pytorch线性回归

【pytorch常用方法汇总】张量的转换、生成篇

目录将列表转换为张量张量和Numpy数组的相互转化随机数生成张量生成特定的张量将列表转换为张量Python的列表或序列可以通过torch.tensor()函数构造张量。查看维度和元素数量：x=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])查看维度：x.shape或x.size()，返回torch.Size类型对象，可以直接解包查看元素数量：x.numel()指定元素类型、分配的位置
明月出天山_·2024-02-08 20:29

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

在第二章中，我们探讨了一个回归任务，使用各种算法（如线性回归、决策树和随机森林）来预测房屋价值（这将在后面的章节中进一步详细解释）。现在我们将把注意力
绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

PyTorch张量和NumPy数组之间的相互转换

PyTorch张量（`torch.Tensor`）和NumPy数组（`numpy.ndarray`）之间的转换非常常见，因为它们在处理数据时具有不同的优势。
董^O^·2024-02-08 16:01

PyTorch 的张量与 numpy对比

这里我们准备一个三阶多项式，通过最小化平方欧几里得距离来训练，并预测函数y=sin(x)在-pi到pi上的值。在本实现中，我们使用numpy手动实现前向传播，损失(loss)和反向传播。numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。importnumpyasnpimportmath#Createrandominputandoutputdat
yanglamei1962·2024-02-08 16:01

PyTorch基础之张量模块数据类型、基本操作、与Numpy数组的操作详解（附源码 简单全面）

需要源代码文件请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、张量模块张量（Tensor）是PyTorch最基本的操作对象，是具有统一类型的多维数组。
showswoller·2024-02-08 16:00

使用Pytorch创建张量以及使用numpy创建数组的异同点

Pytorch是一个基于Python的计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算；2、包含自动求导系统的深度神经网络。
汉德萨姆ys·2024-02-08 16:30

【QA篇】Numpy与Pytorch类型转换

Numpy与Pytorch类型转换Numpy与PyTorch的数据类型Numpy数组转换为PyTorch张量PyTorch张量转换为Numpy数组有坑示例1：Numpy数组转换为PyTorch张量时数据类型不匹配示例
钟的子期·2024-02-08 16:30

pytorch张量和numpy数组相互转换

pytorch张量和numpy数组相互转换文章目录引言将numpy数组转换为Pytorch张量1.功能介绍2.用法将Pytorch张量转换为numpy数组1.功能介绍2.用法PyTorch张量和NumPy
高斯小哥·2024-02-08 16:29

刘知远LLM——神经网络基础

Word2Vec例子负采样：循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称：人工神经网络。
李日音·2024-02-08 15:43

PyTorch中torchvision库的详细介绍

torchvision是PyTorch生态系统中的一个关键库，专门为计算机视觉任务设计和优化。
科学禅道·2024-02-08 13:22

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求
我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

PyTorch 2.2 中文官方教程（十一）

使用PyTorchC++前端原文：pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_frontend.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0PyTorchC++前端是PyTorch
绝不原创的飞龙·2024-02-08 12:15

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集文章目录引言MNIST数据集介绍基于Pytorch下载MNIST数据集并可视化使用MNIST数据集进行图像分类任务MNIST数据集的局限性分析小结结尾引言在深度学习的领域中
高斯小哥·2024-02-08 12:44

Python 线性回归模型

代码段​#coding=UTF-8fromnumpyimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[1,5.56],[2,5.70],[3,5.91][4,6.40],[5,6.80],[6,7.05],[7,8.90],[8,8.70],[9,9.00],[10,9.05]])m,n=np.shape(x)x_data
(((φ(◎ロ◎;)φ)))牵丝戏安·2024-02-08 11:50

PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

自定义C++和CUDA扩展原文：pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_extension.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：PeterGoldsboroughPyTorch
绝不原创的飞龙·2024-02-08 10:55

Windows7(见简介)Pytorch安装与配置

Anaconda占11.258338928222656(GB)[题外话]yi·创建环境condacreate-n这里写您的环境名称python=您的Python版本我:condacreate-npytorchpython
果茨·2024-02-08 09:39

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

原文：我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？-知乎看了一篇比较老（21年4月文章）的不大可能训练优化方案，保存起来以后研究一下。
javastart·2024-02-08 09:38

PyTorch 2.2大更新！集成FlashAttention-2，性能提升2倍

【新智元导读】新的一年，PyTorch也迎来了重大更新，PyTorch2.2集成了FlashAttention-2和AOTInductor等新特性，计算性能翻倍。
javastart·2024-02-08 09:36

Pytorch 安装与配置

每次在服务器上配置环境都需要考虑Pytorch版本/CUDA版本/GPU驱动版本等诸多因素，因为⌈\lceil⌈Pytorch只能下载指定CUDA版本的库⌋\rfloor⌋、⌈\lceil⌈GPU只能使用特定版本的驱动
ScienceLi1125·2024-02-08 09:05

深度学习(14)--x.view()详解

在torch中，常用view()函数来改变tensor的形状查询官方文档：torch.Tensor.view—PyTorch2.2documentationhttps://pytorch.org/docs
GodFishhh·2024-02-08 09:03

深度学习(15)--PyTorch构建卷积神经网络

目录一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程二.graphviz+torchviz使PyTorch网络可视化2.1.可视化经典网络vgg162.2.可视化自己定义的网络一.PyTorch构建卷积神经网络
GodFishhh·2024-02-08 09:32

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm
Mount256·2024-02-08 07:35

Python 线性回归可视化 并将回归函数放置到图像上

importmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportseabornassns#加载内置的数据集df=sns.load_dataset('tips')#createregplotp=sns.regplot(x='total_bill',y='tip',data=df)#calculateslopeandinterceptofregressionequations
陌雨’·2024-02-08 07:05

【PyTorch][chapter 15][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding-LLE]

前言：前面讲的都是线性降维，本篇主要讨论一下非线性降维.流形学习（mainfoldlearning）是一类借鉴了拓扑流行概念的降维方法.如上图,欧式距离上面A点跟C点更近，距离B点较远但是从图形拓扑结构来看，B点跟A点更近目录：LLE简介高维线性重构低维投影Python例子一局部线性嵌入（LLELocallyLinearEmbedding）局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding
明朝百晓生·2024-02-08 07:30

pytorch训练指标记录之tensoboard，wandb

详解Tensorboard及使用教程_tensorboard怎么用-CSDN博客文章浏览阅读5.1w次，点赞109次，收藏456次。目录一、什么是Tensorboard二、配置Tensorboard环境要求安装三、Tensorboard的使用使用各种add方法记录数据单条曲线(scalar)多条曲线(scalars)直方图(histogram)图片(image)渲染(figure)网络(graph
a flying bird·2024-02-08 07:30

深度学习手写字符识别：训练模型

Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程数据集手写字符识别用到的数据集是MNIST数据集（MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabas
DogDaoDao·2024-02-08 07:30

Pytorch+NCCL源码编译

目录环境1.安装cudnn2.使用pytorch自带NCCL库进行编译3.修改NCCL源代码并重新编译后测试，体现出源码更改环境Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86
Pretend ^^·2024-02-08 07:30

Pytorch学习记录-GEC语法纠错

Pytorch学习记录-GEC语法纠错01五月第一周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用
我的昵称违规了·2024-02-08 05:49

解决pip由于拒绝访问无法更新+pytorch下载提速问题

此文章分为两个部分：1.给pip授予管理员权限更新到最新版本，解决由于pip版本较低无法安装一些包的问题2.在pip更新完成后，pippytorch的速度仍旧慢到骂奶奶如何解决接下来是正文1.成功更新pip
Mona_7980·2024-02-08 05:38

实现 Python 中调用 Matlab，在虚拟环境（pytorch）中配置

python中调用matlab时报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matlab.engine';'matlab'isnotapackage现解决方法总结如下：首先确定matlab支持的python版本，可从下述网址查看：https://www.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathworks-dot-com/supp
老师好我叫高同学·2024-02-08 05:06

学习PyTorch中的注意力机制和Transformer架构

在本文中，我们将深入探讨PyTorch中的注意力机制和Transformer架构，揭示它们的核心概念、算法原理、实际应用场景和最佳实践。
禅与计算机程序设计艺术·2024-02-08 02:13

PyTorch 2.2 中文官方教程（三）

使用PyTorch构建模型原文：pytorch.org/tutorials/beginner/introyt/modelsyt_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0注意点击这里下载完整示例代码介绍
绝不原创的飞龙·2024-02-08 01:51

Python 机器学习 线性回归算法

线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。
weixin_42098295·2024-02-08 01:42

Python 机器学习 特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特
weixin_42098295·2024-02-08 01:41

Docker利用DockerFile创建部署NVIDIA+PyTorch容器

Docker利用DockerFile创建部署NVIDIA+PyTorch容器1、创建Dockerfile2、在Dockerfile中添加关键字和命令3、使用DockerBuild命令构建镜像4、验证和测试
郭庆汝·2024-02-07 22:28

大规模机器学习简介

1.非线性回归问题1.1问题描述我们有一组实验数据，每个实验都给出了输入和输出对(Xn,Yn)。每个输入是空间中的一个点，每个输出是空间中的一个点。这些数据点被假设为独立同分布（i.i.d）。
思诺学长·2024-02-07 21:47

机器学习5-线性回归之损失函数

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。
dracularking·2024-02-07 21:17

PyTorch 2.2 中文官方教程（九）

在生产环境中部署PyTorch模型通过Flask在Python中部署PyTorch的RESTAPI原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/flask_rest_api_tutorial.html
绝不原创的飞龙·2024-02-07 20:20

PyTorch 2.2 中文官方教程（四）

原文：pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0注意点击这里下载完整示例代码作者：JeremyHoward，
绝不原创的飞龙·2024-02-07 19:48

Python学习笔记--Pytorch-数据类型

张量数据类型数据类型Dim1的标量Dim是size的长度，size\shape是tensor的形状，tensor指的是矩阵中具体的数值a.numel().numel()返回tensor的内存大小a.dim(）返回长度importtorcha=torch.randn(2,3)a.type()type(a)##合法化检验isinstance(a,torch.FloatTensor)##在CPU上部署，
花季秃头少女·2024-02-07 18:09

李沐《动手学深度学习》注意力机制

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-07 16:27

PyTorch中基础模块torch的详细介绍

torch是PyTorch库的核心模块，提供了以下关键功能：张量（Tensor）：类似于NumPy的ndarray，但可以无缝地在CPU或GPU上运行，并且支持自动微分，是深度学习模型中数据的主要表示形式
科学禅道·2024-02-07 15:29

Pytorch的主要模块

介绍下pytorch的主要模块和辅助模块。
蒲建建·2024-02-07 15:28

PyTorch中模块、类和函数的命名和调用

1.Python的命名规则和调用在Python中，模块、类和函数的命名遵循一定的规则，并且有特定的调用方法。下面分别介绍：命名规则：模块（Module）：模块命名应遵循Python的标识符命名规范，使用小写字母和下划线（snake_case）。例如：math,os,my_module.py（文件名即为模块名）类（Class）：类名通常采用驼峰式命名法（CapitalizedWords或Pascal
科学禅道·2024-02-07 15:28

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律
天天酷科研·2024-02-07 14:40

Jetson AGX Orin安装Anaconda，Cuda，Cudnn，pytorch，Tensorrt，ROS

Anaconda：https://repo.anaconda.com/archive/Cuda：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson
枭玉龙·2024-02-07 12:38

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二）

0.概念和公式请参考：一、机器学习之线性回归（一）1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1
挑大梁·2024-02-07 11:25

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数
小旺不正经·2024-02-07 10:44

OpenPCDet 踩坑实录

我自己的环境是Ubuntu18.04，python3.7，CUDA10，pytorch1.3
Snape_·2024-02-07 10:38

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

torch.autograd是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它实现了自动微分（AutomaticDifferentiation）的功能。
科学禅道·2024-02-07 10:05
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