简介 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手...展开短评 打开App写短评 青定姑娘2023-11-14 13:22:36 几年前看过,忘了标记。书中的每行代码我都自己动手敲过一遍,现在回头看,这本书对我帮助...
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(# 这里使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。# 同时,步幅...
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...
《动手学深度学习 PyTorch版》是2023年人民邮电出版社出版的图书。内容简介 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15...
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:PyTorch版与普通版的区别 在深度学习的学习旅程中,选择合适的框架是至关重要的,尤其是在面对像PyTorch这样强大的深度学习库时。然而,对于刚入行的小白来说,“动手学深度学习”的PyTorch版和普通版的区别可能并不是很清晰。在这篇文章中,我将为你详细解析这两者之间的区别,并提供一个明确的学习流程...
《动手学深度学习（PyTorch版）》是2023年人民邮电出版社出版的图书，作者是阿斯顿·张（Aston Zhang）、李沐（Mu Li） 等。内容简介 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并...
动手学 深度学习 pytorch pdf,3.2线性回归的从零开始实现介绍如何只利用Tensor和autograd来实现一个线性回归的训练,来深入理解深度学习是如何工作的。首先,导入本节中实验所需的包或模块,其中的matplotlib包可用于作图,且设置成嵌入显示。%matplotlibinlineimporttorch