什么是数组升维？数组升维是指将原本低维数组转换为更高维的数组的操作。在编程中，数组是一种存储多个相同类型数据的连续内存空间。升维操作可以通过添加额外的维度来增加数组的维数。举个例子，将一个一维数组升维为二维数组可以使用reshape函数或者使用嵌套列表的方式表示。假设有一个一维数组[1, 2, 3, 4, 5]，升维为二维数组可以表示为[[1, 2, 3, 4, 5]]。升维的目的可以是为了更好地
1. 扩展Tensor维度相信刚接触Pytorch的宝宝们，会遇到这样一个问题，输入的数据维度和实验需要维度不一致，输入的可能是2维数据或3维数据，实验需要用到3维或4维数据，那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单，只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。1.1 torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int) torch.unsqueeze(self:
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2023-06-14 20:44:07
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1.引言 我们在训练模型时遇到的数据集千奇百怪，各式各样，有的数据集维度过高此时计算起来十分复杂效率不高，因此就顺势提出了数据降维概念，数据降维最直观的感觉是维度降低方便数据可视化展示以及机器学习算法的计算，从深层次来说在于提取重要信息以及刨除“无关信息”例如之前提到的筛选特征。从整体上来说数据降维可分为有监督与无监督两类，线性映射与非线性映射
数据为何要降维数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。数据降维有两种方式：特征选择，维度转换特征选择特征选择指根据一定的规则和经验，直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程，用选择的特征代替所有特征，不改变原有特征，也不产生
numpy篇 一，维度增减1、直接修改shapey=np.arange(1, 11)#shape：(10,)
y.shape=(10,1)
print(y)
2、用np.newaxis(np.newaxis == None)
np.newaxis放的位置不一样，效果不一样
y=np.arange(1, 11)#shape：(10,)
y=y[:,np.newaxis]
print(y)
3、使用n
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2024-05-22 19:53:49
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最全的卷积神经网络实现手写数字识别，由于版本的更新，好多函数被替代或简化，本文是根据最新版本的GPU11.0的pytorch撰写的卷积神经网络实现手写数字识别。欢迎大家借鉴。 import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvi
# PyTorch 版本降低指南
在机器学习和深度学习领域，依赖的库版本的兼容性往往是至关重要的。有时候，可能由于项目要求或者依赖关系的变化，我们需要降低PyTorch的版本。在本篇文章中，我将带领你一步步完成这一过程，并提供详细的代码示例与说明。
## 整体流程
以下是实现PyTorch版本降低的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-26 03:22:22
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# PyTorch 降低维度
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用 PyTorch 来降低数据的维度。降低维度是在深度学习和数据处理中非常常见的操作，它有助于减少计算负担、提取关键特征和简化数据结构等方面。
## 流程概述
下面是降低维度的整个流程概述，我们将使用 PyTorch 来完成这个任务。
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 步骤 1 | 导入需要的库和模块
原创
2023-07-18 12:21:39
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在深度学习的旅程中，我们经常需要使用 PyTorch 来处理张量，而了解如何查看数组（张量）的维数是非常重要的一步。这篇博文将介绍如何实现这一目标，并包含了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和生态集成的详细说明。
### 环境配置
在使用 PyTorch 之前，我们需要确保计算环境的配置是正确的。以下是设置环境的具体步骤：
1. 安装 Python 及依赖库
2. 安装 PyT
# 不同维数矩阵相加 pytorch
在深度学习领域，经常会涉及到不同维度的矩阵相加。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的张量操作功能，可以轻松实现不同维度矩阵相加的操作。
## 什么是不同维数矩阵相加？
不同维数矩阵相加是指在深度学习中，将不同维度的张量进行相加。例如，一个2x3的矩阵与一个3x2的矩阵相加，或者一个3x3x2的矩阵与一个3x3的矩阵相加等等。这种操作在深度
原创
2024-04-23 07:07:19
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# 深度学习中的特征向量维数降低
在深度学习中，特征向量的维数降低是一项重要的技术。它不仅有助于减少内存消耗，还能提高模型的训练速度。这篇文章将带领你了解如何实现特征向量的维数降低，包括具体流程、代码实现以及相应的注释。
## 流程概览
我们将通过以下步骤完成特征向量维数降低的任务：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
# 降低PyTorch版本的方法
PyTorch是一个开源的深度学习框架，不过有时候我们可能需要降低PyTorch的版本以适配一些老的项目或者库。下面我们将详细介绍如何降低PyTorch版本。
## 步骤一：查看当前PyTorch版本
首先，我们需要确定当前系统中PyTorch的版本。可以通过以下代码来查看：
```python
import torch
print(torch.__ver
原创
2024-04-17 03:17:39
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# 如何使用Conda降低PyTorch版本
在进行深度学习项目时，选择合适的库版本十分重要。有时较新的版本可能会引入不兼容的更改，或者新特性不符合我们的需求。在这种情况下，使用Conda降低PyTorch的版本变得非常必要。本文将介绍如何通过Conda来实现这一点，并提供相应的代码示例。
## 为什么要降低PyTorch版本？
在使用PyTorch时，我们可能会遇到以下几个问题：
- *
原创
2024-09-28 03:50:10
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# PyTorch 降低矩阵维度
在机器学习和深度学习中，数据的维度管理是非常重要的。当我们处理高维数据时，往往需要对数据进行降维，以减少计算负担并避免维度灾难。本文将帮助你学习如何使用 PyTorch 降低矩阵维度。
## 降低矩阵维度的整体流程
首先，我们需要了解整个降维的流程。以下是每一步的概述：
| 步骤 | 目的 | 代码示例
# Python 降低通道数的概述与实例
在深度学习和计算机视觉中，经常会面临一个问题：通道数的过多可能导致模型的复杂性增加，计算资源的浪费以及过拟合的风险。在本文中，我们将探讨如何在Python中降低图像的通道数，并提供详细的代码示例。
## 为什么要降低通道数？
降低通道数的原因主要有以下几点：
1. **减少计算资源**：处理高维数据需要更多的计算资源，降低通道数可以减少计算负担。
写在前面：相信很多人安装pytorch或者tensorflow都是冲着机器学习或者深度学习来的。有一个问题是，有很多文献的模型是基于python3.6版本的环境，但是很多人在初次安装python时往往是安装最新版本如3.8，3.9等等（包括我）。所以需要降低python版本以适应不同的需求。1. 电脑硬件配置此贴不适合电脑配有独立显卡的人。CPU版本运行速度较慢，建议在个人条件允许的情况下升级硬件
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2023-11-17 23:24:52
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# PyTorch Loss不再降低的原因及解决方案
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，很多研究者和开发者都会遇到“loss不再降低”的问题。这种情况通常意味着模型训练停滞不前，无法进一步提升性能。本文将探讨造成这种现象的原因，并提供相应的解决方案及代码示例。
## Loss不再降低的常见原因
### 1. 学习率过高
*过高的学习率可能导致模型在最优解附近震荡，导致loss无法
前言本文将对Unity介绍的性能改进的文章进行部分翻译，原文地址：https://unity3d.com/jp/learn/tutorials/topics/performance-optimization/optimizing-garbage-collection-unity-games缓存void OnTriggerEnter(Collider other){
var allRende
目录 梯度下降算法 代码1实现： 画出关系图随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）代码2实现：（与上面类似）上一次我们画出上面线性图所用的数据使用穷举法所求得的，但同时方法也存在弊端： 当权重w只有一个时，还能简单的用
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2023-11-20 12:07:57
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刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第3讲 梯度下降算法 梯度下降算法刘二大人 《PyTorch深度学习实践》第3讲 梯度下降算法1. 梯度下降算法实现2. 随机梯度下降算法实现3. 总结4. 参考 1. 梯度下降算法实现# 梯度下降算法
import matplotlib.pyplot as plt
# step 1 准备数据
x_data=[1.0,2.0,3.0]
y_data=[2.0
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2023-10-31 23:14:13
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