如将 `model.fc3` 替换为 `nn.Linear(model.fc2.out_features, class_num)`，用于调整分类器输出数量。这些操作是模型微调过程中的常见实践。
解释清楚了模型参数的来源后，文章深入探讨了 `Conv2d` 和 `Linear` 类的参数和方法，这一部分的清晰理解有助于深入理解模型构建和参数操作。
解决参数如何进入 `self._parameters` 和 `self._modules` 属性的疑问，涉及对魔术方法如 `__setattr__`、`__getattr__`、`__delattr__`、`__getattribute__` 和 `__dict__` 的理解，以及 `getattr()` 和 `dir()` 函数的作用。
构建模型时，属性和参数会依次进入这些有序字典。以 `model.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)` 的过程为例，参数首先在 `Module` 类中存储，接着被注册到 `model` 实例的 `self._parameters` 中。若参数为 `Parameter` 类型，会进一步注册到该字典，以确保模型结构和参数的正确性。
通过理解模型属性和方法的运作机制，开发者能够更高效地构建和调整深度学习模型，提升模型性能和适应性。
以上内容为本文的主要部分，更多深入细节和源码剖析将在后续篇章中呈现。期待读者们继续探索，深化对深度学习模型构建的理解。