简介： 在现实生活中，除了分类问题外，也存在很多需要预测出具体值的回归问题，例如年龄预测、房价预测、股价预测等。相比分类问题而言，回归问题输出类型为一个连续值，如下表所示为两者的区别。在本文中，将完成房价预测这一回归问题。■ 分类问题与回归问题区别对于一个回归问题，从简单到复杂，可以采取的模型有多层感知机、SVR、回归森林算法等，下面将介绍如何使用这些算法完成这一任务。01、使用MLP实现房价预测
记录一下PyTorch的一些奇奇怪怪的方法和函数Dataset&DataLoaderclass MyDataSet(Dataset):
def __init__(self,sava_path):
def __len__(self):
return 0
def __getitem__(self,idx):
return 0
文章目录1 数据与说明数据下载任务说明2 代码模型训练画图预测 1 数据与说明数据下载数据下载链接：点击下载 数据是一个data.zip压缩包，解压后的目录树如下所示：D:.
│ eng-fra.txt
│
└─names
Arabic.txt
Chinese.txt
Czech.txt
Dutch.txt
E
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2023-11-11 06:06:30
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1、Torch张量所有深度学习都是基于张量的计算，这些张量是可以在超过2个维度上索引的矩阵的概括。1.1、生成张量'''随机生成张量'''
#初始化5*3的张量
x=torch.empty(5,3)
print(x)
'''随机生成一个取值在[0,1]之间的张量'''
x=torch.randn(5,3)
#torch.randn()、torch.normal()、torch.linspace(
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2024-05-07 13:02:14
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引言
本篇介绍创建tensor的几种方式
Import from numpyfrom_numpy()float64 是 double 类型，也就是说从numpy导入的float其实是double类型。从numpy导入的 int 还是 int 类型In[2]: import numpy as np
In[3]: import torch
In[4]: a = np
深度之眼官方账号：01-02-张量简介与创建torch.tensor()b = torch.tensor(data,
dtype=None,
device=None,
requires_grad=False,
pin_memory=False)data：创建的tensor的数据来源，可以是list或numpy dtype：数据类型，默认与data一致
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2024-09-27 06:39:04
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作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
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2023-10-20 20:44:27
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## Pytorch如何对tensor进行随机旋转
在深度学习中，数据增强是一个重要的技术，可以帮助提高模型的鲁棒性和泛化能力。其中，对图像数据进行旋转是一种常见的数据增强方式。本文将介绍如何使用Pytorch对tensor进行随机旋转，以解决一个具体的问题。
### 问题描述
假设我们有一组手写数字的图像数据，但是这些图像并不是都是正立的，而是存在一定程度的旋转。我们需要对这些图像进行随机
原创
2024-07-12 06:07:08
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本文参考了官方文档及各个大佬的博客在神经网络模型中需要对参数求导更新，pytorch中Autograd包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的。本文涉及： Tensor属性：.gr
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2023-11-25 17:40:43
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PyTorch教程【五】TensorBoard的使用
一、安装TensorBoard1、进入Anaconda Prompt，激活环境conda activate pytorch(或直接在PyCharm中打开Terminal终端)2、输入命令pip install tensorboard3、安装成功二、代码示例from torch.utils.tensor
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2023-07-24 18:21:35
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【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作 文章目录【Pytorch学习笔记】Day01 - Pytorch的基本操作一、创建Tensor二、数据操作2.1 算术操作2.2 索引2.3 改变形状2.4 Tensor、NumPy 和 标量 的 互通2.5 线性代数相关函数三、Tensor的广播机制四、运算的内存开销五、Tensor在CPU和GPU之间相互移动 一、创建Tens
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2023-09-03 18:11:20
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模型的保存和加载都在系列化的模块下先看保存的更详细的可以参考这里https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html#preserve-storage-sharing torch.save()并torch.load()让您轻松保存和加载张量：最简单的就是t = torch.tensor([1., 2.])
torch.save(t, 't
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2023-10-11 06:23:50
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pytorch作为一款经典的深度学习工具，几乎统治了科研/学生党在深度学习工具领域的全部江山。 从本篇博客开始，我将会陆续更新一些关于pytorch的基础用法和实战操作。 文章目录1 Tensor简介2 使用特定数据创建Tensor2.1 使用numpy格式的数据创建2.2 直接输入数据创建2.3 元素值相同矩阵的创建2.4 连续数据range的创建2.5 特殊矩阵的创建3 使用随机数据创建Ten
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2023-10-06 15:56:54
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ensor的索引、切片和拼接一、相关命令命令1：拼接-torch.cat()格式： torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor解释：在指定维度上拼接两个tensor>>> x = torch.randn(2, 3)
>>> x
tensor([[ 0.6580, -1.0969, -0.4614],
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2023-12-07 13:12:35
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测试环境版本: torch1.7.1 + CPU python 3.6Tensor是pytorch中的“张量”，可以看作是类似numpy的矩阵 本文介绍如何创建与调整Tensor参考书目: 《深度学习框架pytorch: 入门与实践》陈云著首先引用torch:import torch as t1、创建tensor1）使用Tensor函数创建tensor# 1 指定形状
a = t.Tensor(2
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2023-12-13 02:29:42
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创建Tensor的多种方法从numpy创建import torch
import numpy as np
a = np.array([2, 3.3])
a = torch.from_numpy(a) # torch.DoubleTensor从list创建a = torch.FloatTensor([2, 3.3]) # 尽量少用这种方式,容易和给shape的情况看混淆
b = torch.t
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2023-08-24 17:08:55
277阅读
张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……）note: torch.fun(tensor1)和tensor1.fun()都只会返回改变后的tensor，但是tensor本身的维度和数据都不会变。包括unsqueeze、expand等等。张量切片选择TORCH.INDEX_SELECTtorch.index_select(input, dim, index, *, out=None)示例&g
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2024-08-22 22:25:09
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在文章PyTorch-Tutorials【pytorch官方教程中英文详解】- 1 Quickstart中是快速介绍版本。接下来具体看看pytorch中的重要概念：Tensor（张量）。官网链接：Tensors — PyTorch Tutorials 1.10.1+cu102 documentationTensors are a specialized data structure that ar
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2023-11-01 20:59:42
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上一篇博客讲述了如何根据自己的实际需要在pytorch中创建tensor，这一篇主要来探讨关于tensor的基本数据变换，是pytorch处理数据的基本方法。 文章目录1 tensor数据查看与提取2 tensor数据变换2.1 重置tensor形状:pytorch.view()2.2 增加/减少tensor维度:torch.unsqueeze()/torch.squeeze()2.3 tenso
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2023-08-26 16:01:49
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Tensor attributes:在tensor attributes中有三个类，分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout其中， torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类，pytorch 有八个不同的数据类型,下表是完整的 dtype 列表. Torch.device 是表现 torch.Tensor被分配的
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2023-11-09 10:02:15
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