newmodel = nin.SRResNet(cfg) if not args.cpu: newmodel.cuda() layer_id_in_cfg = 0 start_mask = torch.ones(3) end_mask = cfg_mask[layer_id_in_cfg] i = 0

时间: 2023-12-06 15:41:33 浏览: 70

rn.rar_in_java neural network_neural network java

在Java中实现神经网络是一项挑战，但也是一种强大的技术实践。神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，常用于解决复杂的学习和预测问题，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。本篇文章将深入探讨如何在Java环境下构建和训练神经网络。我们需要了解神经网络的基本构成。一个简单的神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收数据，隐藏层处理数据，而输出层则给出预测结果。每个层由多个神经元构成，神经元之间通过权重连接，形成网络的结构。在Java中，我们通常使用库来简化神经网络的实现。例如，Deeplearning4j是一个流行的开源深度学习库，它提供了丰富的API来创建和训练神经网络。使用这个库，你可以创建各种类型的网络，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。创建神经网络的第一步是配置网络架构。这包括定义输入层的大小、隐藏层的数量和每层的神经元数量，以及输出层的大小。在Deeplearning4j中，你可以通过`MultiLayerConfiguration`类来完成这些设置。例如： ```java MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder() .list() .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(inputSize).nOut(hiddenSize).build()) .layer(new OutputLayer.Builder().nIn(hiddenSize).nOut(outputSize).build()) .build(); ``` 接下来，你需要创建`MultiLayerNetwork`实例并初始化权重。权重初始化对网络的性能至关重要，因为它们决定了网络的初始状态。Deeplearning4j提供了多种初始化方法，如Xavier、He等。 ```java MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf); model.init(); ``` 有了网络结构，就可以加载数据并开始训练了。数据通常以DataSet或DataSetIterator的形式提供。你可以使用`DataSetPreProcessor`对数据进行预处理，比如归一化或标准化。然后，使用`model.fit()`方法进行训练： ```java model.fit(dataSet); ``` 在训练过程中，你可以监控损失函数和准确率，调整超参数如学习率、批次大小和迭代次数以优化性能。Deeplearning4j还支持模型保存和加载，方便后续的预测或继续训练： ```java model.save("rn.model"); // ... later ... model = ModelSerializer.restoreMultiLayerNetwork("rn.model"); ``` 此外，你还可以利用GPU加速训练过程。如果Java环境支持JNA（Java Native Access），Deeplearning4j可以自动检测并利用GPU资源。 Java中的神经网络实现虽然不如Python那么直观，但借助Deeplearning4j这样的库，开发者依然可以高效地构建和训练复杂的神经网络模型。文件"rn.java"可能是实现这一过程的一部分代码，具体实现细节需要查看源代码以获取更多信息。通过不断的实践和学习，你可以掌握在Java中构建神经网络的技能，并应用于实际项目。

这段代码是用来构建一个基于SRResNet的新模型，并将其放置在GPU上运行（如果没有使用CPU的话）。接下来，它初始化了一个 `layer_id_in_cfg` 变量并将其设置为 0，表示我们将从网络的第一层开始进行剪枝。然后，它创建了一个名为 `start_mask` 的张量，该张量包含三个元素，每个元素的值都是 1。接着，它从 `cfg_mask` 中获取了与当前层对应的剪枝掩码，并将其赋值给 `end_mask` 变量。最后，它初始化了一个计数器 `i`，该计数器将用于遍历当前层的所有卷积核。

阅读全文

newmodel = nin.SRResNet(cfg) if not args.cpu: newmodel.cuda() layer_id_in_cfg = 0 start_mask = torch.ones(3) end_mask = cfg_mask[layer_id_in_cfg] i = 0

相关推荐

sixty_nine_app_20230623_cj3d.apk

Network_in_Network.zip_castle9a9_人工智能_卷积神经网络_深度学习

newmodel = nin.Net(cfg) if not args.cpu: newmodel.cuda() layer_id_in_cfg = 0 start_mask = torch.ones(3) end_mask = cfg_mask[layer_id_in_cfg] i = 0 for [m0, m1] in zip(model.modules(), newmodel.modules()): if isinstance(m0, nn.BatchNorm2d):

解释代码def norm_weight(rng, nin, nout): fan_in = nin fan_out = nout W_bound = numpy.sqrt(6. / (fan_in + fan_out)) W = numpy.asarray(rng.uniform(low=-W_bound, high=W_bound, size=(nin, nout)), dtype=numpy.float32)

NIN.ipynb

NiN.zip

26网络中的网络NiN.zip

self.mai = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(in_channels=nin, out_channels=nout, kernel_size=(3, 3), stride=stride, padding=1, output_padding=output_padding), nn.GroupNorm(16, nout), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),把这个函数放在cuda上运行

File "D:\HBISHE\04\107\model-compression\prune\models\nin.py", line 51, in __init__ padding=kernel_size // 2)) TypeError: unsupported operand type(s) for //: 'list' and 'int'

MongoOperations 实现 db.getCollection("goods_type").find({ $or : [{"_id" : { $nin : ["044", "045"] }}, {"typeName" : { $not : /.*猪.*/i }}] })

errors ‘next' undeclared (first use in toisidienction) prev-next = nin-znext;报错，解决方法

errors ‘next' undeclared (first use in toisidienction) prev-next = nin-znext;解决方法及步骤c语言

nin.app中首页的事件绑定不生效，其他页面生效

最新推荐

卷积神经网络研究综述_周飞燕.pdf

MongoDB实验 - .docx

绑定halcon显示控件，可实现ROI交互，用于机器视觉领域.zip

黑板风格计算机毕业答辩PPT模板下载

管理建模和仿真的文件

提升点阵式液晶显示屏效率技术

在SoC芯片的射频测试中，ATE设备通常如何执行系统级测试以保证芯片量产的质量和性能一致？

CodeSandbox实现ListView快速创建指南

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

点阵式显示屏常见故障诊断方法

File "D:\HBISHE\04\107\model-compression\prune\models\nin.py", line 51, in init padding=kernel_size // 2)) TypeError: unsupported operand type(s) for //: 'list' and 'int'

MongoOperations 实现 db.getCollection("goods_type").find({ $or : [{"_id" : { $nin : ["044", "045"] }}, {"typeName" : { $not : /.猪./i }}] })