一、PyTorch简介1. 基本介绍2017 年 1 月，FAIR（Facebook AI Research）发布了 PyTorch。PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架。Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架，但是因为 Lua 语言较为小众，导致 Torch 学习成本高，因此知名度不高。Pytorch优点上手快，掌握 Numpy
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2023-08-10 14:46:07
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目录 assertupdate()len()range()torchvision.transforms.Compose(transforms)torchvision.transforms.ToTensor()Python split()方法Python 函数 定义 调用 参数传递 匿名函数 return 语句 变量作用域&nbs
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2023-08-11 15:29:57
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基本介绍PyTorch是一个基于Python的机器学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。PyTorch介绍以下是PyTorch的一些基本特点和组件：张量（Tensor）：PyTorch的核心组件是张量，它是一个多维数组，可以用于存储和处理数据。PyTorch的张量与NumPy的数组类似，但也提供了GPU加速和自动微分等功能。动
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2023-09-01 11:42:20
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最近在学习PyTorch，网上资料有些杂乱，进行了稍许整理，望能有所助益。PyTorch简介Torch是 PyTorch的前身，其底层语言相同，但使用不同的上层包装语言。Torch是一个支持大量机器学习算法的科学计算框架。 PyTorch是基于Torch的python开源机器学习库，由FaceBook人工智能小组开发。 为什么PyTorch？不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。
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2023-08-21 20:52:02
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# PyTorch框架介绍
## 概述
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了丰富的工具和函数来简化深度学习的开发过程。在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch框架来进行深度学习任务，并给出一些实例代码和解释。
## 整体流程
在介绍具体步骤之前，让我们先来看一下整体流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1
原创
2023-09-15 17:14:30
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文章目录 文章目录前言一、pytorch简介二、pytorch安装1.安装Anaconda2.安装 pytorch三、pytorch基础知识1.张量2.创建tensor3.张量的操作1.加法2.索引操作 总结 前言本文记录了一些pytorch学习的相关记录，作为本人查询的笔记。一、pytorch简介PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的
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2023-08-07 14:24:53
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# PyTorch Lightning简介及实现步骤
PyTorch Lightning是一个高层次的PyTorch封装，旨在简化深度学习模型的训练过程。通过提供一个有组织的结构，PyTorch Lightning帮助开发者更容易地进行模型训练、验证和测试。
## 流程概述
下面的表格展示了使用PyTorch Lightning的基本流程：
| 步骤 | 描述
TorchGAN 是基于 PyTorch 的 GAN 设计开发框架。该框架旨在为流行的 GAN 提供构造模块，且允许为前沿研究进行定制化。使用 TorchGAN 的模块化结构可以：在数据集上尝试流行的 GAN 模型；对传统损失函数、架构等插入新的损失函数、新的架构等；用多种 logging 后端无缝可视化 GAN 训练过程。项目地址：https://github.com/torchgan/torc
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2023-06-05 12:44:34
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基本信息基于Pytorch的文本分类框架。同时支持中英文的数据集的文本分类任务。项目地址：https://github.com/wzzzd/text_classifier_pytorch支持的模型非预训练类模型：
FastTextTextCNNTextRNNTextRCNNTransformer预训练类模型
BertAlbertRobertaDistilbertElectraXLNet
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2023-09-15 21:27:20
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前面我们学习过了损失函数，损失函数Loss是衡量模型输出与真实标签之间的差异的。有了损失函数Loss，通过Loss根据一定的策略 来更新模型中的参数使得损失函数Loss逐步降低；这便是优化器optimizer的任务。本节优化器optimizer主要包括3方面内容，分别是（1）什么是优化器，优化器的定义和作用是？（2）Pytorch中提供的优化器optimizer的基本属性是？（3）optimize
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2023-06-30 18:35:59
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之前，学习了张量的一系列操作，随着操作种类和数量的增多，会导致各种各样的问题，比如多个操作之间是并行还是顺行，如何协同不同底层设备，以及如何避免各种冗余的操作等等。这些问题会影响运算效率，甚至会引入一些不必要的bug。 计算图就是为解决这类问题而产生的。一、计算图计算图是用来描述运算的有向无环图，有两个主要元素：结点(Node)和边(Edge) 结点表示数据，如向量，矩阵，张量边表示运算，如加减乘
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2023-09-15 22:11:16
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Pytorch上手使用近期学习了另一个深度学习框架库Pytorch，对学习进行一些总结，方便自己回顾。Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。1 安装如果已经安装了cuda8，则使用pip来安装pytorch会十分简单。若使用其他版本的cuda，则需
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2023-09-24 21:13:11
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install packagesDocumentation
官网Python APIGithubPyTorch中文文档ApacheCN
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2023-06-07 16:29:41
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PyTorch提供了十种优化器，在这里就看看都有哪些优化器。torch.optimtorch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。如何使用optimizer为了使用torch.optim，你需要构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。构建为了构建一个Opti
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2023-09-27 15:48:43
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译者：YAOKE7Torch张量库介绍深度学习的所有计算都是在张量上进行的,其中张量是一个
翻译
2023-05-05 11:28:52
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前言本文回答了以下初学者在学习PyTorch时经常会产生的两个疑问：什么是PyTorch？ 它在机器学习中充当什么角色？为什么偏偏要学PyTorch? （为何不选择TensorFlow、Keras等框架？）这也是我的第一篇博客，写的不好请见谅，下面就让我们进入正文。一、PyTorch简介首先，让我们搞清楚一个问题：什么是深度学习学习框架？简单来讲，深度学习框架是一套完备的系统，其中提供了一系列方法
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2023-11-02 08:48:17
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机器之心报道PyTorch 1.8 版本为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：支持 Python 函数转换；添加或稳定化 API，以支持 FFT (torch.fft)、线性代数函数 (torch.linalg)；添加对复杂张量 autograd 的支持；多项更新用于提升 Hessian 与 Jacobian 矩阵计算的性能；改进分布式训练，包
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2023-12-01 10:29:29
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简介PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能：1. 具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）2. 包含自动求导系统的深度神经网络除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。TensorFlow和
原创
2022-01-17 18:25:44
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Introduce在pytorch中，torch.nn.Module模块中的state_dict变量存放训练过程中需要学习的权重和偏
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2023-05-18 17:25:21
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PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习领域。它由 Facebook 的人工智能研究团队（FAIR, Facebook AI Research）于 201学习框架之一。
