pytorch线性回归

Pytorch框架学习（2）——张量操作与线性回归

张量操作与线性回归文章目录张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分1.2张量索引1.3张量变换2.张量的数学运算3.线性回归3.1求解步骤1.张量的操作：拼接、切分
Aidanmomo·2024-01-02 04:59

[PyTorch 学习笔记] 1.3 张量操作与线性回归

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py张量的操作拼接torch.cat
张贤同学·2024-01-02 04:59

张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换（1）张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接•tensors:张量序列•dim:要拼接的维度torch.cat(tensors,dim=0,out=None)函数用于沿着指定维度dim将多个张量拼接在一起。它接受一个张量列表tensors作为输入，并返回一个拼接后的张量。参数dim指定了拼接的维度，默认为0。flag=Tru
-恰饭第一名-·2024-01-02 04:29

更换python版本后，pycharm如何导入其他python版本解释器所安装的包

基本信息系统：ubuntu16.04原有python版本：系统自带的python2.7和python3.5新添加版本：python3.7添加原因：旧有的python版本不满足安装pytorch及torchvision
Dreaming_of_you·2024-01-02 02:19

深刻剖析与实战BCELoss详解（主）和BCEWithLogitsLoss（次）以及与普通CrossEntropyLoss的区别（次）

CrossEntropyLossBCEWithLogitsLoss前言importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalastnf大家首先要注意一下哈，在pytorch
音程·2024-01-02 01:34

Bert源码讲解（Pytorch版本）

先参考一个很好博主写的：Bert源码详解（Pytorch版本）-知乎(zhihu.com)从零实现BERT中的两个预训任务（上）–月来客栈Pytorch版本的BERT使用学习笔记_pytorch和bert-CSDN
不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

pytorch实现线性回归、softmax分类、多层感知器分类学习笔记

手动实现的pytorch知识点:一、定义变量（Tensor对象）1、torch.ones、torch.zeros、torch.randn等函数2、通过torch.tensor将numpy变量转换为torch
平常心_85d9·2024-01-02 00:47

实践：基于双向LSTM模型完成文本分类任务

目录1数据处理1.1数据加载1.2构造Dataset类1.3封装DataLoader2模型构建3模型训练4模型评价5模型预测5拓展实验5.1使用Pytorch内置的单向LSTM进行文本分类实验编辑5.2
熬夜患者·2024-01-01 22:35

【环境配置】虚拟环境配置

创建虚拟环境condacreate-npytorchpython=3.9安装成功提示激活虚拟环境activatepytorch安装pytorch查看python版本——python退出python——exit
Bosenya12·2024-01-01 21:28

风速预测模型代码全家桶

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较_lstm增加季节性因素-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch
建模先锋·2024-01-01 21:50

多元线性回归

判别函数：y=w0+w1x1+w2x2+w3x3+w4x4找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降，（需要用归一话，可以加速求解，减少迭代次数）对于回归的损失函数所有的回归都是采用MSE作为损失函数，唯一不一样的是的公式
王金松·2024-01-01 21:15

大甩卖-（CWRU）轴承故障诊数据集和代码全家桶

轴承数据解读与分类处理Python轴承故障诊断(一)短时傅里叶变换STFTPython轴承故障诊断(二)连续小波变换CWT_pyts小波变换故障-CSDN博客Python轴承故障诊断(三)经验模态分解EMD_轴承诊断pytorch-CSDN
建模先锋·2024-01-01 21:49

点积相似性（Dot Product Similarity）

点积相似性的计算可以通过PyTorch中的torch.mm函数实现。在深度学习中，点积相似性常用于衡量两个向量的相似程度
何处不逢君·2024-01-01 21:18

机器学习概述

最近在学习机器学习的基础知识，在此记录一下目前最火的机器学习框架是Scikit-Learn和pytorch，因此，之后的一段时间会使用这两种框架搭建机器学习的模型，相应的学习资源也会开源，希望可以学习到很多知识
Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:48

第二十三周：深度学习基础和pytorch学习

第二十三周：深度学习和pytorch学习摘要Abstract1.TensorBoard的使用2.transforms的使用2.1ToTensor的使用2.2Normalization的使用3.torchvision
@默然·2024-01-01 16:53

Python为何适合开发AI项目？

2、丰富的库和框架：Python拥有庞大且活跃的开源生态系统，包括诸如NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow和PyTorch等强大的库和框架。这些
金木讲编程·2024-01-01 14:28

PyTorch常用工具（1）数据处理

本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。
Font Tian·2024-01-01 14:50

【机器学习基础】使用python实现BP算法

用pytorch跟tensorflow实现神经网络固然爽。但是想要深入学习神经网络，光学会调包是不够的，还是得亲自动手去实现一个神经网络，才能更好去理解。
风度78·2024-01-01 13:15

线性回归梳理

机器学习的一些概念有监督：训练数据的结果已被告知无监督：不告诉结果，让算法自行判断泛化能力：导入更多数据时是否还能近似得到正确结果，也是训练模型模型适应新样本的能力，评判一个学习算法的好坏。过拟合：高方差，低偏差解决办法：使用正则化项欠拟合：高偏差，低方差。这时增加样本数量是没用的。解决办法：增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。交叉验证：机器学习中确定超参数的通用的方法，用
大鹅向东游·2024-01-01 13:47

【阅读笔记】概率预测之MQ-RNN(含Pytorch代码实现)

论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.11053MQ-RNN一.全文总结二.研究方法三.结论四.创新点五.思考六.参考文献七.Pytorch实现⭐util(工具函数)ModelLoadDataTrainTest
卡卡南安·2024-01-01 13:31

机器学习&深度学习面试笔记

机器学习&深度学习面试笔记机器学习Q.在线性回归中，如果自变量之间存在多重共线性，会导致什么问题？如何检测和处理多重共线性？
卡卡南安·2024-01-01 13:01

【深度学习】第二章：数据

下面我们的深度学习都是基于pytorch框架的，所以第一步就是你要有pytorch模块。
宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

pytorch框架中还封装了计算图，计算图的通俗理解就是：只要你有计算，并且设置了requires_grad=True，pytorch就会自动同时帮你生成这个计算过程的计算图。
宝贝儿好·2024-01-01 12:26

pytorch深度学习环境配置

cuda10.2pipinstalltorch==1.10.0+cu102torchvision==0.11.0+cu102torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org
纬领网络·2024-01-01 11:37

NLP扎实基础1：Word2vec模型Skip-Gram Pytorch复现

文章目录Word2vec与Skip-Gram的简介实现Word2vec的朴素想法Skip-Gram算法流程Pytorch复现Word2vec与Skip-Gram的简介wordtovector是NLP领域殿堂级的思想
呆萌的代Ma·2024-01-01 11:03

【Pytorch】学习记录分享8——PyTorch自然语言处理基础-词向量模型Word2Vec

【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch自然语言处理基础-词向量模型Word2Vec1.词向量模型Word2Vec)1.如何度量这个单词的？2.词向量是什么样子？
大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-01-01 11:56

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六
howard2005·2024-01-01 11:19

torch_geometric，scatter，sparse， cluster的安装

1、环境版本配置：python3.8，pytorch1.8.1，cu1112、百度的如何安装geometric，发现需要安装scatter、sparse、cluster先，直接用的pip命令。
菜丢·2024-01-01 10:31

PyTorch中常用的工具（4）Visdom

本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。
Font Tian·2024-01-01 10:23

损失函数L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss

本文参考：PyTorch中的损失函数--L1Loss/L2Loss/SmoothL1Loss-知乎【SmoothL1Loss】SmoothL1损失函数理解_寻找永不遗憾的博客-CSDN博客_smoothl1loss
数据猴赛雷·2024-01-01 09:51

【损失函数】SmoothL1Loss 平滑L1损失函数

1、介绍torch.nn.SmoothL1Loss是PyTorch中的一个损失函数，通常用于回归问题。它是L1损失和L2损失的结合，旨在减少对异常值的敏感性。
daphne odera�·2024-01-01 09:49

【MMdetection】MMdetection从入门到进阶1

ImageNet上所有pytorch风格的预训练主干都来自PyTorch模型zoo，caffe风格的预训练主干是从detectron2新发布的模型转换而来的。
资料加载中·2024-01-01 08:09

【MMdetection】MMdetection从入门到进阶

condacreate--nameopenmmlabpython=3.8-ycondaactivateopenmmlab步骤2.基于PyTorch官方说明安装PyTorch。
资料加载中·2024-01-01 08:08

Pytorch | Pytorch框架中模型和数据的gpu和cpu模式：model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel

背景介绍我们在使用Pytorch训练时，模型和数据有可能加载在不同的设备上（gpu和cpu），在算梯度或者loss的时候，报错信息类似如下：RuntimeError:FunctionAddBackward0returnedaninvalidgradientatindex1
1LOVESJohnny·2024-01-01 08:06

关于 PyTorch 库的使用和基础方法整理

PyTorchPyTorch基础结构：主要功能：Tensor创建Tensor：Tensor基本操作：Tensor的其他用法：Autograd简单示例写在最后PyTorchPyTorch（PythonTorch
SuasyYi·2024-01-01 06:54

使用pytorch神经网络拟合计算模型

一.内容简介使用pytorch神经网络拟合计算模型二.软件环境2.1vsCode2.2Anacondaversion:conda22.9.02.3pytorch安装pytorch(http://t.csdnimg.cn
+++.·2024-01-01 06:54

PyTorch常用工具（2）预训练模型

本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。
Font Tian·2024-01-01 06:23

Ubuntu 22.04配置pytorch

Ubuntu系统和Windows系统不一样，所以不要在官网下载1.打开命令窗口，输入sudoaptupdate2.下载curl-y包sudoaptinstallcurl-y3.转换目前工作目录到/tmpcd/tmp4.curl安装Anacondainstallerscriptcurl--outputanaconda.shhttps://repo.anaconda.com/archive/Anaco
陈子迩·2024-01-01 06:53

深度学习必备框架PyTorch简介和参考资料

目录引言本系列博客的目标和预期读者历史和发展易用性灵活性动态计算图学习资源和文档推荐书籍社区和支持总结引言欢迎来到PyTorch的世界——一个革命性的工具，正在重塑我们如何构建和理解机器学习和深度学习模型
E寻数据·2024-01-01 06:51

对比 PyTorch 和 TensorFlow：选择适合你的深度学习框架

目录引言深度学习在各行业中的应用PyTorch和TensorFlow简介PyTorch：简介与设计理念发展历史和背景主要特点和设计理念TensorFlow：简介与设计理念发展历史和背景主要特点和设计理念
E寻数据·2024-01-01 06:19

PyTorch中常用的工具（3）TensorBoard

本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。
Font Tian·2024-01-01 06:13

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享
湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

一种简单的自编码器PyTorch代码实现

1.引言对于许多新接触深度学习爱好者来说，玩AutoEncoder总是很有趣的，因为它具有简单的处理逻辑、简易的网络架构，方便可视化潜在的特征空间。在本文中，我将从头开始介绍一个简单的AutoEncoder模型，以及一些可视化潜在特征空间的一些的方法，以便使本文变得生动有趣。闲话少说，我们直接开始吧！2.数据集介绍在本文中，我们使用FashionMNIST数据集来完成此任务。以下是Kaggle上数
赵卓不凡·2024-01-01 05:44

机器学习 Pytorch 教程

一个不错的介绍pytorch的博客。
苏高峰·2024-01-01 05:18

【深度学习】Normalizing flow原理推导+Pytorch实现

1、前言Normalizingflow\boxed{Normalizing\hspace{0.1cm}flow}Normalizingflow，流模型，一种能够与目前流行的生成模型——GAN、VAE\boxed{\mathbf{GAN、VAE}}GAN、VAE相媲美的模型。其也是一个生成模型，可是它的思路和另外两个的迂回策略却很大不同。本文我们就简单来介绍一个这个模型吧2、引入在生成模型中，我们的
篝火者2312·2024-01-01 04:51

商品销售数据爬取分析可视化系统 爬虫+机器学习 淘宝销售数据 预测算法模型 大屏 大数据毕业设计（附源码）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Django框架、Vue前端框架、机器学习预测算法（线性回归模型预测商品的销量）MySQL数据库、se
vx_biyesheji0001·2024-01-01 04:48

AttributeError: module 'torch.utils.data' has no attribute 'IterableDataset'

pytorch1.1.0环境下遇到的问题解决方法：https://blog.csdn.net/answer3664/article/details/108646511
Shannen3206·2024-01-01 02:31

线性回归模型评估：R-square（确定系数）、均方根、均方差

线性回归模型评估通过几个参数验证回归模型SSE(和方差，误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差，方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根，标准差)
追风箭0211·2024-01-01 02:30

【42页动态规划学习笔记分享】动态规划核心原理详解及27道LeetCode相关经典题目汇总

《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【StableDi
阿_旭·2024-01-01 00:01

图像分割实战-系列教程5：unet医学细胞分割实战3（医学数据集、图像分割、语义分割、unet网络、代码逐行解读）

：unet医学细胞分割实战45、损失函数类importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFtry:fromLovaszSoftmax.pytorch.lovasz
机器学习杨卓越·2023-12-31 23:49
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