pytorch线性代数第20页

torch.nn.ModuleList()

torch.nn.ModuleList()与Module,ModuleDict,Sequential同属于容器和通常的pythonlist一样进行append,extend,insert操作，但是参数会自动注册示例'''fromPYTORCHDOCUMENTATION

syugyou·2024-01-28 23:59

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像小结系列链接0.前言DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks

盼小辉丶·2024-01-28 23:44

PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)

PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1模型介绍1.2模型与数据集分析2.实现条件生成对抗网络小结系列链接0.前言条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNetwork

盼小辉丶·2024-01-28 23:12

第1周学习：深度学习和pytorch基础

第1周学习：深度学习和pytorch基础01-绪论一、机器学习简介二、几种学习模型三、名词解释02-神经网络基础一、为什么说神经网络是黑盒的？

随风漂流l·2024-01-28 21:03

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时

robin_ze·2024-01-28 21:32

task1

欧飞红·2024-01-28 21:37

大厂面经|NLP 算法实习岗，对我后续找工作太重要了！

1、平安科技1.自我介绍；2.主要用过哪些深度学习框架（Pytorch）；3.介绍自己的论文和项目；4.什么是元学习（项目和论文

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-28 19:39

调错日记|apex安装、pytorch载入模型报错

apex安装问题apex不能直接使用pipinstall来安装，用这种方式安装之后会报错。具体应该使用下面的方法：gitclonehttps://github.com/NVIDIA/apexcdapexpythonsetup.pyinstall用这个方法的时候，需要提前安装git，下载Git网址：https://git-scm.com/download/win没有什么特殊要求可以直接点击next，

缸里有绿粥·2024-01-28 18:41

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.9

Chapter4MultilayerPerceptron4.9EnvironmentandDistributionShift4.9.1TypesofDistributionShift在一个经典的情景中，假设训练数据是从某个分布pS(x,y)p_S(\mathbf{x},y)pS(x,y)中采样的，但是测试数据将包含从不同分布pT(x,y)p_T(\mathbf{x},y)pT(x,y)中抽取的未标

南七澄江·2024-01-28 18:44

DAY 21 请不要让你自己处于一种看起来很努力的状态

线性代数不会，就不听课，不去搞懂，心里总是说，等有时间了去图书馆。结果，去图书馆刷的是国二，看的是课外书。原因只是看不懂，脑袋疼。试想，我的学生在接触那些我觉得很简单他却看着脑袋痛的东西我是怎么说的。

叶栖恋·2024-01-28 16:46

复现PointRCNN

https://github.com/sshaoshuai/PointRCNNcondaactivatepointrcnnLinux(testedonUbuntu14.04/16.04)Python3.6PyTorch1.0

SIATdog·2024-01-28 16:48

优质的学习资源收藏

文章目录一、数学1.微积分的本质-系列合集2.线性代数的本质-系列合集一、数学1.微积分的本质-系列合集2.线性代数的本质-系列合集

Marc Pony·2024-01-28 15:53

基于Pytorch做深度学习，但是代码水平很低，应该如何学习呢？

PyTorch是一个Python程序库，有助于构建深度学习项目。它强调灵活性，并允许用深度学习领域惯用的Python来表示深度学习模型。

人邮异步社区·2024-01-28 14:54

如何系统学习机器学习？

其次，学习基础的数学概念，如线性代数、概率论和统计学。然后，选择一些优质的在线课程和教材进行深入学习。最后，通过实践项目来巩固所学知识。

人邮异步社区·2024-01-28 14:23

Anaconda清华源设置--2019

我的版本将.condarc文件设置如下：channels:-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/-https://mirrors.tuna

人生一场梦163·2024-01-28 14:58

华为比赛-慧科第一届人工智能应用创新大赛的入门培训的相关学习

慧科杯第一届人工智能应用创新大赛（又想去白嫖GPU的资源）首先大概说一下这个比赛，基于华为ModelArts平台，和之前学习的百度的AIstudio来说，最大的不同就是华为的notebook环境配置了tf（1.13）和pytorch

renyujie518·2024-01-28 13:22

使用强化学习进行神经网络结构搜索的代码以及修改

目录代码一（UsingTensorFlow）：代码二（UsingTensorFlow）：代码三（UsingPyTorch）：参考：本人在网上找了三个相关的代码，但是都有问题，这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通

ThreeS_tones·2024-01-28 13:43

卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾

前面有小结了概率论、线性代数、现代控制理论的一些知识点，这边再来回顾下之前看过了关于卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、动态规划中的TSP问题，这边也只是知其形，便于日后应用到一些实际案例中。

竹叶青lvye·2024-01-28 12:57

【PyTorch】n卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN全解安装教程

文章目录GPU、NVIDIAGraphicsDrivers、CUDA、CUDAToolkit和cuDNN的关系使用情形判断仅仅使用PyTorch使用torch的第三方子模块安装NVIDIAGraphicsDrivers

UnderTurrets·2024-01-28 11:50

【深度学习实验】TensorBoard使用教程【SCALARS、IMAGES、TIME SERIES】

文章目录一、环境二、TensorBoard1.使用TensorBoardXa.安装TensorBoardXb.使用示例2.PyTorch内置的TensorBoard3.启动TensorBoard服务三、

QomolangmaH·2024-01-28 11:16

深度学习与神经网络pytorch版基础知识

深度学习与神经网络pytorch版基础知识1.简单介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook于2016年发布的第一个开源项目。

砍树＋c＋v·2024-01-28 11:45

2020-4-17晨间日记

习惯养成：早睡早起失败周目标·完成进度死亡线性代数阅读《你的孩子不是你的孩子》健康·饮食·锻炼持续减重！

伊涟清·2024-01-28 11:16

【GitHub项目推荐--计算机视觉工具箱】【转载】

EasyCV是阿里巴巴开源的基于PyTorch的ComputerVision工具箱，主要专注于自监督学习和Transformer。

旅之灵夫·2024-01-28 11:29

PyTorch 之 rand() 与 randn() 函数

文章目录`torch.rand()`示例:`torch.randn()`示例:当然，让我更详细地介绍torch.rand()和torch.randn()，以及它们在PyTorch中的用法。

JNU freshman·2024-01-28 08:31

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.8

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.8NumericalStabilityandModelInitialization4.8.1GradientVanishi

南七澄江·2024-01-28 08:01

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.6

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.6DropoutRegularization4.6.1ReexamineOverfitting当面对更多的特征而样本不足时

南七澄江·2024-01-28 08:00

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7

Chapter4MultilayerPerceptron4.7Forward/BackwardPropagationandComputationalGraphs本节将通过一些基本的数学和计算图，深入探讨反向传播的细节。首先，我们将重点放在带权重衰减（L2L_2L2正则化）的单隐藏层多层感知机上。4.7.1ForwardPropagation前向传播（forwardpropagation或forwa

南七澄江·2024-01-28 08:00

深度学习与神经网络pytorch版 2.2 数据预处理

深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理目录深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理2.2.1读取数据集2.2.2处理缺失值2.2.3转换为张量格式小结2.2.1读取数据集#2.2.1

砍树＋c＋v·2024-01-28 08:27

PyTorch 之 nn.Parameter

文章目录使用方法：为什么使用`nn.Parameter`：示例使用：在PyTorch中，nn.Parameter是一个类，用于将张量包装成可学习的参数。

JNU freshman·2024-01-28 08:26

PyTorch初探：基本函数与案例实践

正文：在熟悉了PyTorch的安装和环境配置后，接下来让我们深入了解PyTorch的基本函数，并通过一个简单的案例来实践这些知识。

GT开发算法工程师·2024-01-28 08:26

pytorch学习路径

微信公众号：诗人藏夜里参考了黄海广老师的[pytorch快速入门资料](https://zhuanlan.zhihu.com/p/87263048)，并结合自身从0到1的学习经历，写下此pytorch入门路径本路径适合人群

诗人藏夜里·2024-01-28 07:46

【线性代数与矩阵论】矩阵的酉相似

矩阵的酉相似（合同变换）2023年11月7日#algebra文章目录矩阵的酉相似（合同变换）1.酉矩阵2.酉相似3.Schur分解定理4.正规矩阵5.酉相似对角化6.Hermit矩阵，反Hermit矩阵及酉矩阵的特性7.Hermit矩阵的正定性下链1.酉矩阵设A∈Cn×n{A\in\mathbbC^{n\timesn}}A∈Cn×n，若A{A}A满足AHA=AAH=IA^\mathrmHA=AA^

你哥同学·2024-01-28 06:07

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。传统BP处理图像时的问题：1.权值太多，计算量太大2.权值太多，需要大量样本进行训练。CNNwww.ai-xlab.comAIMOOC1962年哈佛医学院神经生理学家Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研

Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程

Anaconda安装https://www.anaconda.com/Anaconda:中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。从官网下载Setup：点击安装，之后勾选上可以方便在普通命令行cmd和PowerShell中使用Anaconda命令，一般他会提示不推荐，防止冲突。验证是否安装成功：打开Anaconda的图形化界面Ana

DogDaoDao·2024-01-28 06:00

TensorFlow VS PyTorch下的深度学习框架之争

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4Mzc5NjI3MQ==&mid=2247500171&idx=2&sn=923f16496a2e5a039e351634bb5f394c&chksm=eb87b7cbdcf03eddd95a94b459a8ba7f2c16f1fe14389337e9746e02b192c4a

d5cc63d9e177·2024-01-28 05:14

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

1pytorch介绍1END-TO-ENDMACHINELEARNINGFRAMEWORK（端到端的机器学习框架）上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

Pyroch中transforms 图像增强发方法的应用

1应用场景在我们训练模型的时候，有的时候数据不够，就需要通过水平翻转、垂直翻转、镜像、旋转、改变亮度、标准化等方式增加图像的多样性，此时可以调用Pytorch中的Transforms完成这些操作2导入相应的库

齐落山大勇·2024-01-28 03:10

Pytorch遇到的坑：MSEloss的输入问题

问题return_VF.broadcast_tensors(tensors)#type:ignoreRuntimeError:Thesizeoftensora(96)mustmatchthesizeoftensorb(336)atnon-singletondimension1loss(output,target)当我的输入为(B,C,336)target为（B,C,96）的时候不会出现报错而当我的

思考实践·2024-01-28 02:58

[Python] pytorch损失函数之MSELoss(均方误差损失)介绍和使用场景

什么是MSE（均方误差）?均方误差(MeanSquaredError，简称MSE)是用于衡量预测值与真实值之间差异的一种指标。它是实际观察值与预测值之差的平方和的平均值。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。首先，我们可以定义误差（error）为预测值与真实值之间的差：eᵢ=yᵢ-ŷᵢ则第i个样本的误差平方为：eᵢ²=(yᵢ-ŷᵢ)²我们希望得到所

老狼IT工作室·2024-01-28 02:27

MSELoss() 函数

MSELoss(均值损失)pytorch：defMSELoss(pred,target):return(pred-target)**2代码示例：importtorchimporttorch.nnasnna

xiaojiuwo168·2024-01-28 02:27

pytorch中的MSELoss

MSELoss的定义：其中，N是batch_size，如果reduce设置为true，则：求和运算符计算后，仍会对除以n；如果size_average设置为False后，就会避免除以N；参数：size_average(bool,optional)：已经弃用，默认loss在对输入batch计算损失后，会求平均值。对于sample中有多个元素时，如果size_average设置为false，loss则

柚子Betty·2024-01-28 02:27

线性代数----------学习记录

线性代数发展历程（1）线性方程组：例如二元一次方程组；（2）行列式：determinant,克莱默，莱布尼兹；（3）矩阵：方程个数与未知数的个数可以不相等；（4）线性空间，线性映射：微分方程&积分方程（

阑梦清川·2024-01-28 01:00

深度学习如何入门？

一、基础知识深度学习涉及到许多数学概念，如线性代数、微积分和概率统计。如果你对这些概念不熟悉，可以通过在线课程、教科书和教程来学习

清水白石008·2024-01-28 00:05

小土堆pytorch学习笔记004

2）代码实现：5、神经网络-非线性激活（1）代码实现（调用sigmoid函数）6、神经网络-线性层（1）代码7、网络搭建-小实战（1）完整代码1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用官网地址：pytorch

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:52

小土堆pytorch学习笔记003 | 下载数据集dataset 及报错处理

目录1、下载数据集2、展示数据集里面的内容3、DataLoader的使用例子：结果展示：1、下载数据集#数据集importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./test10_dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(ro

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢？3、优化器4、现有网络模型的使用及修改例子：5、模型训练保存+读取（1）保存（2）读取6、完整的模型训练：（1）代码【model文件】：【主文件】：（2）运行截图：（3）绘图展示：（4）添加训练正确率的完整代码：（5）总结！！！：（6）使用GPU训练7、完整模型验证（1）代码（2）运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间