谷歌的 TensorFlow已经是一个非常成熟的框架，但是最几年Facebook 的 PyTorch却异军突起，逐渐成为热门，而且似乎有要赶超TensorFlow的趋势，PyTorch究竟是何方神圣？ PyTorch到底是什么？ 简单来说PyTorch是一个ML的框架，常用于自然语言处理等应用程序。不同于Tensorflow，PyTorch可谓是非常年轻的一个框架，在2017才
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 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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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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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
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
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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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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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文章目录一、【点云分类】和【部件分割】：1.1 复现结果展示1.2 复现过程1.3 复现过程中遇到的问题1.3.1 分类遇到的问题1.3.2 分类可视化（检验）遇到的问题1.3.3 部件分割遇到的问题1.3.4 部件分割可视化（检验）遇到的问题1.3.5 思考二、室内场景点云语义分割2.1 复现结果展示2.2 复现过程 一、【点云分类】和【部件分割】：1.1 复现结果展示 1.2 复现过程1.1
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2023-10-29 18:19:59
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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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小白学Pytorch系列–Torch.nn API (3)方法注释nn.MaxPool1d对由多个输入平面组成的输入信号应用1D最大池化。nn.MaxPool2d对由多个输入平面组成的输入信号应用二维最大池化。nn.MaxPool3d在由多个输入平面组成的输入信号上应用3D最大池化。nn.MaxUnpool1d计算MaxPool1d的偏逆。nn.MaxUnpool2d计算MaxPool2d的偏逆。
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2024-01-04 23:46:44
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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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# Python中查看对象引用的完整指南
在Python中，了解对象间的引用关系非常重要，尤其是在管理复杂的数据结构和内存方面。本文将为你展示如何查看哪个对象引用了特定对象。我们会分步骤进行，最终实现我们的目标。下面是整个流程的概述。
## 工作流程
以下是实现查看对象引用的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Python看谁的课
在学习Python的过程中，有时候我们需要查看某一门课程的观看情况。这对于教学管理和学生学习跟踪都非常重要。在这篇文章中，我将带你一步一步实现一个简单的功能：通过Python来查看谁在观看某一门课程。整个过程我们将分为几个步骤进行讲解，以帮助你更好地理解和实现这个功能。
## 流程概述
下面的表格展示了整个流程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
第一：要有前辈领进门你要找个熟悉Python的人，带你入门。否则，你有可能像无头苍蝇一样，这将很不利于学习。第二：可以看看Python相关书籍像《Dive into Python》、《Leaning python》、《Python Doc》就不错。第三：开始使用Python做些日常工作。比如Python搜索文件，Python批量处理等，使用最多的还是re模块和socket相关模块。在这个过程中，可
