1 Python学习中的两大法宝函数理解package结构以及dir()和help()函数Pytorch可以比喻为一个工具箱，里面有很多分区，每个分区的工具有不同的作用dir()函数的作用：查看对象内的所有的属性和方法，返回包含查询对象的所有属性和方法名称的列表。（能让我们知道工具包以及工具包中的分隔区有什么东西）help()函数的作用：help()函数帮助我们了解模块、类型、对象、方法、属性的详
一 安装PyTorchpytorch官网：https://pytorch.org/ 。如果直接输入官网打不开可以考虑百度pytorch，从百度进入官网。需要先安装python，然后如下图所示，选择之后用command安装。 测试是否安装成功，在python里面import torch看是否报错，如果没有报错则安装成功。二 Tensor张量torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵
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2024-02-21 19:34:14
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教程链接：
https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
这是一份非常简洁的学习材料，目标是让学习者了解 PyTorch 的 Tensor 库和神经网络，以及如何训练一个可以进行图像分类的神经网络。
虽然是入门课程，但也有一定门槛
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2023-10-18 17:00:37
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1. 为什么是pytorch在深度学习领域，框架已经比较成熟，再tensorFlow2.0发布之后，工业界基本是tensorFlow一家独大（caffe哭)，这很大程度上是因为tensorFlow庞大社区的支持和设备管理上简单的操作。而pytorch因为与python是好基友而且和numpy等科学计算库相容性较好，且容易调试，成了科研界的爱宠。由于作者是为了做科研项目（捡垃圾吃）而学习所以使用to
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2023-08-13 23:42:37
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优化算法1.Momentum2.AdaGrad3.RMSProp4.AdaDelta5.Adam1.Momentum目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。对
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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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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# 动手学深度学：PyTorch 入门指南
深度学习是人工智能领域中一种重要的技术，它通过模拟人脑的神经网络来处理数据。而 PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，由 Facebook 研发，因其灵活性和易用性而备受欢迎。在本篇文章中，我们将通过一些简单的代码示例来了解 PyTorch 的基本用法，帮助初学者快速上手。
## PyTorch 的基本概念
在深入探讨代码之前，我们先了解一
原创
2024-10-28 06:59:41
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一、基本数据结构——Tensor1. Tensor 构建 Tensor 是 Pytorch 的基本数据结构，同 numpy 的 ndarray 类似，一般来说，0维代表标量，1维代表向量，2维代表矩阵，3维代表图像、文本等数据。 Tensor 有多种构建方法，包括：使用 rand 函数构建随机 tensor：x = torch.rand(4,4,4)
# 输出 4*4*4 的三维tensor使用
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2024-03-03 23:09:44
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# PyTorch动手学: 深度学习的入门之路
PyTorch是一个强大且灵活的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。它的设计理念使得用户可以以更加直观的方式进行深度学习模型的构建和训练。本文将带您通过一个简单的示例，了解PyTorch的基本用法，同时借助图示化工具深入理解深度学习模型的训练过程。
## PyTorch基本概念
在学习PyTorch之前，我们需要了解几个基本
原创
2024-09-24 07:03:13
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在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版，原书用的深度学习框架是MXNet，这个框架经过Gluon重新再封装，使用风格非常接近pytorch，但是由于pytorch越来越火，个人又比较执着，想学pytorch，好，有个大神来了，把《动手学深度学习》整本书用pytorch代码重现了，其GitHub网址为：https://github.com/ShusenTang/Dive-into
目录一、深度学习硬件CPU 和 GPU1.1 深度学习硬件◼ 计算机构成◼ 程序执行的原理◼ 内存◼ 存储器◼ 中央处理器（CPU）1.2 如何提升cpu的利用率？（如何使运算在cpu上进行的更快，特别是数值运算：矩阵乘法、线性运算等）◼ 提升空间和时间的内存本地性◼ 尽量使用多核并行计算1.3 GPU◼ GPU◼ cpu和gpu的对比◼ 如何提升GPU的利用率？◼ CPU/GPU带宽◼ 如何在C
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2024-01-02 10:03:43
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PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github：
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2024-03-13 21:46:39
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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
ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》 原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。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，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同，针对此书英文版的PyTorch重构
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2024-02-29 12:52:15
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动手学深度学习-李沐 pytorch 基于Win10环境配置写在前面配置步骤1.从网页版《动手学深度学习》中下载所需文件2.开始创建环境 写在前面提示： 1.这篇文章用来记录我在B站学习李沐老师的动手学深度学习课程中的环境配置过程； 2.该过程结合了上其他博主以及B站视频评论区很多同学的内容，如果有侵权可以我删除； 3.这篇文章只是用来记录！！没有任何其他用途 4.本文默认你已经安装
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2024-09-09 17:06:11
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# 动手学深度学习 PyTorch 源码
对于刚入行的小白，理解和实现“动手学深度学习”中的 PyTorch 源码，可以看作是一个系统性的学习过程。本文将向你介绍实现步骤，并逐步指导你完成这一过程。
## 整体流程
下面为你准备了一张学习流程表，帮助你理清每一步的目标。
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
原创
2024-10-28 05:55:48
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# 动手学深度学习 PyTorch 下载
## 引言
深度学习已经成为当前最热门的领域之一，而 PyTorch 作为深度学习中的一个重要工具包，被广泛应用于各种领域。对于小白来说，学习 PyTorch 可能有一些困难，因此本文将引导你学习如何动手学习 PyTorch，并提供详细的步骤和代码示例。让我们开始吧！
## 整体流程
以下是整个学习过程的流程图：
```mermaid
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原创
2024-01-23 08:59:43
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# 动手学深度学习 pytorch版
## 简介
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是深度学习领域的一个重要工具。对于刚入行的开发者来说，学习如何使用PyTorch实现深度学习任务可能是一项挑战。本文将介绍使用PyTorch进行深度学习的流程，并给出详细的代码示例和注释。
## 流程概述
下表展示了整个深度学习任务的流程，包括数据准备、模型构建、模型训练、模型评估和模型应用。
原创
2023-09-12 11:41:00
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# 动手学深度学习 pytorch github
## 引言
在当今人工智能火热的背景下，深度学习已经成为一种强大的工具，被广泛应用于各个领域。而PyTorch作为一种流行的深度学习框架，具有易用性和灵活性，深受开发者的喜爱。本文将向你介绍如何通过GitHub上的开源项目来学习PyTorch深度学习。
## 整体流程
下面是整个学习过程的流程图：
```mermaid
erDiagram
原创
2023-12-16 07:37:26
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