目录1.Torch还是Numpy2.变量3.什么是激励函数(activation function)4.激励函数1.Torch还是Numpyimport torch
import numpy as npTorch还是Numpy
Torch自称为神经网络界的Numpy, 因为他能将torch产生的tensor放在GPU中加速运算(前提是你有合适的GPU),就像Numpy会把array放在CPU中加速
# PyTorch代码可以用PyCharm运行吗？
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活性和易用性，适合科研及工业应用。如果你想在PyCharm中运行PyTorch代码，答案是肯定的！在本文中，我们将探讨如何在PyCharm中运行PyTorch代码，并提供示例代码和必要的设置步骤。此外，我们还将使用图表来表示状态流和任务安排。
## 1. PyCharm的安装与配置
首先，确
希望大家直接到上面的网址去查看代码，下面是本人的笔记TensorTensor可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组（高阶数据）Tensor和numpy的ndarrays类似，不同在于pytorch的tensor支持GPU加速导包： from __future__ import print_function
import torch as t 判断是否
# 没有显卡也能使用PyTorch：一探深度学习的广阔天地
深度学习的火热让越来越多的研究者和开发者开始关注这一领域。我们常常听说使用显卡（GPU）来加速深度学习模型的训练和推理。但是，如果你手头没有显卡，是否完全无法使用PyTorch进行深度学习？答案是否定的！在本文中，我们将探讨如何在没有显卡的条件下使用PyTorch，并通过实际示例来展示其可行性与技巧。
## 1. PyTorch简介
# 如何在TensorFlow中使用PyTorch模型
在当今的深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch都是非常流行的选择。很多开发者会问：“我可以将TensorFlow与PyTorch结合使用吗？”答案是肯定的。虽然这两个框架在底层架构和API上有所不同，但我们可以利用一些工具来实现它们之间的互操作性。
## 流程概述
为了在TensorFlow中使用PyTorch模型，我们需
原创
2024-09-04 04:34:21
124阅读
# Paddle 可以用 PyTorch 吗？
在深度学习的领域，PaddlePaddle和PyTorch是两个非常受欢迎的框架。无论是从开发者还是研究者的角度来看，每个框架都有其独特的优点。那么，我们可以在一个项目中同时使用这两个框架吗？中间是否存在相互转换的可能？本文将对此进行详细探讨，并给出一些代码示例。
## 1. PaddlePaddle 和 PyTorch 简介
### 1.1
# PyTorch 在 Jupyter Notebook 中的使用指南
随着深度学习的快速发展，PyTorch 已经成为一个非常流行的深度学习框架。许多数据科学家和开发者喜欢在 Jupyter Notebook 中进行实验和开发。本文将指导你如何在 Jupyter Notebook 中使用 PyTorch，分为简单易懂的步骤。
## 流程概述
下面是实现 PyTorch 在 Jupyter
# PyTorch可以用Windows吗？详细解决方案
当我初次接触深度学习时，我便遇到了一个棘手的问题：“PyTorch可以用Windows吗？”。这个问题让我不得不花费时间去研究和探索，于是我决定把这个过程记录下来，供未来的读者参考。以下是我对于这类问题的详细分析与解决方案。
## 背景定位
在深度学习的过程中，我发现越来越多的研究者和开发者对PyTorch产生了浓厚的兴趣。然而，对于常
继承nn.Module定义MLP上一节学习写LR多分类的时候，网络中的参数w和b都是自己手动定义的（而且w的shape是[输出,输入]），对深度学习框架来说其实没必要那么麻烦，可以直接用现成的定义层的方式来定义。import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
# 模拟一张28x28的图片摊平
x = t
# 如何在PyTorch中使用OpenCV
## 介绍
欢迎来到这篇文章！在本文中，我将向您展示如何在PyTorch中使用OpenCV。如果您是一名刚入行的小白，不知道如何实现这个功能，不用担心，我将会一步步带您完成这个过程。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤。下面是一个表格展示了每个步骤需要做什么：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-06-26 06:16:52
160阅读
目录1. clone2. copy_3. detach4. data1. cloneb = a.clone()创建一个tensor与源tensor有相同的shape，dtype和device，不共享内存地址，但新tensor(b)的梯度会叠加在源tensor(a)上。需要注意的是，b = a.clone()之后，b并非叶子节点，所以不可以访问它的梯度。import torch
a = torch
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2023-12-25 12:45:13
107阅读
今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展。在正式开始前，我们需要了解 PyTorch 如何自定义module。这其中，最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module，用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块。这种方式实现简单，但是，计算效率却未必最佳，另外，如果我们想实现的功能过于复杂，可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求
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2024-01-04 21:44:59
70阅读
一、环境Windows10、cuda11.3、anaconda3、显卡：mx250二、更新驱动如何自己的显卡可以支持的cuda版本较低，目前只有10.2，可以试图下载NiVida Geforce Experience进行驱动更新。点击驱动程序，然后下载最新版本，下载以后安装就可以。 可以看到驱动更新以后，显卡能支持的最大cuda版本已经变成了11.7。在cmd里面输入nvidia-smi
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2023-11-15 19:31:42
127阅读
什么是索引？索引又是用来干什么的？一句话概括就是：索引就是为了调高数据的查询效率就像书的目录一样，如果你想找到某个知识点，通常我们都是翻看书的目录。同样，索引其实就是数据库表的“目录”。索引的常见模型实现索引的数据结构有很多，最常见的也是比较简单的数据结构有哈希表，有序数组和搜索树。哈希表哈希表是一种以键-值（key-value）形式存储数据的结构，我们只需要输入查找的键key，就可以得到对应的值
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2024-11-01 15:27:40
21阅读
# Pytorch 语言使用研究指南
## 引言
PyTorch 是一个广泛应用于深度学习领域的框架，通常与Python配合使用。尽管如此，PyTorch也支持其他一些编程语言。本文将介绍如何探索PyTorch还可以与哪些语言兼容，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------------|
原创
2024-10-29 05:18:26
130阅读
aistudio可以用pytorch训练吗？这的确是一个值得讨论的问题，特别是在现阶段，深度学习框架如PyTorch日益受到青睐。以下是我对这个问题的整理与分析，希望能为大家提供一个明确的思路。
### 版本对比
在讨论aistudio与PyTorch的训练能力之前，首先需要了解这两个技术的特性差异。如下表所示，aistudio支持多种深度学习框架，但其与PyTorch相比有各自的特性。
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# PyTorch可以用清华源吗？
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，因其高效、灵活的特性而受到许多开发者的青睐。在中国，由于网络的限制，使用默认的PyPI源可能会遇到下载速度慢或者无法连接的问题。为了解决这一问题，很多用户选择使用国内的镜像源，比如清华大学的镜像源。本文将介绍如何使用清华源安装PyTorch，并附带代码示例。
## 什么是清华源？
清华源（Tsinghua Mir
# 使用PyTorch实现双分支卷积
双分支卷积（Dual Branch Convolution）是一种创新的卷积神经网络结构，它可以在处理多样性输入时提升特征提取的能力。本文将带领你一步一步使用PyTorch实现双分支卷积。
## 流程概述
为使整件事情清晰易懂，我们将任务分为以下几个步骤。请参见下表：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-29 06:24:10
245阅读
在CPU散热方面，即使高端风冷仍然具有强大的性能，但是整个市场还是在往水冷的方向发展。而在GPU散热方面，虽然现在市面上显卡大多数还是风冷散热器，但是已经有不少高端显卡采用水冷方案，或者混合方案，比如影驰RTX 2080 Ti名人堂PLUS和iGame RTX 2080 Ti Kudan这样的产品。一直以制造高逼格水冷设备闻名的水冷设备制造商EK Water Blocks也在推动显卡散热往水冷的方
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2023-12-01 07:27:37
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一、梯度计算准备工作调用backward()函数前，叶子/非叶子节点的grad属性均为none，无论是否设置了requires_grad=True（叶子节点），或者调用了retain_grad()（非叶子节点），非叶子节点不能设置requires_grad=True，否则会报错：“RuntimeError: you can only change requires_grad flags of le
