Deep Learning with pyTorch This text aims to explore the deep learning library pyTorch and document it's functionalities. The primary source which I've used is this. General Introduction of pyTorch Tensors are the basic data structures used in pyTorch. They are basically n-dimensional arrays. It...
本书的重点在于 PyTorch 实践,目的是覆盖足够的范围,让你能够通过深度学习来解决现实世界中机器学习的问题,如在视觉领域应用深度学习领域中现有的模型或探索研究文献中提出的新模型。 1.3 为什么用 PyTorch 通过将模型应用到例证,深度学习允许我们执行很多复杂任务,如机器翻译、玩战略游戏以及在杂乱无章的场景中识别物体...
由于这些原因,数据科学库依赖于NumPy或引入专用数据结构(例如PyTorch张量),这些数据结构提供了数值数据结构及其相关操作的高效率低级别实现并将其封装在高级API里。 张量可以表示许多类型的数据,包括图像、时间序列、音频甚至句子。通过定义张量上的操作(本章中将探讨其中的一些操作),即使使用高级(不是特别快速)的语言(例...
storage_offset一个指向该Tensor元素开始的Storage索引,因为可能有些Tensor只使用了Storage的一部分,它控制着每个Tensor的起始位置,一般为0。 stride一个元组,表示获取一个Storage中的一个元素需要在每个维度上跳过多少个元素。 比如下图: 其stride=(3.1),storage_offset=0,根据方程(1),tensor中第2行第2列的值3在...
下面是实现“Deep Learning with PyTorch”的步骤: 接下来,我将逐步解释每个步骤需要做什么,包括需要使用的代码。 3. 数据准备 在深度学习中,数据准备是非常重要的一步。你需要准备好训练集和测试集,并对数据进行预处理。下面是一些常见的数据准备步骤:
batch_size =256train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, root='D:/Jingxian Li/Documents/Machine Learning/5 Pytorch') 定义和初始化模型 num_inputs =784num_outputs =10classLinearNet(nn.Module):def__init__(self, num_inputs, num_outputs):super(LinearNet, self).__...
Deep Learning with Pytorch 中文简明笔记 第八章 Using convolutions to generalize 主要内容 1. 卷积 2. 卷积的实现 2.1 卷积的Padding 2.2 卷积的简单理解 2.3 更进一步:深度和池化(pooling) 2.4 整合进神经网络 3. 使用nn.Module来创建模型 4. 训练网络 ...
PyTorch的安装、CUDA环境的配置以及Tensor的基本操作请查看「深度学习」PyTorch笔记-01-基础知识。 Tensor基本操作 创建 直接输入值创建Tensor: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]]) Out[3]: tensor([[1., 2.], [3., 4.]]) 打印Tensor类...
Pytorch中的各个常用模块及其功能 torch:torch模块本身包含了pytorch中常用的一些激活函数,比如sigmoid(torch.sigmoid)、ReLU(torch.relu)和tanh(torch.tanh)以及pytorch张量的一些操作,比如矩阵的乘法(torch.mm)、张量元素的选择(torch.select)等。除此之外,还可以产生一定形状的张量,比如产生元素全为0的张量(torch.zero...
Learn PyTorch 1.x offerings for implementing deep learning algorithms Contents Preface Section 1: Building Blocks of Deep Learning with PyTorch 1.x Chapter 1: Getting Started with Deep Learning Using PyTorch Chapter 2: Building Blocks of Neural Networks ...