（d2l-ai/d2l-zh）《动手学深度学习》pytorch 笔记（1）（序言、pytorch的安装、神经网络涉及符号） 文章目录1、前言（35）1.1 ⽇常⽣活中的机器学习（36）1.2 关键组件（37）1.2.1 数据（38）1.2.2 模型（39）1.2.3 目标函数（39）1.2.4 优化算法（39）1.3 各种机器学习问题（40）1.3.1 监督学习（40）回归（regression）
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2023-12-13 16:32:37
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背景 本人目前为大四学生，已被清华大学拟录取。由于研究生目前初定的方向会涉及到深度学习的内容，导师说会利用pytorch进行缺陷检测等，涉及精密测量、先进制造等相关领域。因此，于毕业论文差不多初步完成之际开始自学。为了便于知识的整理，因此打算将每一次的学习内容，整理成笔记，方便自己查看巩固，以及其他志同道合的朋友参考查阅。编译器为PyCharm，参考书籍为软件工程朋友推荐的《动手学深度学习(pyt
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2023-08-10 16:37:25
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Deep Learning with Pytorch 中文简明笔记 第七章 Telling birds from airplanes: Learning from imagesPytorch作为深度学习框架的后起之秀，凭借其简单的API和简洁的文档，收到了越来越多人的关注和喜爱。本文主要总结了 Deep Learning with Pytorch 一书第七章[Telling birds from
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2023-12-09 14:22:46
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文章目录一、d2lzh_pytorch包二、生成数据集二、画出数据集的散点图三、读取数据四、模型初始化及训练五、训练结果总结 一、d2lzh_pytorch包《动手学深度学习+PyTorch》配套的GitHub中配套的d2lzh_pytorch包加入IDLE的第三方库中。二、生成数据集num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w = [2, -3.4]
tr
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2024-08-20 22:10:59
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动手学深度学 PyTorch PDF 2022 是一本深具权威性的入门书籍，涵盖了深度学习的基础理论以及 PyTorch 框架的实际应用。本文将对该书的不同版本进行对比，以及在项目开发过程中所需要的兼容性、迁移指南、实战案例等方面进行详细阐述，希望能为广大深度学习爱好者和开发者提供一份实用的参考资料。
## 版本对比
### 兼容性分析
从 2020 年到 2022 年，PyTorch 逐渐
通过将模型应用到例证，深度学习允许我们执行很多复杂任务，如机器翻译、玩战略游戏以及在杂乱无章的场景中识别物体等。为了在实践中做到这一点，我们需要灵活且高效的工具，以便能够适用于这些复杂任务，能够在合理的时间内对大量数据进行训练。我们需要已被训练过的模型在输入变量变化的情况下正确执行。接下来看看我们决定使用PyTorch 的一些原因。首先，正如Python 一样，PyTorch 有一个扩展名为“.p
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2023-06-02 19:55:12
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# 动手学深度学pytorch
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而PyTorch作为其中的一种深度学习框架，被广泛应用于各种机器学习任务中。通过动手学习PyTorch，我们可以更好地理解深度学习的原理和实践，提高我们的实战能力。
## 为什么选择PyTorch
PyTorch是一个开源的深度学习框架，具有易用性和灵活性的优点。相比于其他深度学习框架，PyTorch的动态计算图机制使得调
原创
2024-05-03 03:27:33
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```mermaid
flowchart TD
Start --> Step1
Step1 --> Step2
Step2 --> Step3
Step3 --> Step4
Step4 --> Step5
Step5 --> Step6
Step6 --> End
```
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“动手学深度学 pyto
原创
2024-07-05 03:45:43
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动手学深度学习（pytorch）2概率库函数查阅线性神经网络线性回归 概率先抽样import torch
from torch.distributions import multinomial
from d2l import torch as d2l
fair_probs = torch.ones([6]) / 6
t=multinomial.Multinomial(10, fair_probs
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2023-11-14 09:42:23
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文章目录前言1 创建Tensor2 操作2.1 算术操作2.2 索引2.3 改变形状2.4 线性代数3 广播机制4 运算的内存开销5 Tensor和NumPy相互转换5.1 Tensor转Numpy5.2 Numpy数组转Tensor6 Tensor on GPU 前言Python初学者一枚，文章仅为个人学习记录，便于以后查看使用。在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主
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2024-08-20 21:55:37
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代码实现&&md笔记：https://github.com/SNIKCHS/d2l_RecSys_pytorch1.相关概念1.1协同过滤Collaborative Filtering协同过滤算法基于一个基础的强预设：在观测到用户消费过条目A之后，有很高的可能性观测到用户会喜欢与A相似的条目B（Item CF）以及相似的用户可能喜欢同一个条目。所以协同过滤的核心在于描述条目和用户的
目录一、数据增强1.1 数据增强（主要是关于图像增强）◼ CES上的真实的故事◼ 数据增强◼ 常见的数据增强方法◼ 总结二、 图片增广的代码实现◼ 尝试用不同的增广，比较效果一、数据增强1.1 数据增强（主要是关于图像增强）◼ CES上的真实的故事图2是把图1中的一些像素去掉，图3是把图1中的颜色做变换，图4是对图1中的亮度做变换。◼ 数据增强数据增强的意思是说，在一个已有的数据集上面，
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2024-07-31 19:38:28
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原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者。目录预备知识 1.1 数据操作 1.2 自动求梯度 1.3 查阅文档 1.4 本章附录深度学习基础 2.1 线性回归 2.2 线性回归的从零开始实现 2.3 线性回归的简洁实现 2.4 softmax回归 2.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST） 2.6 softmax回归的从零开始实现 2.7
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2024-05-27 19:27:50
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3.2 线性回归的从零开始实现介绍如何只利用Tensor和autograd来实现一个线性回归的训练，来深入理解深度学习是如何工作的。首先，导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。%matplotlib inline
import torch
from IPython import display
from matplotlib import pypl
深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，近年来得到了广泛的关注和应用。而PyTorch作为一个开源的深度学习框架，在学习和实践深度学习算法时，备受欢迎。本文将围绕着《动手学深度 PyTorch 版》这本书展开，介绍PyTorch的基本概念、使用方法和一些常见的深度学习算法实现示例。
## PyTorch简介
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它的设计理念是简单易用、灵活性强，并
原创
2023-11-07 09:44:59
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文章目录前言一、线性回归1.1 线性回归概念1.2 神经网络图1.3 线性回归模型的基本要素1.3.1 模型1.3.2 训练模型1.3.3 损失函数1.3.4 优化算法1.3.5 模型预测二、代码实现2.1 从零开始实现线性回归2.1.1 导入库2.1.2 生成数据集2.1.3 读取数据集2.1.4 初始化模型参数2.1.5 定义模型2.1.6 定义损失函数2.1.7 定义优化算法2.1.8 训
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2023-11-07 11:08:38
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# 动手学深度学习pytorch简介
深度学习是目前炙手可热的计算机科学领域，它在图像识别，语音识别，自然语言处理等任务中取得了令人瞩目的成果。PyTorch是一种开源的机器学习框架，它具有动态图的优势，易于使用且功能强大。在“动手学深度学习pytorch”这本书中，作者探索了深度学习的基本概念和应用，以及如何使用PyTorch来实现这些概念。本文将简要介绍这本书，并提供一些代码示例来帮助读者更
原创
2023-09-18 10:30:24
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去年双十一给自己买了台 8G 显卡内存的笔记本，之所以对显卡要求这么高是因为对人工智能感兴趣，想在自己笔记本上训练深度学习模型，因此一定要配一个好一点的 GPU。 除了笔记本之外，前前后后陆陆续续也买了好些人工智能方面的书籍，刚工作一年时候也学习过这块，像《DEEP LEARNING 深度学习》、《TensorFLow实战》、《机器学习》、《图像识别应用开发》都是学习过的，也对跟着 PyTorch
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2024-03-31 09:14:27
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# 如何实现“动手学深度学习pytorch版pdf”
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你这位刚入行的小白实现“动手学深度学习pytorch版pdf”。在本文中，我将为你展示整个过程的步骤，并逐步说明每个步骤所需的操作和代码。
## 流程表格
首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载PyTorch和相关
原创
2024-02-19 05:34:16
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目录2.预备知识2.1数据操作torch.arange()x.shapex.numel()x.reshape(m, n)torch.zeros((2, 3, 4)) torch.ones((2, 3, 4))torch.randn(3, 4)torch.tensor([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])x + y, x - y, x *
