文章目录第五周1. 学习率调整策略1.1 调整学习率的原因1.2 pytorch的六种学习率调整策略2. 可视化工具——TensorBoard2.1 TensorBoard简介2.2 TensorBoard安装2.3 TensorBoard运行2.4 作业2.5 SummaryWriter2.6 add_scalar 和 add_histogram2.7 add_image 和 torchvis
文章目录第四周1. 权值初始化1.1 梯度消失与爆炸1.2 Xavier初始化1.3 权值初始化方法2. 损失函数2.1 损失函数概念2.2 交叉熵损失函数2.3 NLL/BCE/BCEWithLogits Loss2.4 其他损失函数2.5 作业3. 优化器3.1 优化器的概念3.2 优化器的属性3.3 优化器的方法4. 随机梯度下降4.1 learning rate 学习率4.2 momen
PyTorch 如今已经称为最受欢迎的深度学习框架之一了！丰富的 PyTorch 教程，完备的 PyTorch 学习路线往往能帮助我们事半功倍！今天给大家推荐一个比较完备的 PyTorch 资源列表，内容涉及 PyToch 基本知识，PyToch 在 CV、NLP 领域的应用，PyTorch 教程、PyTorch 相关论文等。首先放上该项目地址： https://github.com/bhara
PersonRank的原理同PageRank与TextRank算法，其基本原理都是基于随机游走而来。要想从深层次的理解PersonRank这类算法，必须从微观上观察数据的具体流向过程，所以这次就把随机游走前两步的过程描述出来，在心里有个大概的印象。1. 随机游走下图描述的是三个用户与四件商品之间的关系，连线表示购买记录，所以边不设置权重，由图可以看出A 购买过： a、c
B 购买过： a、b、c、
小结本次所涉及的模型用于推荐系统中的召回环节，该环节主要是一个embedding和筛选，本次所涉及的模型主要用于embedding过程。 DSSM双塔模型是指，user和item的embedding向量分别出自两个网络。模型并不复杂，由两个dnn流再加相似度计算构成。需要主要负样本采样及归一化/温度系数以保证欧氏空间的问题。 而YoutubeDNN则是单塔模型，user和item的embeddin
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2023-08-11 16:04:17
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|pytorch安装| 根据自己显卡安装pytorch并配置python环境全过程 文章目录|pytorch安装| 根据自己显卡安装pytorch并配置python环境全过程前言创建虚拟环境CPU版本安装GPU版本安装安装最新版驱动根据自己GPU型号找到合适的cuda版本pytorch安装配置pytorch环境总结 前言本篇博客所叙述的关于pytorch的安装全都是基于Anaconda安装完成的基
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P3 梯度下降算法P3 梯度下降算法1、算法思路及存在的问题2、梯度下降算法代码实现3、随机梯度下降算法代码实现 P3 梯度下降算法1、算法思路及存在的问题穷举思路： 全部找一遍，找出最优点存在的问题：通常情况下，图形不会这么漂亮光滑，一眼看出最优点比如多维权重，用穷举法会导致搜索量太大分治思路： 分成四份，找16个点，找出其中比较小的块，再分成四份，
下面开始论文中的脉络详解，具体的详细细节请参考原文，此文章主要是理清论文脉络以及重点是在代码中如何实现的，所以更偏向于代码部分，以下如有理解错的地方也请多多指教，共同学习一、背景介绍KG应用于推荐系统的好处：为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题，研究人员通常利用社交网络或物品属性等辅助信息来提高推荐性能。（稀疏性和冷启动就大概是说物品有千千万，每个用户交互的item仅仅寥寥无几，所以对于传统推荐来
PyTorch学习笔记1—PyTorch简介1.1 PyTorch的由来1.2 Torch是什么？1.3 重新介绍 PyTorch1.4 对比PyTorch和Tensorflow1.5 再次总结 本篇是pytorch学习笔记系列第一篇，这一系列博客应该大多会来自于开源教程书：pytorch中文手册（pytorch handbook），其github网址为：https://github.com/z
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2023-08-10 14:54:06
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# PyTorch推荐算法PDF实现流程
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch来实现一个推荐算法，并将其转换为PDF格式。这将帮助你了解整个过程，并能够在以后的项目中独立进行推荐算法的构建和转换。
## 步骤概览
以下是实现"PyTorch推荐算法PDF"的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------- |
| 步骤1: 数据预处理
原创
2023-07-28 07:30:48
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问题来源：多标签的Pytorch实现最近关注多标签学习，发现网上的开源代码基本都是keras实现的，比如TinyMind的多标签竞赛方法等，由于本人习惯于Pytorch，希望能够使用Pytorch实现，因此复现Pytorch版本，至此困惑即开始了。问题：学习不收敛根据自己的经验，搭建网络来学习TinyMind竞赛数据，并参考了网上的建议，采用二值交叉熵损失（Pytorch中BCELoss底层调用的
作为编程技术学习，不管是自学入门，还是技术提升，看书绝对是不二选择，下面是一些自己看过，包括一些大佬推荐的Python入门学习书籍。 1.《Python编程 从入门到实践》 本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分： 首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、
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2023-08-10 14:54:01
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一、github上创建账户github是一个仓库，用于代码管理。我刚好想将代码放到仓库里面管理，因此，写了这篇博客。我想着，大体思路应该是： 1、在github上面创建账号 2、在本地开启客户端 3、通过某种方式建立连接 4、pycharm需要进行某种设置 话不多说，打开官网，开启github之旅。首先打开官网： https://github.com/login? 在这个界面首先注册，然后登陆，以
我们很高兴地宣布 TorchRec，一个用于推荐系统的 PyTorch 域库。这个新库提供了通用的稀疏性和并行性原语，使研究人员能够构建最先进的个性化模型并将其部署到生产中。https://github.com/pytorch/torchrec我们是怎么来到这里的?推荐系统 (RecSys) 包含当今大量部署在生产环境中的 AI，但您可能不会通过查看 Github 了解它。与 Vision 和 N
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2023-09-05 10:25:59
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【Pytorch】基于GRU和LSTM的时间序列数据预测实现1.实现结果： 蓝色曲线为原数据集，包含1000个点（sin函数），训练集占80%。 橙色曲线为网络的预测值，前80%参加了训练，但是20%没有参加训练，看形状，效果还不错。2.数据集的准备： 下面附上数据集准备的代码：（因为是模块化的编程方式，在代码的第一行我会表注其所在的模块） 首先产生原始的1000个数据点'''data
搭建基础网络结构
调参方法及技巧
动态图：编好程序即可执行
静态图：先搭建好计算图，后运行，允许编译器进行优化；代码编程复杂，调试不直观
pytorch基于动态图，编程简单，但是部署起来比较麻烦
张量
张量就是多个矩阵的复合拼接，多个矩阵的组合，样本就是Tensor
类型、创建、属性、运算、操作、numpy的相互转换
九种数据类型:fl
前言 随着学习的知识越来越多，本人也需要接触更多的智能化平台和技术，本文将记录深度学习环境搭建的过程，意在为更多配置环境而发愁的学生以及初学者解决无法正常配置环境的问题。经过三天的摸索，现将配置流程记录如下，其中包括了本人对环境配置的理解。 一、电脑配置看到CSDN上很多博客介绍如何配置环境，但大多数是在台式电脑上完成的配置，电脑配置较高，速度较快，本人则使用的是笔记本电脑。 1.电脑型号：
导读新的一年还是要肝起来啊，这个公众号节前节后沉寂了快两个月了，许久没更新原创推文，自己感觉不能再这样堕落下去了。所以最近一直在思考写些什么推文：既要符合当下工作所需，倒逼成长；也要于广大读者有益，而非单纯的推销运营。于是，终于决定“染指”深度学习方向，并打算先更新一波Pytorch学习教程。当然，这会是一个系列。torch，原意“火炬”提及Pytorch就不得不先从深度学习开始讲起。从事数据相关
PyTorch 中文版官方教程来了。PyTorch 是近期最为火爆的深度学习框架之一，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友从中可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。 为了方便读者朋友们 本地查看，帮大家打包好了一份PyTorch中文版官方教程 PDF版本。图书简介
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2023-08-14 10:49:10
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文章目录前言一、Pytorch是什么？二、搭建Pytorch框架步骤1.安装Anaconda2.安装CUDA和CUDNN3.安装Pytorch三、Pycharm上跑通Yolox1、下载Yolox项目2、导入pycharm并设置好Pytorch环境3、在Yolox项目github链接上下载权重Yolox-s文件4、运行Yolox-demo（Yolox/tools/demo.py）5、查看Yolox
