近来因为业务的长远性考虑，接触到了一个叫做tensorflow的关于弱人工智能的开源框架，我之所以称其为“弱”人工智能的开源框架，是因为我自己觉得(哈哈）。在http://www.tensorfly.cn/中文社区中有说道 tensorflow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。那大家应该想到这个东西主要是算法设计，也即是算法模式的设计。tensorf
首先，我想先大概介绍一下tensorflow，下面的介绍来自百度百科。TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系
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2024-03-01 10:51:09
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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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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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# 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
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# 动手学深度学习与TensorFlow
深度学习是机器学习的一个重要分支，它基于人工神经网络模仿人类的学习方式。TensorFlow是Google开发的开源深度学习框架，提供了强大的工具和库，使得构建和训练深度学习模型变得更加高效和便捷。本文将通过一个简单的例子来介绍如何使用TensorFlow进行深度学习，并通过流程图和甘特图以便于理解。
## 深度学习的基本流程
在进行深度学习之前，我
# 动手学深度学习 TensorFlow
## 引言
深度学习是一种机器学习的分支，它试图通过模仿人脑的工作方式来实现一种智能系统。TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了一个强大的工具集，可以帮助开发者实现复杂的深度学习模型。本文将介绍如何使用TensorFlow来学习深度学习，并给出一些简单的代码示例。
## 深度学习的基础
深度学习的基础是神经网络。神经网络是一种模
原创
2023-09-11 09:26:27
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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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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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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
（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
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# 动手学深度学习 TensorFlow 改编
## 引言
深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在各个领域取得了巨大的成功。TensorFlow 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。本文将以《动手学深度学习》一书为基础，使用 TensorFlow 改编其中的代码示例，帮助读者更好地理解深度学习和 TensorFlow 的原
原创
2023-09-15 16:52:01
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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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《动手学深度学习》基础篇摘要前言如何使用本书内容和结构简介核心原则。特点预备知识安装准备win:mac/linux更新代码和环境使用GPU数据操作创建NDArray运算广播机制索引运算的内存NDArray和NumPy互相转换自动求梯度深度学习基础线性回归线性回归基本要素模型（model）：设面积为x1，房龄为x2，出售价格为y。模型训练(model training)模型预测（模型推断、模型测试
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2023-09-25 12:01:06
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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
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·神经元网络适合处理float构建模型-优化和损失函数-准备训练数据-训练模型-评估数据loss越来越小，说明实验靠谱keras强大简单的API，将神经元网络模型定义为一组Sequential层from tensorflow import keras
import numpy as np
#构建模型
model=keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=
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2023-06-05 13:49:07
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动手学深度学习（pytorch）2概率库函数查阅线性神经网络线性回归 概率先抽样import torch
from torch.distributions import multinomial
from d2l import torch as d2l
fair_probs = torch.ones([6]) / 6
t=multinomial.Multinomial(10, fair_probs
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2023-11-14 09:42:23
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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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笔记作者：王博Kings目录一、整体学习的建议1.1 如何成为Pytorch大神？1.2 如何读Github代码？1.3 代码能力太弱怎么办？二、Pytorch与TensorFlow概述2.1 什么是Pytorch?2.1.1 Pytorch两个核心模块2.1.2 Pytorch可视化：Visdom2.1.3 Pytorch的优缺点2.2 什么是TensorFlow2.2.1 TensorFlow
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2023-09-14 18:10:10
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