pytorch线性回归第43页

pytorch训练固定随机种子（亲测有效）

defset_seed(seed):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)#ifyouareusingmulti-GPU.

薛钦亮·2024-01-05 10:14

Pytorch——torch.roll()函数使用方法

文章目录一、torch.roll()函数参数二、使用示例总结参考一、torch.roll()函数参数torch.roll(input,shifts,dims=None)功能：按照指定的维度滚动tensor，如果元素超出了维度，则回归到最初的位置。input：输入的tensorshifts：可以为int，也可以是int型的元组。张量的元素移位的位数。如果移位是一个元组，则dim必须是相同大小的元组，

平殊·2024-01-05 10:38

pytorch安装：简单易行版

为了学习深度学习，我们需要安装pytorch框架，但是官网上的命令直接运行往往并不能安装成功，因此这里提供一种简单易行的安装方法，安装可行性高。

浅梦语11·2024-01-05 10:32

tensorflow ，torch安装

1.whl文件下载地址2.安装方法3.可能出现的问题1..whl文件下载地址torch:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmltensorflow-cpu

好想毕业啊！·2024-01-05 10:02

Pytorch GPU版本whl文件安装-备份自用

安装之前，先配好环境即装CUDA和CUDANN具体是什么，可以去搜一下这里我参考了这篇文章都看看Pytorch官网链接这里进行下补充，我下载的是cuda11.8，在官网中，首先点击installpreviousversion

.一夜知秋.·2024-01-05 10:28

Pytorch之梯度下降算法

复习：首先让我们回忆一下上一篇中所讲的学习目标：使用Pytorch来构建一个学习系统。（Whatshouldbetheb

丘小羽·2024-01-05 07:06

Pytorch Overview

：要求：监督学习和无监督学习：深度学习基本方法：经典的机器学习方法:表示学习的改进：为什么要进行特征提取：深度学习的改进：深度学习的发展：神经网络的简单介绍：深度学习算法的三大支撑：学习目标：如何使用pytorch

丘小羽·2024-01-05 07:36

多元线性回归案例--客户价值模型

文章目录step1：读取数据step2：搭建模型step3：构造回归方程step4：评估模型利用多元线性回归模型可以根据多个因素来预测客户价值，当模型搭建完成后，便可对不同价值的客户采用不同的业务策略。

几窗花鸢·2024-01-05 07:12

神经网络的核心：帮助新手理解 PyTorch 非线性激活函数

目录torch.nn子函数非线性激活详解nn.SoftminSoftmin函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.SoftmaxSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧与注意事项示例代码nn.Softmax2dSoftmax2d函数简介函数工作原理输入和输出形状使用技巧与注意事项示例代码nn.LogSoftmaxLogSoftmax函数简介函数工作原理参数详解使用技巧

E寻数据·2024-01-05 07:10

10分钟学会Docker的安装和使用！

2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像（DockerImages）3.1镜像简介3.2镜像操作常用指令4Docker容器4.1容器简介4.2容器操作常用指令5DIY一个自己的Pytorch

lynnhgwang·2024-01-05 07:06

2018-12-17过度拟合

欠拟合(underfitting)、高偏差(bias)过度拟合或过拟合(overfitting)、高方差(variance)线性回归示例1逻辑回归示例2当我们的假设函数的形式很难映射到数据的趋势时，不合适或者偏见很大

奈何qiao·2024-01-05 06:17

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

上一个笔记，我们大概了解了什么是机器学习以及机器学习的两个重要的分类，本篇笔记将带领大家了解机器学习的第一个模型——线性回归例题为了让大家更加直观的理解这个模型，我们引入一个例题，我们有一组波特兰市的城市住房的价格数据

机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

1.3 金融数据可视化

金融数据处理1.3金融数据可视化文章目录1.金融数据可视化1.1.matplotlib1.1.1.沪深300走势图1.1.2.日线+均线图1.1.3.收益率与风险1.1.4.成交量与涨跌的关系1.1.5.线性回归模型拟合

Kelvin写代码·2024-01-05 06:26

机器学习原理到Python代码实现之LinearRegression

LinearRegression线性回归模型该文章作为机器学习的第一篇文章，主要介绍线性回归模型的原理和实现方法。

神仙盼盼·2024-01-05 06:15

【nn.Parameter】Pytorch特征融合自适应权重设置（可学习权重使用）

2021年11月17日11:32:14今天我们来完成Pytorch自适应可学习权重系数，在进行特征融合时，给不同特征图分配可学习的权重！

bao文·2024-01-05 05:51

03 一元线性回归

1.一元线性回归模型一元回归模型的一般形式如下图所示：该模型中包含的要点有：解释变量、被解释变量参数（截距项、斜率）、扰动项确定部分称为总体回归线或总体回归函数一元线性回归模型1一元线性回归模型2一元线性回归模型

凡有言说·2024-01-05 03:28

Scikit-Learn线性回归(五)

Scikit-Learn线性回归五：岭回归与Lasso回归1、误差与模型复杂度2、正则化3、Scikit-Learn岭（Ridge）回归4、Scikit-LearnLasso回归1、误差与模型复杂度在第二篇文章

对许·2024-01-05 00:28

Scikit-Learn线性回归(三)

Scikit-Learn线性回归三：综合实践1、线性回归理论回顾2、数据分析与问题提出3、简单线性回归实践4、多项式回归实践5、多元线性回归实践1、线性回归理论回顾2、数据分析与问题提出3、简单线性回归实践

对许·2024-01-05 00:23

Pytorch深度学习-----完整的模型验证套路

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch

-希冀-·2024-01-04 23:22

pytorch深度学习笔记（共计169页，基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写）

一、笔记视频pytorch深度学习（共计169页，基于本人听完B站小土堆PyTorch深度学习快速入门教程所写）二、获取方式方式一：点击下面的链接pytorch深度学习笔记如果链接无法打开直接复制下方链接即可

-希冀-·2024-01-04 23:50

深度学习实战第11章代码

https://github.com/deep-learning-with-pytorch/dlwpt-code/issues/27解决方案：导入一下包fromcassandra.cqltypesimportBytesTypefromdiskcacheimportFanoutCache

haithink·2024-01-04 20:53

Pytorch与激活函数——Sigmoid函数, ReLU函数, Tanh函数

Pytorch与激活函数Sigmoid函数ReLU函数Tanh函数本章内容提示：了解常用的激活函数，利用激活函数，建立简单的三层神经网络模型。

Sophia&Anna·2024-01-04 20:36

机器学习期末复习

机器学习选择题名词解释：简答题计算题一、线性回归二、决策树三、贝叶斯选择题机器学习利用经验，须对以下（）进行分析A天气B数据C生活D语言归纳偏好值指机器学习算法在学习的过程中，对以下（）的偏好A数据B某种类型假设

我让你学！·2024-01-04 20:16

[记录]-.pytorch转为.pth

importtorch#加载原始模型original_model=torch.load('network-chairs-things.pytorch')#指定要保存的文件名save_path='network-chairs-things.pth

HRU_3912·2024-01-04 19:39

pytorch 基于 apex.amp 的混合精度训练：原理介绍与实现

文章目录1.混合精度训练介绍1.1FP16与FP321.2为什么要使用混合精度训练？1.3使用fp16带来的问题及解决方法2.apex介绍与安装3.apex.amp的使用3.1三行代码实现amp3.2参数配置3.3amp测试：MNIST手写数字识别4.参考资料推荐1.混合精度训练介绍所谓天下武功，唯快不破。我们在训练模型时，往往受制于显存空间只能选取较小的batchsize，导致训练时间过长，使人

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-04 18:23

Pytorch技法：混合精度训练（一）

pytorch混合精度训练代码这里意思就是在训练的时候用上你机器的FP16运算，不仅用默认的FP32。

几夏经秋·2024-01-04 18:51

PyTorch|PyTorch张量解释

神经网络中的输入、输出和转换都使用张量表示，因此，神经网络编程大量使用张量，张量是我们在PyTorch中编程神经网络时将使用的数据结构。

霜溪·2024-01-04 18:22

PyTorch|transforms

在将图片输入到神经网络进行训练时，一般都需要对输入的图像进行预处理。对图片进行操作有很多种方法，这里我们使用torchvision库的transforms模块。tansforms有很多种方法(一些可以用在张量和PIL图像，一些仅能用于张量，而另一些仅能用于PIL图像），这些方法极大的为我们的图片处理工作提供了便利。我们使用PIL库读取一个图片，在调用transform的Resize方法，改变图片的

霜溪·2024-01-04 18:52

PyTorch|在张量运算中使用GPU

pytorch在张量运算时允许我们在GPU上进行计算，我们可以采用这些方法将数据无缝的移入或移出GPU。

霜溪·2024-01-04 18:51

m1mac 上调用mps遇到nan/inf loss的解决办法

最近跑一个项目时发现调用mps会出现nanloss的问题，甚至运行速度不如cpu调用mps时发现的问题使用cpu正常运行甚至速度还更快解决方法使用以下代码更新pytorchpip3install--pretorchtorchvisiontorchaudio

ladedah·2024-01-04 16:07

data.TensorDataset解析

data.TensorDataset是PyTorch中的一个类，用于创建一个包含多个张量的数据集。这个类的主要作用是将输入的张量组合成一个数据集，使得在训练过程中可以方便地进行数据加载和迭代。

Recursions·2024-01-04 15:10

data.DataLoader详解

data.DataLoader是PyTorch中的一个工具，用于从给定的数据集中加载数据，实现批量化的训练。它是在训练神经网络时常用的一个组件，能够方便地迭代数据集并生成小批量数据。

Recursions·2024-01-04 15:40

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

Teacher.chenchong·2024-01-04 13:47

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解

对许·2024-01-04 12:55

机器学习常用算法模型总结

数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习1.4机器学习和人工智能1.5机器学习的数学基础特征值和特征向量的定义2.算法模型篇2.1线性回归模型

几窗花鸢·2024-01-04 12:23

李沐机器学习系列1--- 线性规划

1Introduction1.1线性回归函数典型的线性回归函数f(x)=w⃗⋅x⃗f(x)=\vec{w}\cdot\vec{x}f(x)=w⋅x现实生活中，简单的线性回归问题很少，这里有一个简单的线性回归问题

expectmorata·2024-01-04 12:53

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。

bluishfish·2024-01-04 11:18

使用Tensorboard可视化网络结构（基于pytorch）

从而更好地了解网络模型的结构，Tensorboard工具的使用就给我们提供了方便的途径Tensorboard概况Tensorboard是由Google公司开源的一款可视化工具，是TensorFlow的一个附属组件，但在pytorch

草莓橙子碗·2024-01-04 11:24

自定义数据集的手写数字识别（基于pytorch，可下载训练数据集）

代码依赖的环境，库的引入有以下：#神经网络搭建的库importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim#数据处理的库fromtorchvisionimporttransforms,utils,datasetsfromtorch.utils.dataimport

草莓橙子碗·2024-01-04 11:54

PyTorch权值初始化的十种方法

参考PyTorch权值初始化的十种方法-云+社区-腾讯云pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。

Wanderer001·2024-01-04 11:24

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。主要是传统的二分类，多分类，多标签分类，还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别。自编码器就是一种半监督学习，生成的目标就是未经修改的输入，语言处理中根据给定

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

池化层解析：新手也能理解 PyTorch 中的核心组件

目录torch.nn详解nn.MaxPool1dnn.MaxPool2dnn.MaxPool3dnn.MaxUnpool1dnn.MaxUnpool2dnn.MaxUnpool3dnn.AvgPool1dnn.AvgPool2dnn.AvgPool3dnn.FractionalMaxPool2dnn.FractionalMaxPool3dnn.LPPool1dnn.LPPool2dnn.Adapt

E寻数据·2024-01-04 11:53

PyTorch详细教程

一、参考资料PyTorch中文文档PyTorch官方文档PyTorch官方源码：GitHub-pytorch/pytorch:TensorsandDynamicneuralnetworksinPythonwithstrongGPUaccelerationPyTorch

花花少年·2024-01-04 10:52

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

50个重要且核心的Pytorch操作!

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

pytorch 卷积填充“same”实现（附代码） Conv1d Conv2d

参考：pytorch卷积填充“same”实现（附代码）importtorch.utils.datafromtorch.nnimportfunctionalasFimportmathimporttorchfromtorch.nn.parameterimportParameterfromtorch.nn.functionalimportpadfromtorch.nn.modulesimportModu

study_&·2024-01-04 10:20

【pytorch】padding的几种填充方法

今天总结一下，pytorch框架下的几种边界填充方法：1、torch.nn.ReflectionPad2d(padding)功能：使用输入边界的反射填充输入张量。

机器不学习我学习·2024-01-04 10:49

词嵌入位置编码的实现（基于pytorch）

背景介绍在transformers架构当中，对于词向量的输入需要加上原本词对应的位置信息，作为输入到模型中训练的input，那具体的位置编码如何实现呢？本篇博客就跟大家一起分享一下对应的步骤位置编码的公式对于词向量的位置编码的方式有多种，这里就介绍用三角函数进行位置编码的公式PE是positionembeding位置编码的意思，pos表示词的位置，表示词向量的维度,i表示词向量的第i维度那接下来我

草莓橙子碗·2024-01-04 10:18

新手能掌握 PyTorch 的填充技术：深入理解反射、复制、零值和常数填充

目录torch.nn子模块详解nn.ReflectionPad1d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReflectionPad2d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReflectionPad3d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.ReplicationPad1d参数说明：形状（Shape）：使用示例：注意事项：nn.Replicati

E寻数据·2024-01-04 10:48

pytorch06：权重初始化

慕溪同学·2024-01-04 10:47

推荐频道

pytorch线性回归