一、Tensor的创建和使用1.概念和TensorFlow的是基本一致的，只是代码编写格式的不同。我们声明一个Tensor，并打印它，例如：import torch
#定义一个Tensor矩阵
a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8])
print(a)
print('{}'.format(a))然后会发现报以下错误：new() received
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2023-07-23 19:20:33
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文章目录Pytorch的基本使用Numpy和Tensor之间的转化GPU训练用numpy手动实现两层神经网络用pytorch手动实现两层神经网络Pytorch的NeuralNetwork库自定义模型用神经网络玩游戏 Pytorch的基本使用导入torch库，然后用torch.empty(5，3)初始化一个5*3的tensor。 这个tensor里的数字是随机的。torch.rand(5,3)里创
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2024-04-18 15:51:38
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文章目录数据加载DatasetDataloader可视化——TensorBoardTransformToTensorNomalizeResizeRandomCroptorch.nn：神经网络的基本架构Module：所有神经网络的基本类Convolution LayersPooling Layers非线性激活正则化层Recurrent LayersTransformer LayersLinear
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2024-04-18 17:54:38
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TRAINING A CLASSIFIER到这里，你已经知道怎么定义神经网络，计算损失和更新网络的权重现在你应该考虑：What about data?通常，当你必须要处理一些图片、文本、音频或视频数据时，你可以使用标准的python包去下载数据到一个numpy数组中。然后你可以转换该数组为torch.*Tensor对于图像，如Pillow、OpenCV这些包就很有用对于音频，如scipy、libr
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2024-10-31 15:52:27
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系列文章目录【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类。 时间花费最多的是在数据集的处理上。 这一节主要内容就是对数据集的处理。 文章目录系列
本文首先介绍了数据预处理的方式，如dataset,dataloader。其次通过全连接网络来进行训练。torchvisiontorchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。以下是torchvision的构成：torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；torchvision.models:包
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2023-09-30 14:31:37
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最近阅读了pytorch中lstm的源代码，发现其中有很多值得学习的地方。 首先查看pytorch当中相应的定义\begin{array}{ll} \\
i_t = \sigma(W_{ii} x_t + b_{ii} + W_{hi} h_{t-1} + b_{hi}) \\
f_t = \sigma(W_{if} x_t + b_{if} + W
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2023-08-10 13:27:58
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from IPython.display import Image
Image(filename='images/aiayn.png') 在过去的一年里，中的变形金刚。除了在翻译质量上产生重大改进外，它还为许多其他 NLP 任务提供了新的架构。论文本身写得很清楚，但传统观点认为要正确实施是相当困难的。在这篇文章中，我以逐行实现的形式展示了该论文的“注释”版本。我重新排序并删除了原始
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2024-08-15 10:32:33
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本文代码基于 PyTorch 1.x 版本，需要用到以下包：import collections
import os
import shutil
import tqdm
import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
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2023-06-29 13:39:41
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目录1.简介 2.数据集3.模型初始化4.训练参数5.训练&验证6.保存&加载模型1.简介 这篇文章主要是针对刚入门pytorch的小伙伴，会带大家完整走一遍使用神经网络训练的流程，以及介绍一些pytorch常用的函数。如果还未安装pytorch或者安装有困难，可以参考我的上一篇文章：Windows Anaconda精简安装cuda+pytorch+torchv
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2023-08-05 13:32:08
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# 如何实现“java代码例子简单”
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“java代码例子简单”。这是一个适合刚入行的小白的练习项目，能够帮助你熟悉Java语言基础知识和编程逻辑。下面我将详细介绍整个过程以及每一步需要做什么。
## 流程步骤
我们首先来看一下整个事情实现的流程。可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 |
原创
2024-04-03 04:06:38
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文章目录Pytorch学习资源1.张量创建tensor张量的操作广播机制2.自动求导Autograd简介梯度3.并行计算简介 之前学习Pytorch已经比较久远了，本次学习是跟着datawhale的《深入浅出Pytorch》进行回顾和查缺补漏，以下是个人笔记，如果侵权咱就删。 Pytorch学习资源
Awesome-pytorch-list：目前已获12K Star，包含了NLP,CV,常见库
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2023-11-06 20:28:34
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1.定义网络我们将构建一个LSTM神经网络，在可见层中具有1个输入时间步长和1个输入特征，在LSTM隐藏层中具有10个存储器单元，在完全连接的输出层中具有1个具有线性（默认）激活功能的神经元。 2.编译网络我们将使用具有默认配置和均方误差丢失函数的高效ADAM优化算法，因为它是回归问题。 3.适合网络我们将使网络适合1,000个时期，并使用等于训练集中模式数量的批量大小。我们还将关闭所有详细输出。
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2023-12-20 17:22:25
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## Python伪代码的简单例子
Python是一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、网络编程等领域。通过简单的伪代码示例，我们可以快速了解Python的基本语法和特点。
### 伪代码示例
我们先来看一个简单的Python伪代码示例，这段代码用于计算并展示一个包含不同水果销售量的饼状图。
```python
# 导入绘图库
import matplotlib.pyplot
原创
2024-03-20 06:35:29
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# Java伪代码的简单例子
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何实现一个简单的Java伪代码示例。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你理解整个过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程图
让我们首先来看一下整个过程的流程图。下面的表格展示了实现Java伪代码的步骤。
```mermaid
journey
title Java伪代码的简单例子流程
section
原创
2023-08-23 07:31:43
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目录前言一.FCN网络二.网络创新点 前言 在图像分割领域，有很多经典的网络，如MASK R-CNN，U-Net，SegNet，DeepLab等网络都是以FCN为基础进行设计的。我们这里简单介绍一下这个网络。一.FCN网络 FCN 即全卷积网络，是收割端对端的针对像素级预测的端对端的全卷积网络。这里全卷积的意思就是将分类网络的全连接层给换成了卷积层。FCN 简单有效，目前很多网络的架构还是建
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2023-09-17 13:21:57
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目录学习地址1. 张量1.1 张量初始化1.1.1 直接创建1.1.2 用随机数或常量创建1.2 张量属性1.3 张量操作1.3.1 转到GPU上操作1.3.2 标准的类似 numpy 的索引和切片1.3.3 张量拼接1.3.4 张量乘法（对应位置元素相乘）1.3.5 矩阵乘法（matrix multiplication）1.3.6 就地操作1.3.7 单元素张量1.4 与Numpy的桥梁1.4
PyTorch是一个针对深度学习，并且使用GPU和CPU来优化的tensor library(张量库)。最新发布的稳定版本为1.9，源码在https://github.com/pytorch/pytorch 。它支持在Linux、Mac和Windows上编译和运行。调用Python接口可以通过Anaconda或Pip的方式安装，调用C++接口
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2023-08-14 15:21:08
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虽然看了一些很好的blog了解了LSTM的内部机制，但对框架中的lstm输入输出和各个参数还是没有一个清晰的认识，今天打算彻底把理论和实现联系起来，再分析一下pytorch中的LSTM实现。先说理论部分。一个非常有名的blog把原理讲得很清楚，推荐参考。总之就是这些公式： 简单来说就是，LSTM一共有三个门，输入门，遗忘门，输出门，分别为三个门的程度参数，是对输入的常规RNN操作。公式里可以看到L
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2023-08-23 22:15:37
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文章目录生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?2、如何训练GAN？3、 训练DCGAN实现人脸生成（1）网络结构（2）Pytorch实现4、 GAN的应用 生成对抗网络GAN与Pytorch实现1、生成对抗网络（GAN）是什么?所谓的生成对抗网络，就是一种可以生成特定分布数据的神经网络模型GAN网络结构如上图所示，网络结构中，最重要的是两个模块：和，输入的数据，
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2023-12-07 07:17:18
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