文章目录一、d2lzh_pytorch包二、生成数据集二、画出数据集的散点图三、读取数据四、模型初始化及训练五、训练结果总结 一、d2lzh_pytorch包《动手学深度学习+PyTorch》配套的GitHub中配套的d2lzh_pytorch包加入IDLE的第三方库中。二、生成数据集num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w = [2, -3.4]
tr
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2024-08-20 22:10:59
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参考引用动手学深度学习利用 Anaconda 安装 pytorch 和 paddle 深度学习环境 + pycharm 安装0. 环境安装利用 Anaconda 安装 pytorch 和 paddle 深度学习环境 + pycharm 安装1. 引言机器学习（machine learning，ML）是⼀类强⼤的可以从经验中学习的技术。通常采⽤观测数据或与环境交互的形式，机器学习算法会积累更多的经验
背景 本人目前为大四学生，已被清华大学拟录取。由于研究生目前初定的方向会涉及到深度学习的内容，导师说会利用pytorch进行缺陷检测等，涉及精密测量、先进制造等相关领域。因此，于毕业论文差不多初步完成之际开始自学。为了便于知识的整理，因此打算将每一次的学习内容，整理成笔记，方便自己查看巩固，以及其他志同道合的朋友参考查阅。编译器为PyCharm，参考书籍为软件工程朋友推荐的《动手学深度学习(pyt
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2023-08-10 16:37:25
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动手学深度学习-李沐 pytorch 基于Win10环境配置写在前面配置步骤1.从网页版《动手学深度学习》中下载所需文件2.开始创建环境 写在前面提示： 1.这篇文章用来记录我在B站学习李沐老师的动手学深度学习课程中的环境配置过程； 2.该过程结合了上其他博主以及B站视频评论区很多同学的内容，如果有侵权可以我删除； 3.这篇文章只是用来记录！！没有任何其他用途 4.本文默认你已经安装
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2024-09-09 17:06:11
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# 动手学深度学：PyTorch 入门指南
深度学习是人工智能领域中一种重要的技术，它通过模拟人脑的神经网络来处理数据。而 PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，由 Facebook 研发，因其灵活性和易用性而备受欢迎。在本篇文章中，我们将通过一些简单的代码示例来了解 PyTorch 的基本用法，帮助初学者快速上手。
## PyTorch 的基本概念
在深入探讨代码之前，我们先了解一
原创
2024-10-28 06:59:41
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通过将模型应用到例证，深度学习允许我们执行很多复杂任务，如机器翻译、玩战略游戏以及在杂乱无章的场景中识别物体等。为了在实践中做到这一点，我们需要灵活且高效的工具，以便能够适用于这些复杂任务，能够在合理的时间内对大量数据进行训练。我们需要已被训练过的模型在输入变量变化的情况下正确执行。接下来看看我们决定使用PyTorch 的一些原因。首先，正如Python 一样，PyTorch 有一个扩展名为“.p
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2023-06-02 19:55:12
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目录一、深度学习硬件CPU 和 GPU1.1 深度学习硬件◼ 计算机构成◼ 程序执行的原理◼ 内存◼ 存储器◼ 中央处理器（CPU）1.2 如何提升cpu的利用率？（如何使运算在cpu上进行的更快，特别是数值运算：矩阵乘法、线性运算等）◼ 提升空间和时间的内存本地性◼ 尽量使用多核并行计算1.3 GPU◼ GPU◼ cpu和gpu的对比◼ 如何提升GPU的利用率？◼ CPU/GPU带宽◼ 如何在C
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2024-01-02 10:03:43
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代码实现&&md笔记：https://github.com/SNIKCHS/d2l_RecSys_pytorch1.相关概念1.1协同过滤Collaborative Filtering协同过滤算法基于一个基础的强预设：在观测到用户消费过条目A之后，有很高的可能性观测到用户会喜欢与A相似的条目B（Item CF）以及相似的用户可能喜欢同一个条目。所以协同过滤的核心在于描述条目和用户的
ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》 原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同，针对此书英文版的PyTorch重构
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2024-02-29 12:52:15
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文章目录前言一、线性回归1.1 线性回归概念1.2 神经网络图1.3 线性回归模型的基本要素1.3.1 模型1.3.2 训练模型1.3.3 损失函数1.3.4 优化算法1.3.5 模型预测二、代码实现2.1 从零开始实现线性回归2.1.1 导入库2.1.2 生成数据集2.1.3 读取数据集2.1.4 初始化模型参数2.1.5 定义模型2.1.6 定义损失函数2.1.7 定义优化算法2.1.8 训
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2023-11-07 11:08:38
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（d2l-ai/d2l-zh）《动手学深度学习》pytorch 笔记（1）（序言、pytorch的安装、神经网络涉及符号） 文章目录1、前言（35）1.1 ⽇常⽣活中的机器学习（36）1.2 关键组件（37）1.2.1 数据（38）1.2.2 模型（39）1.2.3 目标函数（39）1.2.4 优化算法（39）1.3 各种机器学习问题（40）1.3.1 监督学习（40）回归（regression）
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2023-12-13 16:32:37
758阅读
# 动手学深度学习 PyTorch 源码
对于刚入行的小白，理解和实现“动手学深度学习”中的 PyTorch 源码，可以看作是一个系统性的学习过程。本文将向你介绍实现步骤，并逐步指导你完成这一过程。
## 整体流程
下面为你准备了一张学习流程表，帮助你理清每一步的目标。
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
原创
2024-10-28 05:55:48
82阅读
# 动手学深度学习 pytorch github
## 引言
在当今人工智能火热的背景下，深度学习已经成为一种强大的工具，被广泛应用于各个领域。而PyTorch作为一种流行的深度学习框架，具有易用性和灵活性，深受开发者的喜爱。本文将向你介绍如何通过GitHub上的开源项目来学习PyTorch深度学习。
## 整体流程
下面是整个学习过程的流程图：
```mermaid
erDiagram
原创
2023-12-16 07:37:26
197阅读
# 动手学深度学习 pytorch版
## 简介
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是深度学习领域的一个重要工具。对于刚入行的开发者来说，学习如何使用PyTorch实现深度学习任务可能是一项挑战。本文将介绍使用PyTorch进行深度学习的流程，并给出详细的代码示例和注释。
## 流程概述
下表展示了整个深度学习任务的流程，包括数据准备、模型构建、模型训练、模型评估和模型应用。
原创
2023-09-12 11:41:00
211阅读
# 动手学深度学习 PyTorch 下载
## 引言
深度学习已经成为当前最热门的领域之一，而 PyTorch 作为深度学习中的一个重要工具包，被广泛应用于各种领域。对于小白来说，学习 PyTorch 可能有一些困难，因此本文将引导你学习如何动手学习 PyTorch，并提供详细的步骤和代码示例。让我们开始吧！
## 整体流程
以下是整个学习过程的流程图：
```mermaid
journe
原创
2024-01-23 08:59:43
62阅读
目录一、数据增强1.1 数据增强（主要是关于图像增强）◼ CES上的真实的故事◼ 数据增强◼ 常见的数据增强方法◼ 总结二、 图片增广的代码实现◼ 尝试用不同的增广，比较效果一、数据增强1.1 数据增强（主要是关于图像增强）◼ CES上的真实的故事图2是把图1中的一些像素去掉，图3是把图1中的颜色做变换，图4是对图1中的亮度做变换。◼ 数据增强数据增强的意思是说，在一个已有的数据集上面，
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2024-07-31 19:38:28
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原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者。目录预备知识 1.1 数据操作 1.2 自动求梯度 1.3 查阅文档 1.4 本章附录深度学习基础 2.1 线性回归 2.2 线性回归的从零开始实现 2.3 线性回归的简洁实现 2.4 softmax回归 2.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST） 2.6 softmax回归的从零开始实现 2.7
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2024-05-27 19:27:50
130阅读
动手学深度学 PyTorch PDF 2022 是一本深具权威性的入门书籍，涵盖了深度学习的基础理论以及 PyTorch 框架的实际应用。本文将对该书的不同版本进行对比，以及在项目开发过程中所需要的兼容性、迁移指南、实战案例等方面进行详细阐述，希望能为广大深度学习爱好者和开发者提供一份实用的参考资料。
## 版本对比
### 兼容性分析
从 2020 年到 2022 年，PyTorch 逐渐
# 动手学深度学 pytorch 李沐
深度学习是人工智能领域的重要分支，近年来得到了广泛的应用和研究。而对于初学者来说，深度学习的入门门槛较高，需要掌握大量的数学知识和编程技巧。为了帮助初学者快速入门深度学习，李沐老师在他的《动手学深度学习》一书中，使用PyTorch这个深度学习框架，结合丰富的实例，帮助读者从零开始学习深度学习。
## PyTorch简介
PyTorch是一个基于Pyth
原创
2023-11-08 11:48:57
48阅读
# 动手学深度学pytorch
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而PyTorch作为其中的一种深度学习框架，被广泛应用于各种机器学习任务中。通过动手学习PyTorch，我们可以更好地理解深度学习的原理和实践，提高我们的实战能力。
## 为什么选择PyTorch
PyTorch是一个开源的深度学习框架，具有易用性和灵活性的优点。相比于其他深度学习框架，PyTorch的动态计算图机制使得调
原创
2024-05-03 03:27:33
82阅读
