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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pytorch中如何加载数据 一、pytorch数据主要涉及两个类：dataset和dataloader 1、dataset提供一种方式去获取数据及其label： 1）如何获取每一个数据及其label 2）告诉我们总共有多少的数据（神经网络是经常要对一个数据迭代多次，当我们知道有多少数据需要训练的时候，他才知道我们要训练多少次才能把数据迭代完，进行下一次迭代） 2、dataloader为后面的网络
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2023-10-10 09:19:07
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# 如何使用 PyTorch 创建 PDF 教程：新手指南
在这篇文章中，我们将以一个新手开发者的视角，逐步实现一个简单的 PyTorch 教程，并将其保存为 PDF 文件。我们将先进行一系列的步骤概述，然后逐步深入每一步的具体实现。
## 流程概述
下面是实现整个过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-31 10:16:34
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# PyTorch教程PDF实现步骤
## 引言
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来帮助开发者构建和训练神经网络模型。为了帮助小白入门PyTorch，本文将介绍如何实现一个PyTorch教程的PDF版本，让大家可以离线学习和参考。
## 整体流程
以下是实现PyTorch教程PDF的整体流程：
```mermaid
journey
title 整体流程
原创
2023-11-07 10:35:21
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实现"PyTorch教程 PDF"的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定所需教程内容 |
| 2 | 搜集相关教程资料 |
| 3 | 整理教程内容并编写代码 |
| 4 | 生成PDF文档 |
下面是每个步骤需要做的事情以及相应的代码和注释：
## 步骤1：确定所需教程内容
首先，你需要确定你计划教授的PyTorch教程内容。这可以包括PyTo
原创
2023-09-18 06:10:29
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一、参考资料PyTorch中文文档PyTorch官方文档PyTorch官方源码：GitHub - pytorch/pytorch: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU accelerationPyTorch 中文教程 & 文档二、分布式训练pytorch set_epoch()方法在分布式模式下，需要在
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2023-09-15 11:49:43
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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
关于“pytorch 学习教程 pdf”的整合整理，在这一博文中，将系统性为您详细解读如何高效地学习和应用PyTorch，并发布相关资源。
### 环境准备
首先，您需要确保环境的基础建设得到满足，以下是前置依赖的安装信息。
| 依赖项 | 版本 | 兼容性 |
|-------------|----------------|---------|
| Py
Pytorch官网：学习快速入门Pytorch快速入门1. 数据准备：加载数据2. 模型选择/开发3. 模型训练调优4. 模型评估测试保存模型、加载模型Tensors张量Dataset和DataLoader 数据集和数据加载器TransformersBUILD THE NEURAL NETWORK建立神经网络AutogradOPTIMIZING MODEL PARAMETERS 优化模型参数SA
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2023-10-16 17:39:25
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# 深度学习实战PDF生成教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用PyTorch库来实现深度学习实战PDF文件的生成。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成整个流程，并提供每一步需要使用的代码示例。
### 流程步骤
以下是完成任务的流程步骤：
```mermaid
journey
title 深度学习实战PDF生成流程
section 下载PyTorch
原创
2024-06-26 05:31:18
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# PyTorch 深度学习实战入门
## 引言
深度学习是一种机器学习技术，通过构建多层神经网络模型来进行复杂的模式识别和预测任务。PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它提供了动态图计算和丰富的工具库，使得深度学习的实现更加简洁和高效。
本文将介绍PyTorch深度学习框架的基本概念和使用方法，包括张量、模型构建、训练和推理等环节。
## 张量(Tensors)
在Py
原创
2023-10-26 10:29:38
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文章目录一、背景二、内容简介三、新版特色四、作者介绍五、目录 一、背景在人工智能时代，如何尽快掌握人工智能的核心—深度学习呢？相信这是每个欲进入此领域的人面临的主要问题。目前，深度学习框架很多，如TensorFlow、PyTorch、Keras、FastAI、CNTK等。面对众多的深度学习框架，初学者应如何选择？哪个框架既易于上手，又在工业界有广泛应用？毫无疑问，PyTorch是不二之选。一方面
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2023-09-15 23:13:20
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Python计算机视觉（二）图像处理图像阈值添加噪音高斯噪音椒盐噪音图像平滑处理形态学-腐蚀操作形态学-膨胀操作开运算与闭运算梯度运算图像梯度-Sobel算子Sobel算子Scharr算子laplacian算子Canny边缘检测图像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔图像轮廓绘制轮廓轮廓特征轮廓近似边界矩形最小外接矩形外接圆模版匹配匹配单个对象匹配多个对象直方图mask操作均衡化自适应直方图均衡化傅里
前言我朋友也是个写了四年Java代码的程序员，跟女友已经恋爱多年，最近突然结婚了。他结婚以前，换了一家公司，咱俩就好久没见过面了。刚好今天出门办事碰上了，找了一家店坐一起喝酒聊天。我聊天时打趣他：“亏得你小子运气好，还能娶到老婆。咱们这一行，不是加班就是加班，天天就是和代码过日子。”朋友说：“做这一行也就工资看着高点，确实是每天都累死累活。我还不是一样的加班，都没时间陪老婆！”跟着又聊到了工作，朋
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2023-07-05 16:53:37
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基本介绍感谢 ＠ApacheCN 组织 复现 Pytorch 中文网站 的原始模样，Pytorch 介绍要搞事情介绍看到 @机器之心 及时发布的文章 Caffe2代码全部并入PyTorch：深度学习框架格局剧震看的出来 FaceBook 的确要搞大事情: Facebook 主力支持的两大深度学习框架已合二为一任务1.中文文档
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2024-08-19 16:13:57
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目录 1.Pytorch介绍与安装1.1 介绍1.2 Pytorch安装2 Torch2.1 Tensor构造2.1.1 torch.from_numpy构造 - 维度任意2.1.2 使用数组直接构造 - 维度任意2.1.3 torch.eye构造 - 多维2.1.4 torch.linspace构造 - 一维2.1.5 torch.logspace 构造&
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2024-03-30 19:27:40
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Android基础入门教程——8.3.2 绘图类实战示例标签（空格分隔）： Android基础入门教程本节引言：前两节我们学了Bitmap和一些基本的绘图API的属性以及常用的方法，但心里总觉得有点 不踏实，总得写点什么加深下映像是吧，嗯，本节我们就来写两个简单的例子： 1.简单画图板的实现 2.帮美女擦衣服的简单实现 嘿嘿，第二个例子是小猪刚学安卓写的一个小Demo~嘿嘿~ 开始本节内
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2023-09-15 23:00:05
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Deep Learning with Pytorch 中文简明笔记 第三章 TensorPytorch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 一书第三章[It starts with a tensor]的主要内容，并加以简单明了的解释，作为自己的学习记录，也供大家学习和参考。 文
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2023-10-17 12:26:41
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PyTorch入门实战教程笔记（四）：基础张量操作1包括：数据类型 和 创建Tensor数据类型：Python 与PyTorch基本类型对比如下图,可以看到数据可以一一对应，不同的维度表示了不同的类型。不过应该注意的是，PyTorch中没有类键string支持的，不过可以采用编码的方式，例如One-hot来表示，如 [0,1,0,0…]. 除此之外，也可以用Embedding可以用来表示常用的语言
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2023-10-16 19:54:04
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文章目录一、张量创建1. 创建连续整数（arrange）2. 访问形状（shape），检查元素总数（numel）3. 改变形状（reshape）4. zeros，ones，标准高斯（randn），嵌套创建二、张量运算1. +、-、*、/和**2.张量连结（cat）3. 逻辑运算与求和三. 广播机制四. 索引和切片五. 节省内存1. 访问内存地址（id）2. 创建同形状张量（zeros_like）
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2023-10-07 20:42:00
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