# PyTorch实战项目：深度学习入门指南
深度学习作为人工智能的重要组成部分，其强大的表达能力使得许多传统问题得到了有效解决。PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到了广泛欢迎。本文将通过一个简单的PyTorch实战项目，帮助读者快速上手PyTorch。
## 项目背景
本项目的目标是构建一个简单的神经网络模型，以识别手写数字（MNIST数据集）。我们将使用Py
1 PyTorch概述PyTorch是一个开源的Python机器学习库、一个开源的深度学习框架，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。2&nbs
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2023-04-18 13:01:50
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为了大家观看方便，我在这里直接做了一个四个部分内容的跳转，大家可以自行选择观看。第一部分，第二部分，第三部分，第四部分。Pytorch官网有非常优秀的教程，其中有几篇小短文属于名为DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ这个小专栏的内容，考虑到大家阅读英文文献有点困难，笔者打算花些时间做一下翻译，同时结合自己的理解做一些内容调整，原文链接贴在这里点
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2023-09-25 20:28:15
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1 访问 Tensor 中某个元素和Python中列表的下标一样，Tensor 的索引是基于零（Zero-based）开始计数的。比如我们想要获取向量/数组 a = [0, 1, 2, 3, 4] 中的第 2 个元素，我们可以使用 a[1]。也可以这样理解：一个标量是一个 0 维 Tensor；一个
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2023-04-21 23:38:40
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纽约大学深度学习PyTorch课程笔记Week10. 课程纲要1. Week11.1 深度学习的动机及其历史和启示1.1.1 深度学习的灵感和历史监督学习1.1.2 模式识别的历史和梯度下降简介通过反向传播计算梯度1.1.3 视觉皮层的层次结构1.2 卷积神经网络(CNN)的演化及其用途，为何出现深度学习？1.2.1 卷积神经网络(CNN)的演化1.2.2 深度学习和特征提取1.2.3 学习表征
1 进一步认识TensorTensor 是深度学习中最常用的数据结构之一，它可以看作是多维数组或矩阵的扩展。Tensor 可以表示各种信息，例如图像、声音、文本等等。每个元素可以是实数、整数或复数。Tensor 有以下属性：Rank（秩）：Tensor 的秩表示其维度的数量。Rank 为0表示该Tensor 是一个标量；Rank 为1表示它是一个向量；Rank 为2表示它是个矩阵。依此类推，Ran
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2023-04-20 23:02:32
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# PyTorch实战入门指南
在这篇文章中，我将引导你通过一个简单的PyTorch实战项目，让你了解深度学习的基本步骤及其代码实现。希望通过这个学习过程，你能对PyTorch有一个全面的认识。
## 项目流程
首先，让我们了解实现一个PyTorch项目的基本流程。这些步骤将帮助你从头到尾完成一个简单的深度学习任务。
| 步骤 | 描述 |
|-
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2024-10-17 12:27:31
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pytorch中nn 与 nn.functional有很多相同的函数，这里整理别人的回答说明下：https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790nn 与 nn.functional的区别两者的相同之处：
nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的，即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d
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2023-10-01 15:36:07
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欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的EnlightenGAN
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2022-11-06 16:53:06
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欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的DANet自然图像降噪实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某 一个基于GAN的图像降噪框架。本次课...
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2022-12-30 10:02:23
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1 Tensor介绍Tensor 是 tensorflow 的一个基础概念——张量。 是具有统一类型（称为 dtype）的多维数组。Tensorflow里的数据用到的都是tensor，所以谷歌起名为tensorflow。就像 Python 数值和字符串一样，所有张量都是不可变的：永远无法更新张量的内容，只能创建新的张量。Tensor 的数组里可以是零维（也可称为标量或一个数）、
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2023-04-19 20:47:48
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1 广播机制介绍矩阵运算，往往只能在两个矩阵维度相同或者相匹配时才能运算。比如加减法需要两个矩阵的维度相同，乘法需要前一个矩阵的列数与后一个矩阵的行数相等。当参与运算的两个维度不同也不匹配的矩阵进行运算时，该机制会对数组进行扩展，使数组的shape属性值一样，这样，就可以进行矢量化运算了。通常情况下，小一点的数组会被 broadcast 到大一点的，这样才能保持大小一致。2 广播机制的规则2.1
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2023-04-22 13:16:08
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1 常用的比较运算函数功能lt/le/ne/eq/ge/gt小于/小于等于/不等于/等于/大于等于/大于topk最大的前K个数sort排序max/min最大值/最小值2 应用2.1 创建张量使用随机数创建两个2行3列的张量。2.2 比较大小lt() 方法，是进行逐元素比较，即两个张量中，所有对应位置上的数据进行两两比较，并会将其比较结果生成为一个包含 True/False 的布尔值的张量。lt()
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2023-05-04 20:08:50
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1 张量的乘法张量乘法（Tensor Product）是一种在线性代数中常常使用的积分形式，它与标准的乘法类似，但在多个维度上进行操作。它在高维空间中的数学运算，有助于在机器学习中解决类似图像处理，自然语言处理和深度学习这样的复杂任务。张量乘法可以用来模拟神经元之间的连接，模拟神经元网络的发展。它也可以用来模拟复杂的模型，如语言模型，神经机器翻译，自动驾驶以及智能搜索等机器学习任务。张量乘法被视为
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2023-05-05 12:44:26
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大家好，我是极智视界，本文来介绍 实战 Pytorch 戴口罩检测项目。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。
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2024-01-02 11:54:34
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1 归并操作在对 Tensor 进行归并操作时，会使输出的形状小于输入的形状，并可以沿着某一维度进行指定操作，如求和，既可以计算整个 Tensor 的和，也可以计算 Tensor 中每一行或者每一列的和。2 具体实现2.1 创建张量首先使用 torch.linspace(0,14,8) 在 0~14 之间生成8个数组成的一维张量；然后再使用 view() 方
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2023-04-23 22:33:57
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大家好，我是极智视界，本文介绍 实战pytorch arcface人脸识别，并提供完整项目源码。
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2023-05-07 07:05:59
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Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域，从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。Grad-CAM 的基本思想是，在神经网络中，最后一个卷积层的输出特征图对于分类结果的影响最大，因此我们可以通过对最后一个卷积层的梯度进行全局平均池化来计算
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2023-09-24 11:08:28
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首先在paths_catalog.py文件中修改数据集修改配置文件，并将修改后的配置文件添加到train_net.py的，
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2023-05-18 17:11:02
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# PyTorch GAT 实战指南
在这篇文章中，我将指导你如何使用 PyTorch 实现图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）。GAT 是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，能够有效地捕捉节点之间的关系。以下是我们将要完成的流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 环境准备与库安装 |
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