1 PyTorch的核心是两个主要特征：一个n维张量，类似于numpy，但可以在GPU上运行搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制本章节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。2.张量2.1 热身: Numpy在介绍PyTorch之前，本章节将首先使用numpy实
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2023-12-20 07:35:55
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一.前言最近在学习yolo_v3项目，该项目是深度学习发展到现阶段最受欢迎的大项目之一，是多目标识别跟踪框架集大成者。yolo_v3是yolo系列之一神经网络，同时也是发展到的最优美的网络。当然，随着系列发展，yolo_v3也保留和yolo_v1和yolo_v2神经网络的部分优点，同时，也抛弃了yolo_v1和yolo_v2中大多数缺点。下面就yolo_v3进行理论和代码信息分析。同学完全可以通过
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2024-01-11 08:00:50
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--------------------- Pytorch 与 numpy 区别----------------------------##################################################################################################################
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2023-12-21 12:26:07
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Numpy & PyTorch知识点总结前言Numpy1.np.random模块常用函数2.Numpy数组创建函数3.Numpy算术运算4.Numpy中改变向量形状的函数5.合并数组6.Numpy中的几个常用通用函数7.Numpy广播机制PyTorch概述1.Pytorch主要包组成：2.PyTorch与Numpy区别1.创建Tensor2.修改Tensor的形状3.常用选择操作函数4.
PyTorch基础知识总结Tensor(张量)张量是PyTorch里的基本运算单位，与numpy的ndarray相同都表示一个多维的矩阵。与ndarray最大的区别在于Tensor能使用GPU加速，而ndarray只能用在CPU上。与Numpy之间进行转换将Tensor转换成numpy，只需调用.numpy()方法即可。将numpy转换成Tensor，使用torch.from_numpy()进行转
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2023-12-15 04:44:03
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机器学习当中能深入浅出的方法第一步就是先学会用numpy了。numpy是一个第三方的开源python库，他提供了许多科学的数值计算工具，尤其是大型矩阵计算，但使用配置非常简单，结合matplotlib能够非常方便的将计算结果展示成各种图形，如点状图，折线图，散点图。 先搭建开发环境，首先到 https://www.anaconda.com/download/现在 适合你自己的安装包
# 如何在 PyTorch 中更新库
对于刚入行的小白来说，更新开发库可能听起来有些复杂，但其实只需遵循几个简单的步骤即可。本文将分步骤详细讲解如何更新 PyTorch，以及在此过程中需要的命令和代码示例。
## 更新 PyTorch 的流程概述
在开始之前，我们可以用表格展示更新 PyTorch 的基本步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明
目录一、报错记录1. 报错 Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)2. 报错 Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!3. 报错 Could not load library cudnn_cnn_infer64_8
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2024-08-23 14:07:57
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os模块:os.remove() 删除文件
os.unlink() 删除文件
os.rename() 重命名文件
os.listdir() 列出指定目录下所有文件
os.chdir() 改变当前工作目录
os.getcwd() 获取当前文件路径
os.mkdir() 新建目录
os.rmdir() 删除空目录(删除非空目录, 使用shutil.rmtree())
os.make
# NumPy 与 PyTorch 的结合使用
在机器学习和深度学习的世界中，NumPy 和 PyTorch 是两个非常重要的库。NumPy 是一个用 Python 语言编写的科学计算库，它支持大规模的多维数组和矩阵运算，并为这些运算提供大量的数学函数。而 PyTorch 则是一个深度学习框架，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域。本文将讨论这两者之间的关系，并通过实际的代码示例进行演示。
pytorch张量的.item()和.numpy()今天在加载一个pytorch代码时出现了在测试集上的精度计算为0的情况。于是小白我又懵圈了，代码明明是按书上敲的，怎么就是不对呢。代码本身非常简单，是一个MNIST数据集上的hello world代码。但没想到后面在测试集上的精度计算却给我来了一个意外的“惊喜”。（后面有MNIST的整个代码，和我写的精度为零的部分。），经过参考https://w
Chapter 2. numpy 的核心数据结构现在的主流深度学习框架 PyTorch 与 TensorFlow 中最基本的计算单元 Tensor，都与 NumPy 数组有着类似的计算逻辑。 NumPy 还被广泛用在 Pandas，SciPy 等其他数据科学与科学计算的 Python 模块中。 人脸识别技术（属于计算机视觉领域），其原理本质上就是先把图片转换成 NumPy 的数组，然后再进行一系列
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2023-12-18 16:04:45
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ATI NVIDIA CUDA opencl directCompute
原创
2021-12-23 15:36:43
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# 在 PyTorch 中解决缺少 NumPy 的问题
在进行深度学习开发时，PyTorch 是一个非常流行且强大的框架，而 NumPy 则是数据处理和数值计算的重要工具。如果在使用 PyTorch 的过程中遇到“缺少 NumPy”这一问题，首先，不必慌张。只需按照以下步骤即可解决。下面是整个流程的总结。
## 步骤流程
| 步骤 | 说明
# PyTorch与NumPy的匹配：深度学习与科学计算的桥梁
在深度学习的领域中，PyTorch和NumPy是两个不可或缺的工具。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而NumPy则是进行科学计算和数据分析的基础库。虽然二者在功能上有所不同，但它们的结合可以极大地方便数据处理和模型训练。下面，我们将探讨PyTorch与NumPy之间的匹配关系，并通过代码示例加以说明。
## PyTor
pytorch vs numpy 以下代码比较pytorch和numpy的基本运算功能： import numpy as np import torch np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) print('numpy data:', np_data) torc ...
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2021-09-02 16:46:00
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引言pytorch所有内置的函数都提供了自动求导功能，所以大部分的时候，我们只需要写出前向传播过程，然后调用tensor.backward()方法，就可以求出所有varible的grad。例子一：自带函数的自动求导# coding:utf-8import torchfrom torch.autograd import Variablex = Variable(torch.Tensor...
原创
2021-09-07 10:27:45
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0：Pytorch和Numpy中默认数据类型的区别 问题： RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.DoubleTensor but found type torch.cuda.FloatTensor for argument #3 'other'这种错误是由于数据类型不匹配造成的。这种不匹配可能来自Pytorch各个层
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2024-07-22 20:33:52
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一、概念：张量，算子张量（Tensor）：和numpy类似，张量就是一个多维数组。张量的维度和数组的维度一样。 如下图所示： 举例：RGB就是一个三维图像，RGB中的每一个像素为一个维度。 Tensor有三个属性： rank:number of dimensions(维度的数目) shape:number of rows and columns(行和列的数目) type: data type of
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2024-02-04 06:48:07
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目录Tensor概述Tensor创建常用属性和方法修改形状索引操作广播机制逐元素操作归并操作比较操作矩阵操作 Tensor概述Pytorch的数据结构用Tensor表示，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。从接口可分为
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2023-11-26 14:03:39
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