tensorflow人工智能研究所在头条上的第一篇文章介绍的是tensorflow,tensorflow是Google旗下的开源深度学习框架，我们在往期的分享中，也介绍了其相关方面的文章，从安装到基础的CNN卷积神经网络到数字识别与图片分类等等，随着科技的发展，其深度学习框架也越来越成熟,facebook旗下的pytorch便是在众多框架中脱颖而出的一个优秀的深度学习框架。pytorch什么是 P
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2024-06-14 17:12:34
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# PyTorch 示例：深度学习框架的应用
深度学习是人工智能领域的热门技术，而 PyTorch 是一个开源的深度学习框架，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。本文将介绍 PyTorch 的基本概念和使用方法，并通过一个简单的示例演示如何使用 PyTorch 进行神经网络的训练和预测。
## PyTorch 简介
PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究实验室开发的深度
原创
2024-03-19 03:32:30
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# PyTorch 示例教学
在进入深度学习领域时，PyTorch 是一个非常流行且易于使用的库。今天，我们将为初学者提供一个简单的 PyTorch 示例，并通过详细的步骤和代码注释来帮助理解整个流程。
## 流程概述
在学习如何使用 PyTorch 之前，我们先来了解一下整个过程的步骤。以下是一个简要的流程图：
| 步骤 | 描述 |
|-----
# PyTorch Adam 示例教程
在本教程中，我们将会通过一个简单的示例来学习如何使用 PyTorch 中的 Adam 优化器。我们将会创建一个基本的神经网络，并教你如何使用 Adam 来训练这个网络。为了帮助你快速上手，我们会将整个流程拆分为几个步骤并提供相应的代码示例。
## 整体流程
下面是整个流程的一个概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------|
| 1
# 学习 PyTorch 示例的初学者指南
在进入 PyTorch 的世界之前，了解整个流程至关重要。本文将详细介绍如何入门并实现一个简单的 PyTorch 学习示例。
## 流程概述
以下是使用 PyTorch 创建和训练一个简单模型的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 安装 PyTorch | 安装 PyTorch 库及其依赖项。 |
| 2. 准备数
原创
2024-09-07 06:42:13
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1 Module类的使用方法1.1 Module类的add_module()方法1.1.1 概述add_module()：将XX层插入到模型结构中1.1.2 add_module()----LogicNet_fun.py（第1部分）import torch.nn as nn
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
# 实现PyTorch Transformer示例
## 1. 引言
本文将向刚入行的开发者介绍如何实现一个PyTorch Transformer的示例。Transformer是一种非常流行的深度学习模型，用于处理自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。了解和掌握Transformer的实现对于进一步深入学习自然语言处理非常重要。
在本文中，我们将按照以下步骤来实现Transformer示例
原创
2023-09-02 03:55:41
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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。作者：知乎—郁振波最近刚开始用pytorch不久，陆陆续续踩了不少坑，记录一下，个人感觉应该都是一些很容易遇到的一些坑，也在此比较感谢帮我排坑的小伙伴，持续更新，也祝
首先梳理关键步骤，完整代码附后。关键步骤主要分为数据准备和模型构建两大部分，其中，数据准备主要工作：1、训练集和测试集的划分 2、训练数据的归一化 3、规范输入数据的格式模型构建部分主要工作：1、构建网络层、前向传播forward()class LSTM(nn.Module):#注意Module首字母需要大写
def __init__(self, input_size=1, hidden_
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2023-09-05 15:50:20
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本文属于PyTorch官方教程解析计划系列文章，旨在对官方教程文档和例程代码进行详细解析，加快新手入门过程 PyTorch的官方Tutoral页面提供了14个例程供大家学习，本次对第一个例程进行详解 代码地址如下：examples/mnist at main · pytorch/examples (github.com)项目结构如图所示，可以看到非常简洁，仅运行main.py即
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2023-11-23 13:13:08
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import torch.optim as optim
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3, betas=(0.9, 0.99))在使用PyTorch训练神经网络时，可能需要根据情况调整学习率（learning rate）这个在梯度下降中的重要参数。PyTorch提供了scheduler工具包帮助实现这一功能。1. 通过写明学习率关于迭
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2023-10-06 11:58:07
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目录0 专栏介绍1 Gym介绍2 Gym安装3 基本指令3.1 `make()`3.2 `reset()`3.3 `step()`3.4 `close()`4 常见问题参考资料 0 专栏介绍本专栏重点介绍强化学习技术的数学原理，并且采用Pytorch框架对常见的强化学习算法、案例进行实现，帮助读者理解并快速上手开发。同时，辅以各种机器学习、数据处理技术，扩充人工智能的底层知识。?详情：《Pyto
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2023-09-10 12:25:06
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PyTorch 自动微分示例autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。首先简要地介绍，然后训练第一个神经网络。autograd 软件包为 Tensors 上的所有算子提供自动微分。这是一个由运行定义的框架，以代码运行方式定义后向传播，并且每次迭代都可以不同。从 tensor 和 gradients 来举一些例子。1、TENSORtorch.Tensor 是包的核心类。如果将其属
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2021-04-16 06:09:00
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# PyTorch GitHub 学习示例指南
## 流程概述
在开始使用 PyTorch 的 GitHub 示例进行学习之前，首先要了解整个流程。以下是实现“PyTorch GitHub 学习示例”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建 GitHub 账号 |
| 2 | 查找 PyTorch 示例代码 |
| 3 | 克隆示例
原创
2024-09-07 03:47:44
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# 使用 SHAP 进行 PyTorch 模型解释的入门指南
在机器学习中，模型的可解释性是一个重要的方面，特别是在深度学习中，复杂的模型往往难以理解。因此，我们需要一种工具来帮助我们理解模型的预测结果。SHAP（SHapley Additive exPlanations）就是这样一个工具，它可以为任何模型提供一致且可靠的解释。
本篇文章旨在教会你如何在 PyTorch 模型中使用 SHAP。
# LSTM预测示例 PyTorch 指导
在本文中，我们将通过一个实际示例来学习如何使用 PyTorch 实现 LSTM（长短期记忆）模型进行预测。适合刚入行的小白。在开始之前，我们首先概述整个流程。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建 LSTM 模型 |
| 3 | 定义损失函数和优化器 |
原创
2024-10-17 12:42:11
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what is Pytorch深度学习框架，提供最大的灵活性和速度支持GPU计算能力TensorsTensors 类似于Numpy中的ndarrays，但Tensors能够在GPU上加速计算。from __future__ import print_function
import torch
# 声明一个未初始化的矩阵
x = torch.empty(5, 3)
print(x)
# 创建一个
双向LSTM是传统LSTM的扩展，可以提高序列分类问题的模型性能。在输入序列为时间问题的分类数据上，双向LSTM在输入序列上训练的模型是两个而不是一个LSTM。输入序列中的第一个是原始样本，第二个是输入序列的反向样本。这可以为网络提供额外的上下文，并且可以更快，更全面地学习该问题。环境 本教程假设您已安装Python SciPy环境。您可以在此示例中使用Python 2或3。 本教程假设您使用Te
1、pytorch和libtorch安装(标贝科技)PyTorch 是Torch7 团队开发的，从它的名字就可以看出，其与Torch 的不同之处在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。所谓“Python first”，同样说明它是一个以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。
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2023-08-01 16:08:53
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简述在这个例子中，从时刻的正弦函数，要去预测时刻的正弦曲线。 因为在每个时刻曲线上的点是一个值，所以这个例子中不需要做embedding，也就是feature_len=1。如果要给出49个时刻的点，也就是seq_len=49。如果只提供一条曲线在训练时喂入，也就是batch=1。按照之前学的表示法，输入的shape是：这节的例子中使用batch提前的表达方式，即输入的shape是：注意，在程序中n
