Pytorch入门笔记

【PyTorch】PyTorch之Reduction Ops

、ARGMAX二、ARGMIN三、AMAX和AMIN四、ALL和ANY五、MAX和MIN六、MEAN七、MEDIAN八、NORM九、PROD十、STD十一、SUM十二、UNIQUE十三、VAR前言介绍pytorch
行走的学习机器·2024-01-20 06:28

Pytorch学习 第4周：综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化

第4周：综合应用和实战项目Day25-27:模型调优和优化在这段时间里，我们将深入学习和实践如何通过高级技巧优化Pytorch和TensorFlow模型的性能。
M.D·2024-01-20 06:57

第4周：Pytorch——综合应用和实战项目 Day 28-30: 学习资源和社区参与

第4周：综合应用和实战项目Day28-30:学习资源和社区参与在这个阶段，我们将探索更多的学习资源并鼓励参与PyTorch和TensorFlow的社区，以进一步提升技术和融入开发者社群。
M.D·2024-01-20 06:27

Pytorch 对比TensorFlow 学习：Day 17-18: 循环神经网络（RNN）和LSTM

Day17-18:循环神经网络（RNN）和LSTM在这两天的学习中，我专注于理解循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的基本概念，并学习了它们在处理序列数据时的应用。1.RNN和LSTM基础：RNN：了解了RNN是如何处理序列数据的，特别是它的循环结构可以用于处理时间序列或连续数据。LSTM：学习了LSTM作为RNN的一种改进，它通过引入遗忘门、输入门和输出门解决了RNN的长期依赖问题
M.D·2024-01-20 06:26

Pytorch和Tensoflow对比学习第三周--Day 19-20: 数据加载和预处理

这两天的学习重点是掌握在PyTorch和TensorFlow中进行数据加载和预处理的方法。正确的数据处理是训练有效模型的关键步骤。
M.D·2024-01-20 06:26

深度学习-第J1周：ResNet-50算法的Pytorch实现及解析

本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●1.请根据本文TensorFlow代码（训练营内部阅读），编写出相应的Pytorch代码●2.了解残差结构
quant_day·2024-01-20 06:56

第1周：基础知识和环境搭建

第1周：基础知识和环境搭建Day1-2:Python复习为了有效地使用PyTorch，对Python的熟练掌握是必不可少的。以下是Python复习的知识点总结和对应的习题。
M.D·2024-01-20 06:56

**PyTorch月学习计划 - 第一周；第6-7天: 自动梯度（Autograd）**

PyTorch月学习计划-第6-7天:自动梯度（Autograd）学习目标：掌握自动微分的基本原理，特别是在深度学习中的应用。学会如何在PyTorch中使用autograd模块进行自动梯度计算。
M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习 第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

Day10-11:损失函数和优化器在这两天的学习中，我深入了解了不同的损失函数和优化器，并通过使用两个流行的深度学习框架，PyTorch和TensorFlow，来对比学习这些概念的实际应用。
M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch 与 Tensorflow对比学习 第3周：进阶主题 Day 15-16: 卷积神经网络（CNN）

第3周：进阶主题Day15-16:卷积神经网络（CNN）在这两天中，我专注于学习卷积神经网络（CNN）的基础知识，包括卷积层和池化层的工作原理以及它们在图像处理中的应用。卷积神经网络基础：卷积层：学习了卷积层如何通过滤波器（或称为核）提取图像的特征。每个滤波器负责捕捉图像中的不同特征。激活函数：理解了ReLU（RectifiedLinearUnit）作为激活函数在CNN中的广泛应用，用于增加非线性
M.D·2024-01-20 06:56

【Pytorch】搭建一个简单的泰坦尼克号预测模型

介绍本文使用PyTorch构建一个简单而有效的泰坦尼克号生存预测模型。通过这个项目，你会学到如何使用PyTorch框架创建神经网络、进行数据预处理和训练模型。
Avasla·2024-01-20 06:19

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

使用了两个主流的深度学习框架：PyTorch和TensorFlow，以对比和理解它们在神经网络构建方面的不同。目标：构建一个全连接的神经网络来处理分类问题。
M.D·2024-01-20 06:16

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

三、实现模型：使用合适的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlo
M.D·2024-01-20 06:16

Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

Pytorch第2周：深度学习基础-Day8-9:神经网络基础学习目标：理解神经网络的基础概念。学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。
M.D·2024-01-20 06:16

第1周：Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍（入门级）

第1周：Day3-PyTorch介绍学习目标理解PyTorch的基本概念和主要特点。成功安装PyTorch环境。
M.D·2024-01-20 06:46

动手学深度学习6 自动求导

2.需要正向反向都算一遍吗3.为什么pytorch会默认累积梯度4.为什么是0246，x^2对x求导这样理解吗？5.为什么深度学习中一般对标量求导而不是对矩阵或者向量6.多个lo
陌上阳光·2024-01-20 04:47

HTML 入门笔记 01

HTML是谁发明的李爵士HTML起手应该写什么常用的表章节的标签标签h1~h6章节section文章article段落p头发header脚部footer主要内容main旁支内容aside划分div全局属性有哪些所有标签都有的属性classcontenteditablehiddenidstyletabindextitle常用的内容标签ol+li(orderedlist+listitem)ul+li(
莘堇·2024-01-20 01:19

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解前言
牙牙要健康·2024-01-19 22:46

对抗样本之FGSM原理&实战

目录1、FGSM原理2、pytorch实现2.1建立模型2.2FGSM模块2.3测试2.4可视化对比2.5对比样本与对抗样本1、FGSM原理论文Explainingandharnessingadversarialexamples
liuyishou·2024-01-19 22:47

理解pytorch系列：布尔索引是怎么实现的

在PyTorch中，布尔索引是使用布尔类型的张量来选择元素的一种方式。布尔张量通常具有与被索引张量相同的形状，并且每个布尔值决定是否选择对应位置的元素。
zhaoyqcsdn·2024-01-19 22:59

深度了解Transformer【1】

哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。本文采取逐一的介绍论文里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。论文下载：A
小菜学AI·2024-01-19 19:31

Pytorch C++ 工程化

PytorchC++工程化在最初的Pytorch给出的方案是将模型转化成Onnx,使用Caffe2来运行。Onnxdata[index]=new_data不支持.使用dat
潘旭·2024-01-19 18:31

多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的Transformer+BiLSTM预测模型2.1定义Transformer+BiLSTM
建模先锋·2024-01-19 16:07

pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大

问题描述:本人使用pytorch1.5版本，构建EfficientNet网络，在训练之前使用model.train()设置为训练模式。
ZhengHsin·2024-01-19 15:24

GPT应用程序的开发语言

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch也支
super_Dev_OP·2024-01-19 13:02

Windows安装yolov8无法使用cuda问题解决办法

要使用yolov8必须要装pytorch。但是yolov8的pip安装指令会自动安装一个pytorch版本，就又导致和cuda版本对不上号一直用不起来gpu。所以必要条件：pytorch和
ShawnWeasley·2024-01-19 12:40

pytorch 的tensor的索引，切片，连接，换位 Indexing， Slicing，Joining， Mutating Ops

pytorch的tensor的索引，切片，连接，换位Indexing，Slicing，Joining，MutatingOps对Tensor张量拼接torch.cat(inputs,dimension=0
怎么开心怎么玩·2024-01-19 12:18

torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析

torch.nn.MultiheadAttention的使用和参数解析官方文档链接：MultiheadAttention—PyTorch1.12documentation多注意头原理MultiheadAttention
怎么开心怎么玩·2024-01-19 12:48

年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)

年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)目录年龄性别预测2：Pytorch实现年龄性别预测和识别(含训练代码和数据)1.年龄性别预测和识别方法2.年龄性别预测和识别数据集
AI吃大瓜·2024-01-19 12:15

【PyTorch】PyTorch之Random模块

文章目录前言一、SEED二、使用步骤三、INITIAL_SEED四、BERNOULLI五、NORMAL六、RAND七、RANDINT九、RANDPERM前言介绍pytorch中的random模块。
行走的学习机器·2024-01-19 11:48

【PyTorch】PyTorch之Tensors属性篇

文章目录前言一、Tensors1、is_tensor2、is_storage3、is_complex4、is_conj5、is_floating_point6、is_nonzero7、set_default_dtype8、get_default_dtype9、set_default_device10、set_default_tensor_type11、torch.numel12、set_print
行走的学习机器·2024-01-19 11:47

【PyTorch】PyTorch之Tensors索引切片篇

PERMUTE七、RESHAPE八、SELECT九、SPLIT十、SQUEEZE十一、T十二、TAKE十三、TILE十四、TRANSPOSE十五、UNBIND十六、UNSQUEEZE十七、WHERE前言介绍常用的PyTorch
行走的学习机器·2024-01-19 11:10

【PyTorch】PyTorch之Tensors操作篇

文章目录前言一、Tensor创建1、TENSOR2、SPARSE_COO_TENSOR3、SPARSE_CSR_TENSOR4、ASARRAY5、AS_TENSOR6、FROM_NUMPY7、FROMBUFFER8、ZEROS和ZEROS_LIKE9、ONES和ONES_LIKE10、ARANGE11、LINSPACE12、LOGSPACE13、EYE14、EMPTY和EMPTY_LIKE15、F
行走的学习机器·2024-01-19 11:39

使用 attention实现转换日期并可视化attention_Pytorch实现

Pytorch使用attention实现转换日期并可视化attention实现环境：python3.6pytorch1.0importjsonfrommatplotlibimporttickerfromnumpyimport
瞎了吗·2024-01-19 10:29

visdom 使用以及 localhost拒绝连接

支持Torch和Numpy还有pytorch。
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:02

理解pytorch系列：contiguous是怎么实现的

在PyTorch中，.contiguous()方法的作用是确保张量在内存中是连续存储的。
zhaoyqcsdn·2024-01-19 08:41

pytorch transpose函数解析

transpose函数的本意是将两个相应的维度进行变换，比如如下的这个tensor矩阵importtorchX=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])X=X.transpose(0,1)print(X)输出结果为可以看出矩阵相当于一个变换操作，原先的行变为现在的列，原先的列变为现在的行现在变换X对应的矩阵的内容，将X变为227的对应的矩阵原先X对应的矩阵内容为经过如下的对应
唐僧爱吃唐僧肉·2024-01-19 08:41

理解pytorch系列：整型索引是怎么实现的

整型索引的匹配规则在PyTorch中使用整型索引时，需要遵循一些基本规则来确定如何从原始张量中选择数据。
zhaoyqcsdn·2024-01-19 08:11

pytorch中 transpose()和permute()和view()的使用

permute介绍：permute()：一次性做任意维度的交换，三个变量的赋值分别问0，1，2举例：torch.size([3,4,6])#这里对应的permute(0,1,2)torch.permute(1,0,2)>>>torch.size([4,3,6])torch.transpose介绍：torch.transpose()和torch.permute()两者作用相似，都是用于交换不同维度的
波尔德·2024-01-19 08:39

pytorch中contiguous理解（view，reshape，transpose，permute）

首先理解什么是contiguous，判断一个tensor是不是contiguous的。字面意思是连续的，当我们定义一个tensor时，在内存中数据是连续存储的。如果我们使用transpose等一些操作的时候，会改变连续性，使得数据在逻辑上的顺序与内存中的顺序不一致，这是因为transpose并没有改变tensor内存中的数据存储（data部分），只是改变了其索引（步长等），使得逻辑上的顺序（读取的
豪言成笑谈·2024-01-19 08:38

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsmse_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示margin_ranking_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示
E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsbinary_cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码binary_cross_entropy_with_logits用途用法参数数学理论示例代码
E寻数据·2024-01-19 08:34

Pytorch中高维tensor的transpose和permute转置过程

transpose和permute中转置过程理解transpose：只能选择tensor中两个维度进行转置permute：可以让tensor按照指定维度顺序（维度的个数就是该tensor的维度数）进行转置举例>>>a.torch.randn(2,2,2)>>>atensor([[[-0.9268,0.6006],[1.0213,0.5328]],[[-0.7024,0.7978],[1.0553,
Style_OvO·2024-01-19 08:04

PyTorch 中的距离函数深度解析：掌握向量间的距离和相似度计算

目录Pytorch中Distancefunctions详解pairwise_distance用途用法参数数学理论公式示例代码cosine_similarity用途用法参数数学理论示例代码输出结果pdist
E寻数据·2024-01-19 08:04

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2CEEMDAN分解1.3数据集制作与预处理2基于Pytorch的CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN
建模先锋·2024-01-19 08:33

PyTorch中定义可学习参数时的坑

当需要在模型运行时定义可学习参数时（常见场景：参数的维度由每一层的维度定），我们就需要用这样的写法来实现：classmodel(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.alpha=Nonedefforward(self,x):ifself.alphaisNone:self.alpha=torch.nn.Parameter(
Mr.zwX·2024-01-19 08:02

深度学习（一）——windows深度学习环境安装（pytorch）

cuda-downloads下载后，一路默认安装命令行nvidia-smi确认：CUDAVersion:11.83．下载minicondaMiniconda—condadocumentation4.下载pytorchhttps
吴禅染·2024-01-19 08:30

pytorch 合集： pytorch的函数之torch

tensor类型参考pytorchtensorpytorch中定义了9种CPU张量类型和对应的GPU张量类型，具体如下图。
JL_Jessie·2024-01-19 08:00

PyTorch碎片：深刻透彻理解Torch中Tensor.contiguous()函数

1.函数定义Returnsacontiguoustensorcontainingthesamedataasselftensor.返回一个与原始tensor相同元素数据的“连续”tensor类型Ifselftensoriscontiguous,thisfunctionreturnstheselftensor.如果原始tensor本身就是连续的，则返回原始tensor2.定义理解定义本身有两个重要的点
柚有所思·2024-01-19 08:29

每天讲解一点PyTorch 【2】transpose

今天我们学习transpose函数transpose函数，它实现的功能是交换维度，也就是矩阵转置功能，不支持高维度>>>m=torch.tensor([[1,2],[3,4]])>>>mtensor([[1,2],[3,4]])>>>m.transpose(0,1)tensor([[1,3],[2,4]])>>>>>>n=torch.tensor([[2,3],[4,5]])>>>ntensor(
cv.exp·2024-01-19 08:27
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