PyTorch被定义为一个开源的Python机器学习库。它用于自然语言处理等应用程序。它最初是由Facebook人工智能研究小组和优步的Pyro软件开发的。本文主要介绍PyTorch 简介。 原文地址：PyTorch 简介 ...
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2021-07-13 08:47:00
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PyTorch 简介. PyTorch 是什么, 我们为什么要用 PyTorch. 以及 PyTorch 的安装.
原创
2021-02-27 09:31:13
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本文介绍了PyTorch的一个基本用法，读完本问文，你可以用PyTorch实现一个简单的双层神经网络。
原创
2022-09-23 17:05:50
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文章目录1.什么是PyTorch，为什么选择PyTorch?2.PyTorch安装（windows 10）PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生（Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库） 。和tensorflow比较
PyTorch建立的神经网络是动态的, Tensorflow
原创
2022-02-23 18:10:34
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1）Tensor(张量)Pytorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor（张量），它表示的其实就是一个多维矩阵，并有矩阵相关的运算操作。在使用上和numpy是对应的，它和numpy唯一的不同就是，pytorch可以在GPU上运行，而numpy不可以。所以，我们也可以使用Tensor来代替numpy的使用。当然，二者也可以相互转换。Tensor的基本数据类型有五种：32位浮点型：tor...
原创
2021-06-18 14:12:06
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1. 常见的深度学习框架简介 名称 诞生 优点 缺点 评价 项目地址 PyTorch 2017年1月,Facebook 前身2002年诞生纽约大学的Torch 简洁：tensor->variable->nn.Moudle 速度： 易用： 活跃的社区 Theano 2008年蒙特利尔大学LISA python库 奠定了基本设计方向：以计算图为
原创
2019-07-25 11:56:09
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在此 notebook 中，你将了解 PyTorch，一款用于构建和训练神经网络的框架。PyTorch 在很多方面都和 Numpy 数组很像
原创
2022-12-15 21:18:14
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本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。PyTorch 简介2017 年 1 月， FAIR （Facebook AI Research ）发布 PyTorch。PyTorch是在 Torch 基础上用p
原创
2022-10-23 11:20:19
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1.1什么是Pytorch PyTorch 是一个以Python 优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU 加速，同时还支持动态神经网络，这是现在很多主流框架比如Tensorflow 等都不支持的。PyTorch 既可以看做加入了GPU 支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，除了Facebook 之外，它还已经被Twitter、CMU 和Salesforce
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2024-02-22 21:28:42
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1 Pytorch简介 1.1 Pytorch的大概 Pytorch不是简单的封装 Lua Torch 提供Python接口，而是对当下tensor之上的模块进行重构，并增加了最先进的自动求导系统，成为当下最流行的动态图框架。 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
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2023-09-26 18:27:52
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本文通过PyTorch实现了word2vec中的skip-gram模型，并实现了负采样的优化方法。
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2022-09-23 17:07:54
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卷积神经网络简介概述架构卷积是什么图像颜色通道特征图个数堆叠的卷积层概述卷积神经网络在 CV 领域, 检测任务领域, 分类与检索领域, 图片重构领域, 医学任务领域, 无人驾驶领域, 人脸识别领域等等都有广泛的应用.卷积神经网络与传统网络的区别:架构整体架构:输入层卷积层池化层全连接层卷积是什么卷积就是一种特殊的加权求和. 卷积是一种混合信息的手段, 通过对输入图片大小相同区块和卷积核进行点乘然对不同通道后求和.图像颜色通道当我们在图像上应用卷积时, 我们分别在 W,
原创
2021-03-03 12:16:35
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mask rcnn 是对Faster R-CNN的功能上的提升，速度上仍然在200ms（5fps）。Faster R-CNN回顾Faster R-CNN由两个阶段组成。 第一阶段为RPN网络，提出候选对象bounding boxes。第二阶段，本质上是Fast R-CNN，从每个候选框中提取使用RoIPool的特征，并执行分类和边界框回归。 Mask R-CNN特点Mask R-CNN在概念上很简
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2024-01-28 07:52:58
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机器学习Python编程环境：VSCode+Anaconda机器学习Python编程环境：VSCode+Anaconda安装conda，安装类型建议选择All Users这样后期不会出现权限的问题win10安装pytorch-gpu版本注意版本问题，和路径问题完成所有操作即可成功安装时需要tizi安装时cuda11.0版本没有工具包，因此回退到了10.0版本。...
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2021-08-10 14:55:14
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机器学习Python编程环境：VSCode+Anaconda机器学习Pytho
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2022-04-18 17:47:53
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SSD算法的全名是Single Shot MultiBox Detector，Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法，MultiBox指明了SSD是多框预测。对于Faster R-CNN，先通过CNN得到候选框，然后进行分类和回归，而YOLO和SSD可以一步完成检测，SSD的特点是：SSD提取了不同尺度的特征图来做检测，大尺度特征图可以用来检测小物体，而小特征图用来检测大
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2023-11-09 21:44:22
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1. 引言分布式训练就是指将模型放置在很多台机器并且在每台机器上的多个GPU上进行训练，之所以使用分布式训练的原因一般来说有两种：其一是模型在一块GPU上放不下，其二使用多块GPU进行并行计算能够加速训练。但是需要注意的是随着使用的GPU数量增加，各个设备之间的通信会变得复杂，导致训练速度下降。一般来说，分布式训练主要分为两种类型：数据并行化 (Data Parallel) 以及模型平行化（Mod
原创
2022-05-08 14:08:11
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文 |AI_study机器学习在Fashion-MNIST 介绍欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中，我们将介绍Fashion-MNIST数据集。我们将查看数据集规范，如何构建数据集，以及数据集与原始的手写数字MNIST数据集有何不同。为什么要研究数据集我们先来思考一下为什么要花时间研究数据集。数据是深度学习的主要组成部分，尽管我们作为神经网络程序员的任务是让我们的神经网络从我们的数据
原创
2022-07-28 01:24:15
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PASCAL VOC 数据集简介数据集在语义分割上SOTA模型1. 简介1.1 简介该挑战赛的竞赛项目主要包括 图像分类与检测（Classification/Detection Competitions）、图像分割（Segmentation Competition）、人体动作分类（Action Classification Competition）、人体部位
原创
2023-05-10 16:07:44
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