基本思路选择以前我用过Caffe，用过tensorflow，最近一直在用pytorch感觉特别好用。所以打算写点我学习的过程跟经验，如果你是一个pytorch的高手自然可以忽略，如果你也打算学习pytorch框架，那就跟我一起学习吧01.pytorch安装演示系统环境Windows10Pytorch1.4CUDA10.0VS2015Python3.6.5CPU版本install pytorch t
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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Zen君的配置是macbook pro，升级到Mac Serria安装不了qt，无法显示图片，好在发现了pytorch，正好Zen君以前也玩过python的，所以非常激动。这个教程系列也是趁着心情激动写下来的，不知道会不会持续更新，暂时别抱有期待：）
一、pytorch安装安装pytorch之前，需要安装好python（废话），还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程，待安装
文章目录第四周1. 权值初始化1.1 梯度消失与爆炸1.2 Xavier初始化1.3 权值初始化方法2. 损失函数2.1 损失函数概念2.2 交叉熵损失函数2.3 NLL/BCE/BCEWithLogits Loss2.4 其他损失函数2.5 作业3. 优化器3.1 优化器的概念3.2 优化器的属性3.3 优化器的方法4. 随机梯度下降4.1 learning rate 学习率4.2 momen
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2024-04-09 10:49:00
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PyTorch 如今已经称为最受欢迎的深度学习框架之一了！丰富的 PyTorch 教程，完备的 PyTorch 学习路线往往能帮助我们事半功倍！今天给大家推荐一个比较完备的 PyTorch 资源列表，内容涉及 PyToch 基本知识，PyToch 在 CV、NLP 领域的应用，PyTorch 教程、PyTorch 相关论文等。首先放上该项目地址： https://github.com/bhara
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2024-02-01 20:20:14
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在探索如何实现“PyTorch新闻推荐”系统的过程中，我将详细记录我的思考和实践过程，呈现出完整的解决方案。本文将涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景和扩展讨论，以帮助读者全面理解这一技术。
## 背景描述
随着科技的快速发展，尤其是在2020年至今，数据驱动的推荐系统在各大平台中逐渐成为用户体验的重要组成部分。尤其是在新闻推荐领域，个性化推荐能够有效增强用户的留存率和满意度。
AE 简单来说，之所以AutoEncoder适合做推荐系统，与Boltzmann Machine类似，其内部是一个系统，即若某一点出现变化，系统内所有点都会随之进行变动（更新）。Boltzmann Machine的Visible nodes直观来说是input，但实际上visible nodes与hidden nodes是在同一个系统下不分你我。在Restricted Boltzmann Mach
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2024-10-11 21:06:52
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# 使用 PyTorch 实现推荐算法
推荐系统在现代互联网中扮演着重要角色，能够为用户提供个性化的内容和产品推荐。PyTorch 是一个深度学习框架，因其灵活性和强大的计算能力而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的推荐系统，并结合代码示例进行讲解。
## 推荐系统的基本概念
推荐系统主要分为三类：基于内容的过滤、协同过滤和混合推荐系统。协同过滤是最常用的方式，它
参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南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 将上面地址的代码下载到本地后进行操作1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat-6 user$ pip install -r requirement
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2024-10-09 14:34:37
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Pytorch学习之环境的安装1.安装Anacode2.安装Pytorch3.下面就是检查我们的Pytorch是不是安装好了4.下面说一下显示False的原因 各位小伙伴，博主也是刚开始学习Pytorch。在安装过程中也是看了好多帖子，下面给大家一个详细的过程，希望能帮助同样是小白的你。 首先，你要确认一下你的电脑有没有NVIDIA显卡，如果没有的话，你的Pytorch是不支持GPU加速的，只能
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2023-10-26 20:09:11
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我的配置：CUDA版本：11.7Pytorch版本：1.13.0Anaconda版本：anaconda3.2022.10（64-bit）Pycharm版本：2022社区版具体配置过程如下：1.Anaconda安装本次安装的anaconda为win64位，我直接在联想应用商店安装大家也可以直接打开www.anaconda.com进行自己所想要的版本安装关于安装Anaconda的页面选择：
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2023-10-18 23:48:11
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每天给小编五分钟，小编用自己的代码，让你轻松学习人工智能。本文将手把手带你快速搭建你自己的深度学习环境，然后实现自己的第一个深度学习程序。野蛮智能，小白也能看懂的人工智能。 如果你对循环神经网络的基本原理还不了解，可以通过小编的精讲深度学习RNN三大核心点，三分钟掌握循环神经网络进行简单了解。下面进入实战环节。Anaconda+pytorch环境准备如果你的电脑带有GPU，可以先安装Nv
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2024-06-07 09:07:43
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PyTorch在64位Windows下的Conda包为conda包的安装做了测试。更新：从0.4.0版本开始，请通过官方通道进行PyTorch的安装，原通道将停止更新。先别急着激动。如果要直接使用的话，你需要满足以下条件：Anaconda3 x64 (with Python 3.5/3.6)Windows 64位系统（Windows 7 或 Windows Server 2008 及以上
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2024-07-18 06:31:51
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一、conda创建并激活虚拟环境前提：确定你安装好了anaconda并配置好了环境变量，如果没有，网上有很多详细的配置教程，请自行学习打开Anaconda Prompt 创建conda虚拟环境并激活 注：env_name表示创建虚拟环境的名字，可以起任意名（我创建时命名为pytorch） 激活虚拟环境 总结：#创建一个虚拟环境
con
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2023-11-13 18:31:31
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导读在跑实验的时候，不同的论文里面的代码可能用到运行环境是不一样的。如果我们对这些环境不加以区分，全部都使用一个环境，那么很容易会出现各种问题。因此，多环境隔离是十分重要的。常用的解决方法主要有以下几种： anaconda,venv, pyenv, pipenv 等等。其中笔者比较推荐使用 anaconda，因为其功能比较齐全且还提供可视化管理界面，对新手还是十分友好的。因此本文将以 an
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2024-02-29 11:36:43
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PersonRank的原理同PageRank与TextRank算法，其基本原理都是基于随机游走而来。要想从深层次的理解PersonRank这类算法，必须从微观上观察数据的具体流向过程，所以这次就把随机游走前两步的过程描述出来，在心里有个大概的印象。1. 随机游走下图描述的是三个用户与四件商品之间的关系，连线表示购买记录，所以边不设置权重，由图可以看出A 购买过： a、c
B 购买过： a、b、c、
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2023-10-11 08:57:15
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小结本次所涉及的模型用于推荐系统中的召回环节，该环节主要是一个embedding和筛选，本次所涉及的模型主要用于embedding过程。 DSSM双塔模型是指，user和item的embedding向量分别出自两个网络。模型并不复杂，由两个dnn流再加相似度计算构成。需要主要负样本采样及归一化/温度系数以保证欧氏空间的问题。 而YoutubeDNN则是单塔模型，user和item的embeddin
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2023-08-11 16:04:17
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PyTorch学习笔记1—PyTorch简介1.1 PyTorch的由来1.2 Torch是什么？1.3 重新介绍 PyTorch1.4 对比PyTorch和Tensorflow1.5 再次总结 本篇是pytorch学习笔记系列第一篇，这一系列博客应该大多会来自于开源教程书：pytorch中文手册（pytorch handbook），其github网址为：https://github.com/z
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2023-08-10 14:54:06
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在创建的虚拟环境中输入pytorch官网建议的命令：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch ...
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2021-10-18 18:30:00
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在本文中，我们将深入研究如何解决“PyTorch 环境”问题的过程。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，能够支持多种操作系统和硬件配置。在建立 PyTorch 环境时，系统要求、部署架构及其依赖管理等各个方面都需要认真考虑。
### 环境预检
首先，在环境搭建之前，需要确认操作系统的要求和硬件配置。以下是系统要求的表格：
| 系统 | 最低版本 | 推荐版本 |
| ------
