1、人民币二分类要求：将第四套人民币中的一元和一百元进行二分类；怎么建立一个预测模型呢？考虑上一个博客中的机器学习模型训练五大步骤；第一是数据，第二是模型，第三是损失函数，第四是优化器，第五个是迭代训练过程。这里主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块，数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。在进行实验之前，需要收集数据，数据包括原始样本和标签；有了原始数据之后，需要对数据
本来觉得学个tf和keras就够了，但是用了torch之后觉得真的这个框架太好用了，非常灵活可以很方便的和python语言混编，torch基本可以和cupy并列称为gpu版的numpy，文本部分有torchtext和allenlp，调包有sktorch非常简单的融入到sklearn的生态中，再高层的封装有fast.ai，简直太香了。考虑到网上的入门教程多且杂，还是打算自己好好整理一下，系统性的学习
导读非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting实用更加方便。找出你需要评估的指标是深度学习的关键。有各种各样的指标，我们可以评估ML算法的性能。TorchMetrics是一个PyTorch度量的实现的集合，是PyTorch Lightning高性能深度学习的框架的一部分。在本文中，我们将介绍如何使用TorchMetrics评估你的深度学习模型，甚至使用
(1) cpu：直接用以下代码顺利完成安装：pip install torch== -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install torch-cluster torch-scatter torch-sparse -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/(2)gpu:按照以上的
1.item：import torch
a = torch.tensor(5)
print(a) # tensor(5)
print(a.item()) # 52.求准确率的小testimport torch
# 预测概率 此处有两个输入。每行代表一个输入图片的预测输出。例如第一行代表：为第0种种类的概率为0.1，为第1种种类的概率为0.2
outputs = torch.tensor([[
# 如何查看dll里面的所有函数
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何在Python中查看dll文件里的所有函数。这对于刚入行的小白来说可能是一项新的挑战，但是只要按照以下步骤进行操作，你就能顺利完成任务。
## 步骤
首先，让我们看一下整个过程的步骤。
```mermaid
pie
title 查看dll里的函数
"Step 1" : 打开dll文件
"St
CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks，条件生成对抗网络，在初始GAN的基础上增加了图片的相应信息。这里用传统的卷积方式实现CGAN。import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from t
torch.save： 将序列化对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。torch.load： 使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载数据。torch.nn.Module.load_state_dict： 使用反序列化函数 state_dict 来
# 如何找到PyTorch官网上的模型
## 1. 整件事情的流程
首先，我们需要打开浏览器，并访问PyTorch的官方网站。然后，我们需要找到官方网站上的模型库。最后，我们可以在模型库中找到我们感兴趣的模型和相关信息。
### 甘特图
```mermaid
gantt
title 寻找PyTorch官网上的模型
section 访问官网
打开浏览器 :
# 如何使用Python调用DLL中的函数属性
在软件开发过程中，我们经常需要调用其他语言编写的动态链接库（DLL）中的函数。Python作为一种高级编程语言，提供了丰富的库支持，使得调用DLL变得相对简单。本文将详细介绍如何使用Python调用DLL中的函数属性。
## 流程图
以下是使用Python调用DLL函数的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开
目录引言（Introduction）生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）什么是GAN？（What is a GAN?）什么是DCGAN？（What is a DCGAN?）输入（Inputs）数据（Data）实现（Implementation）权重初始化（Weight Initialization）生成器（Generator）判别器（Discriminat
## PyTorch中的gather()函数的作用
### 引言
在PyTorch中，gather()函数是一个非常有用的工具，用于根据给定的索引从输入张量中获取特定的元素。它在模型训练和数据处理中经常被使用，特别是在处理序列数据或标签对应的索引时。本文将介绍gather()函数的作用以及如何使用它。
### gather()函数的流程
下面是使用gather()函数的基本流程：
| 步骤
原创
2023-07-31 08:41:07
211阅读
第一步：配置镜像源，安装必要环境更换镜像第二步：安装anaconda1 进入官网https://www.anaconda.com/2 下载linux的sh版3 在对应位置通过命令输入sh 文件名.sh4 选择 YES5 选择 NO （我们要自定义配置环境）第三步：安装完成Anconda后配置环境1 编辑环境变量vim ~/.bashrc2 添加内容export PATH="/自己对应的路径名/an
一、项目说明 工作中遇到项目中需要将一些 C/C++算法封装为 dll 文件给 Python 调用，做到算法保密。算法的封装网上教程比较多，可以多多参考这篇文章，或者别的文章都可以。二、Python 调用 dll 因为我的C++算法没有涉及很复杂的 c
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2023-07-11 00:47:16
83阅读
Normal(means, sigma)的目的在于设置一个高斯分布其中means的形状和sigma的形状可以不一致，遵循广播原理from torch.distributions import Normal
mu = torch.tensor([1, 10], dtype=torch.float32)
sigma = torch.tensor([1], dtype=torch.float32)
anaconda如何安装Pytorch?一、官网下载第一步：进入pytorch官网根据自己电脑的配置选择要下载的版本，选好之后会自动生成安装指令。第二步：打开Anaconda Prompt，输入conda create -n py36torch040 python=3.6第三步：激活环境activate py36torch040conda install pandas jupyter notebo
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2023-09-09 21:55:08
42阅读
super关键字，是一个隐式参数（另一个隐式参数是this）。1.概述super是直接父类的引用（this是当前对象的引用）。可以通过super来访问父类中被子类覆盖的方法或属性。super关键字，是一个隐式参数，另外一个隐式参数是this。 super用于方法里面，用于方法外面无意义。super关键字一般用于继承和构造方法中。任何类的构造函数中，若是构造函数的第一行代码没有显式的调用super
# 教你如何在Java Spring Boot中读取system32里的dll文件
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(加载dll文件)
B --> C(读取dll中的函数)
C --> D(调用dll函数)
D --> E(结束)
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述
1 算术运算符Matlab中的算术运算符按优先级由高到低为: (1) ^ 幂
(2) * 乘
/ &nbs
JAVA中Printf支持的格式 个人感觉和C语言的printf()没有什么区别：目前printf支持以下格式： %c 单个字符
%d 十进制整数
%f 十进制浮点数
%o 八进制数
%s 字符串
%u 无符号十进制数
%x 十六进制数
%% 输出百分号%printf的格式控制的完整格式：
% - 0 m.n l或h 格式字符下面对组成格式说明的各项加以说明：
①%：表示格式说明
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2023-08-17 10:45:15
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