PyTorch 可以说是最无缝地将深度学习领域的思想转化为 Python 代码的软件之一。因此,PyTorch 在研究中得到广泛的采用,国际会议上的高引用次数就证明了这一点。 PyTorch 从研发到成为产品的过程是一件值得关注的事情。虽然 PyTorch 最初专注于研究工作流,但它已经配备了高性能的 C++运行环境,用于部署模型进行推理而不...
第1 部分 PyTorch 核心 欢迎阅读本书的第1 部分,这是我们学习PyTorch的起点。在这一部分你将了解PyTorch 的基本结构,学会构建 PyTorch项目所需的基本技能。 在第1 章中,我们将开始接触 PyTorch,了解它是什么,它可解决什么问题,以及它与其他深度学习框架的关系。 第2 章将带我们进行一次轻松的旅行,给我们一个...
PyTorch JIT会在我们保存模型时保持模型的状态:我们已经将它置于评估模式,而且我们的参数不需要梯度。如果我们之前没有注意到这一点,我们将需要在执行过程中使用torch.no_grad():。 【提示】: 你可以运行经过JITed和导出的PyTorch模型,而不需要保留源代码。然而,我们总是希望建立一个工作流,在那里我们可以自动地从源...
Deep Learning with PyTorch是Vishnu Subramanian创作的计算机网络类小说,QQ阅读提供Deep Learning with PyTorch部分章节免费在线阅读,此外还提供Deep Learning with PyTorch全本在线阅读。
Learn the fundamentals of deep learning with PyTorch on Microsoft Learn. This beginner-friendly learning path introduces key concepts to building machine learning models in multiple domains, including speech, vision, and natural language processing. ...
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中的数据以tensor的形式存在,类似于numpy中的ndarrays。可以更好地利用GPU加速运算。 torch.empty():定义了一个未被初始化的张量,会被随机初始化为内存中的值。 torch.random()定义一个值为随机数的张量。 torch.zeros(行数,列数,dtype=torch.long)定义一个值为0的张量 ...
Deep Learning with PyTorch 1.x是Laura Mitchell Sri. Yogesh K. Vishnu Subramanian创作的工业技术类小说,QQ阅读提供Deep Learning with PyTorch 1.x部分章节免费在线阅读,此外还提供Deep Learning with PyTorch 1.x全本在线阅读。
2.1.5 运行 在新数据上运行经过训练的模型的过程在深度学习圈中称为推理(预测)。 为了进行推断,我们需要将网络置于评估模式: 如果我们忘记这样做,则某些预训练的模型(例如...
Deep-Learning-with-PyTorch-3.2.3 张量的实质 3.2.3 张量的实质 Python列表或数字元组是在内存中单独分配的Python对象的集合,如图3.3左侧所示。 另一方面,PyTorch张量... 0.1 追求科技的足球 0 1 Deep-Learning-with-PyTorch-3.2.2 构造我们的第一个张量 3.2.2 构造我们的第一个张量 让我们构造第一个Py...