在这篇博文中，咱们将深入探讨如何利用 PyTorch 进行深度学习建模。PyTorch 是一个令人振奋的开源深度学习框架，拥有丰富的工具和库。接下来，我们将系统地展示从环境准备到扩展应用的各个环节，确保每一步都清晰易懂。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境中安装了必要的依赖。PyTorch 需要一些前置依赖，包括 Python、NumPy 和一些用于科学计算的库。
### 前置依赖安装
1.tensor的简介Pytorch最基本的操作对象是Tensor（张量)，它表示一个多维矩阵，张量类似于NumPyndarrays，
张量可以在GPU上使用以加速计算。Tensor可以跟踪计算图和计算梯度。Numpy的计算无法像Tensor一样在GPU上加速。
张量表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。 具有一个轴的张量对应数学上的向量（vector）； 具有两个轴的张量对应数学上的
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2023-10-02 20:57:26
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前言由于被宿友问了很多问题，于是就果断在2021最后一天自己从头实现自定义dataset, 自定义模型，写了训练代码，预测输出代码。 准确率虽然不高，但这个过程让我清楚了中间处理的一些细节。另外本文对于如何使用huggingface的transformers模型去解决特定任务，具有一定的参考学习意义。数据集: https://dl.fbaipublicfiles.com/glue/data/SST
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2024-06-29 11:47:44
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@目录关于Anaconda的一些命令Datasettensorboardtransformstorchvision中的数据集使用DataLoader中的数据集使用torch.nnnn.Module的使用torch.nn 是 torch.nn.functional封装torch.nn.CONV2DPooling layers的nn.MaxPool2dPadding layerNon-linear A
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2023-12-11 21:43:01
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导读新的一年还是要肝起来啊，这个公众号节前节后沉寂了快两个月了，许久没更新原创推文，自己感觉不能再这样堕落下去了。所以最近一直在思考写些什么推文：既要符合当下工作所需，倒逼成长；也要于广大读者有益，而非单纯的推销运营。于是，终于决定“染指”深度学习方向，并打算先更新一波Pytorch学习教程。当然，这会是一个系列。torch，原意“火炬”提及Pytorch就不得不先从深度学习开始讲起。从事数据相关
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2024-06-24 13:39:24
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近日，PyTorch0.4版本发布更新，这个版本也支持Tensor与Variable合并支持0维（标量）Tensor弃用volatile标记dtypes，devices和Numpy风格的Tensor创建函数编写不限制设备的代码详见：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1598810323348816956&wfr=spider&for=pc
原创
2018-05-03 10:57:59
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## PyTorch教程：入门指南
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个备受欢迎的深度学习框架。它提供了丰富的工具和库，使得开发人员能够轻松构建和训练自己的神经网络模型。本教程将介绍PyTorch的基础知识和使用方法，并带有代码示例来帮助你入门。
### 安装PyTorch
首先，我们需要安装PyTorch。PyTorch可以通过pip包管理器进行安装，只需运行以下命令：
```
原创
2023-07-17 03:01:17
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PyTorch进阶训练技巧1、使用Carvana数据集训练U-Net首先在官网下载Carvana数据集，地址：Carvana Image Masking Challenge | Kaggle下载完成后解压到项目文件夹下导包import os
import PIL
import torch.nn as nn
from torch import optim
from torch.utils.data
PyTorch教程-1：PyTorch中的Tensor基础首先，引入PyTorch的模块：import torch设置运算资源使用 torch.cuda.is_avaliable() 来判断设备上的GPU是否可用，如果可用则返回True，使用 torch.device() 则可以参数指定计算资源：参数为"cpu"表示使用CPU计算参数为"cuda"表示使用GPU计算，默认会使用第一块GPU，即"c
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2024-09-01 17:03:38
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0. 简介本文主要介绍了使用pytorch作为框架入门深度学习。其中第1节(深度学习入门)内容较多，建议边看第1节边实践第2节(Pytorch入门)中的内容（主要是2.1和2.2）。1. 深度学习入门学习建议：读者把截图中两个模块中涉及的文档读懂(部分代码要自己对照着原文实践) 基本上就可以入门了(预计需要半个月到一个月时间)。上述链接中的视频，作业等资料可选择性观看，主要看截图中给到的内容。笔者
PyTorch 中文版官方教程来了。PyTorch 是近期最为火爆的深度学习框架之一，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友从中可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。 为了方便读者朋友们 本地查看，帮大家打包好了一份PyTorch中文版官方教程 PDF版本。图书简介
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2023-08-14 10:49:10
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机器之心报道参与：一鸣、泽南千呼万唤始出来，PyTorch 官方权威教程书终于来了。书籍一出便获 LeCun 转推力荐。PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来，PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计，在 2017 年，深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%；如今，PyTorch 已经称霸学界，在 CVPR 接收论文中占比
PyTorch主要是提供了两个核心的功能特性：1）一个类似于NumPy的n维张量，但是可以在GPU上运行2）搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制我们将使用全连接的ReLU网络作为运行示例。该网络将有一个单一的隐藏层，并将使用梯度下降训练，通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离，来拟合随机生成的数据。目录1. 张量2. 自动求导3. nn模块1. 张量NumPy：在介绍PyTorch之前，我
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2023-08-25 18:11:12
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目录基础概念：张量Tensors： tensor的性质：tensor的操作：基本使用：数据集自定义数据集：数据载入器变换搭建神经网络模型参数：自动微分禁止梯度跟踪计算图 tensor梯度和雅各布乘积 优化模型参数超参数 保存于载入模型保存、加载模型权重保存加载模型形状将模型导出为ONNX基础概念：张量Tensors：一维数组，二维矩阵，三维以上称作张量。类似
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2024-01-26 22:36:37
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视频链接：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】 Pytorch官网：https://pytorch.org/ Pytorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/index.html Pytorch快速入门基本操作一. 数据集1.1 构建自己的Dataset1.2 使用官方提供的Dataset1.3 创建Dataloader二. Tra
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2023-09-05 10:15:55
134阅读
本教程假设你有一些神经网络的基础基础知识0.安装Pytorch1.我们可以从官网安装点击出发
2.我们也可以从镜像站安装，通过 pip install --upgrade torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
1.简单介绍Pytorchpytorch是一个神经网络框架，可以快速的帮助我们搭建神经网络2.Pytor
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2023-10-21 15:36:14
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文章目录第五周1. 学习率调整策略1.1 调整学习率的原因1.2 pytorch的六种学习率调整策略2. 可视化工具——TensorBoard2.1 TensorBoard简介2.2 TensorBoard安装2.3 TensorBoard运行2.4 作业2.5 SummaryWriter2.6 add_scalar 和 add_histogram2.7 add_image 和 torchvis
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2024-08-16 11:59:19
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# PyTorch基础教程：深度学习的入门之旅
## 引言
在当今这个数据驱动的时代，深度学习作为机器学习的一种重要方法，正在多个领域逐渐崭露头角。PyTorch是一个由Facebook开发的开源深度学习框架，以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。本文将带您进入PyTorch的世界，通过简单的代码示例，帮助您理解基本概念与应用。
## 安装PyTorch
在开始之前，您需要确保在您的计算机上安
原创
2024-10-16 04:09:17
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任务内容：Pytorch简介Pytorch的安装步骤1. Pytorch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
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2023-10-03 20:28:28
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目录1，官网2，gym简介3，gym安装4，运行案例及各类环境安装显示所有可用的环境win10环境下安装各类environmentAlgorithmsAtariBox2DClassic controlMuJoCoRoboticsToy text环境分类自定义gym环境5，细节附录1，OpenAI Gym 白皮书2，Gym Documents3，Gym website / 排行榜4，杆车的位置策略控
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2023-08-11 14:41:42
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