动手学深度学习(PyTorch版)人民邮电出版社 / 2023-2出版 想读 在读 读过 豆瓣评分TM打开App评分 9.4 293人评分电子书/纸质版购买54.90元起简介 ★深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本;★李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合,精心编撰;★全球400多所大学采用的教科书...展开...
由此,我们可以运行这本书中每个部分的代码。 在运行书籍代码、更新深度学习框架或d2l软件包之前,请始终执行condaactivated2l以激活运行时环境。 要退出环境,请运行condadeactivate。 2. 现代卷积神经网络 2.1 深度卷积神经网络(AlexNet) importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(# 这里使用一...
简介: 【动手学深度学习】深入浅出深度学习之PyTorch基础 🌞一、实验目的 正确理解深度学习所需的数学知识; 学习一些关于数据的实用技能,包括存储、操作和预处理数据; 能够完成各种数据操作,存储和操作数据; PyTorch基础,完成《动⼿学深度学习》预备知识2.1-2.5节的课后练习。 🌞二、实验准备 根据GPU安装pytorch...
启动jupyter notebook,使用新增的pytorch环境新建ipynb文件,为了检查环境配置是否合理,输入import torch以及torch.cuda.is_available() ,若返回TRUE则说明实验环境配置正确,若返回False但可以正确导入torch则说明pytorch配置成功,但实验运行是在...
动手深度学习pytorch 1-4章 引言 一:过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014),有助于减轻过拟合的危险。这是通过在整个神 经⽹络中应⽤噪声注⼊ (Bishop, 1995) 来实现的,出于训练⽬的,⽤随机变量来代替权重...
PyTorch基础,完成《动⼿学深度学习》预备知识2.1-2.5节的课后练习。 🌞二、实验准备 根据GPU安装pytorch版本实现GPU运行实验代码; 配置环境用来运行 Python、Jupyter Notebook和相关库等相关库。 🌞三、实验内容 资源获取:关注公众号【科创视野】回复 深度学习 启动jupyter notebook,使用新增的pytorch环境新建ipynb...
pytorch会隐式地构造计算图 要反向传播,在正向计算时需要存储中间结果,反向计算的时候要使用。 requires_grad:创建tensor时,如果该参数设置为True,那就能够计算该tensor的梯度,并将其值放置在grad属性中。 之后,通过x产生的张量,(猜测)会把其与x的梯度关系存储在grad_fn中。经过一系列运算最后得到一个标量后,该标...
“动手学深度学习Pytorch版”笔记 书籍 一: 2.3.3 梯度: 梯度就是对张量中的每个变量都求偏导,求出某点的值,然后将他们按照原先张量的对应顺序写成一个新张量,这个新张量就是原先张量在某点的梯度 如: importtorch x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)print(x)y=x+2print(y)z=y*y*3print(z)out=...
《动手学深度学习》中对于pytorch的安装部分仅介绍了cpu版本的pytorch安装,但从后面的深度卷积神经网络开始cpu不足以支持相关的运算需求,必须使用gpu进行运算。因此,在最开始的预备环节就建议一步到位,装好gpu版的pytorch。本人在最近几天搞环境时走了一些弯路,因此将经验整理出来供大家参考,如有错误敬请指正。