PyTorch 是一个开源的 Python 深度学习框架,它具有灵活、高效、易于学习等优点,被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。 PyTorch 提供了丰富的工具和函数库,它的核心是一个张量计算库,支持在 GPU 或 CPU 上进行张量计算,并且具有自动求导、动态图、模型保存和加载等功能。 PyTorch 特性如下: 动态计算图:
PyTorch由facebook人工智能研究院研发,2017年1月被提出,是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。 PyTorch的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加...
这里有一份PyTorch实战 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布接近判别器分布就能伪造出逼真的图像。但是 KL 散度等分布的度量方法有很多局限性,本文则介绍了 Wasserstein 距离及 Sinkhorn 迭代方法,它们 GAN 及众多任务上都展示了杰出的性能。 在简单的情况下,我们假设...
#RNN的PyTorch实现importtorch.nnasnnclassSimpleRNN(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):super(SimpleRNN,self).__init__()self.rnn=nn.RNN(input_size,hidden_size,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x,h_0):out,h_n=self....
深度学习实战(2)猫狗大战 本文实验环境: 第一步:利用爬虫构建数据集 1.首先在左侧新建datasets文件夹 2.执行以下代码下载狗的图片 代码可以下载很多图片,觉得足够了可以手动暂停(手动暂停会导致最后一张图片出问题,记得删除) # 首先新建一个datasets文件夹 # 首先新建一个datasets文件夹 from bs4 import Beaut…阅...
第二章 Pytorch基础 2.1 Pytorch 张量 学习心得: 标量是0维张量 向量可以表示一维张量(轴0) 形状(4,) 二维矩阵表示二维张量(上到下轴0,左到右轴1) 形状(4,3) 三维维矩阵表示三维张量(上到下轴0,左到右轴1,外到内轴2) 形状(4,3,2) 初始化张量 ...
PyTorch实现自编码器 首先我们先回顾一下什么是自编码器 , 然后用PyTorch 进行简单的实现。 1.自编码器 如图所示, 自编码器的输入和输出是一样的, 也就是说, 它不需要监督信息(label), 它主要有两部分构成: • 编码器(Encoder) : 输入数据 (可以是文本, 图像, 视频, 语音), 输出latent code, 比如上图...
论文写完了, 最近准备整理一下pytorch的基础知识。用pytorch 也快三年了,以前都是直接在官网找对应的教程和CSDN上博客学习,现在准备结合udacity 的课程进行笔记整理。 Part 1. tensors in pytorch The basic op…
1.PyTorch核心开发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。 2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践,包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。 3. PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力: ...
PyTorch实战:Kaggle房价预测代码下载指南 在本文中,我们将逐步学习如何利用PyTorch实现Kaggle房价预测的项目。从项目前期的准备、数据获取、模型训练到结果提交,我们将详细阐述每一个步骤。以下是整个流程的概述: 流程概述 详细步骤 1. 注册Kaggle账号 首先,在[Kaggle官网]( ...