官网地址: https://pytorch.org/tutorials/beginner/basics/buildmodel_tutorial.html 代码练习: importosimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms# 优先使用gpu训练模型
importtorch#可以是一个数x = torch.tensor(666)print(x)#可以是一维数组(向量)x = torch.tensor([1,2,3,4,5,6])print(x)#可以是二维数组(矩阵)x = torch.ones(2,3)print(x)#可以是任意维度的数组(张量)x = torch.ones(2,3,4)print(x)#创建一个空张量x = torch.empty(5,3)print(x)#创...
wget https://raw.githubusercontent.com/Atcold/pytorch-Deep-Learning/master/res/plot_lib.py 下载plot_lib绘图库到本地,引入基本库,初始化参数。 importrandomimporttorchfromtorchimportnn, optimimportmathfromIPythonimportdisplayfromplot_libimportplot_data, plot_model, set_default#因为colab是支持GPU的,torch...
ds_train=datasets.ImageFolder("./eat_pytorch_datasets/cifar2/train/",transform=transform_img,target_transform=transform_label)ds_val=datasets.ImageFolder("./eat_pytorch_datasets/cifar2/test/",transform=transform_img,target_transform=transform_label)print(ds_train.class_to_idx) dl_train=DataLoader(ds...
pytorch 代码练习 一、pytorch基础练习 PyTorch是一个python库,它主要提供了两个高级功能: GPU加速的张量计算 构建在反向自动求导系统上的深度神经网络 定义数据使用torch.Tensor , tensor的意思是张量,是数字各种形式的总称 可以定义数、向量、二维数组和张量。
2.1.3 Python代码小练习:计算Softmax函数 对于Python科学计算来说,最简单的想法就是将数学公式直接表达成程序语言,可以说,Python满足了这个想法。本小节将使用Python实现一个深度学习中最为常见的函数——Softmax函数。至于这个函数的作用,现在不加以说明,笔者只是带领读者尝试实现其程序的编写。 Softmax的计算公式如下:...
pytorch代码练习 pytorch练习 使用torch.Tensor定义数据 , tensor的意思是张量,是数字各种形式的总称,可以定义数、向量、二维数组和张量。 importtorch#可以是一个数x = torch.tensor(666)print(x)#可以是一维数组(向量)x = torch.tensor([1,2,3,4,5,6])print(x)#可以是二维数组(矩阵)x = torch.ones(2...
Pytorch基础入门练习 import 导入 import torch # 基本的torch函数 import torch.autograd as autograd # 自动求导 import torch.nn as nn # 神经网络类都在这个里面 import torch.nn.functional as F # 几乎所有的激励函数 import torch.optim as optim # 优化 1 2 3 4 5 创建Tensors # create 1D vector...
PyTorch 2.0深度学习从零开始学上QQ阅读APP,阅读体验更流畅 领看书特权 2.1.2 PyCharm的下载与安装 和其他语言类似,Python可以使用Windows自带的控制台进行程序编写。但是这种方式对于较为复杂的程序工程来说,容易混淆相互之间的层级和交互文件,因此在编写程序工程时,建议使用专用的Python编译器PyCharm。 1.PyCharm的...
pytorch.org/tutorials/b 代码练习: import torch import torchvision.models as models model = models.vgg16(weights='IMAGENET1K_V1') torch.save(model.state_dict(), 'model_weights.pth') model = models.vgg16() # we do not specify ``weights``, i.e. create untrained model model.load_state...