PyTorch 是一个 Python 程序库,有助于构建深度学习项目。它强调灵活性,并允许用深度学习领域惯用的 Python 来表示深度学习模型。它的易用性使得它在研究社区中有了早期的使用者,并且在第 1 次发布之后的几年里,它已经成为应用程序中使用最广泛的深度学习工具之一。 正如Python 在编程方面所做的那样,PyTorch 也为...
[Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz] (https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html) 的中文翻译,目前在网上看到所有中文翻译版本都已经过时了,所以才又重新翻译了一遍,确保与官方同步 目录 张量 Autograd: 自动求导本章是冲突的重灾区,建议阅读 神经网络 训练一个分类器 ...
获取和读取数据 # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用defload_data_fashion_mnist(batch_size, root='D:/Jingxian Li/Documents/Machine Learning/5 Pytorch'):"""Download the fashion mnist dataset and then load into memory."""transform = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets...
步骤5:反复实践 通过不断实践项目,深入理解PyTorch的原理和使用方法,掌握深度学习的技能。 结语 通过以上步骤,你可以学习“deep learning with pytorch中文版”,建议你在学习过程中多加实践,不断优化和改进自己的项目,祝你学习顺利!
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 ...
⁶ 例如,Stanislav Nikolov 等人,“Deep Learning to Achieve Clinically Applicable Segmentation of Head and Neck Anatomy for Radiotherapy”,arxiv.org/pdf/1809.04430.pdf。 ⁷ 这里的错误是 0 处的环绕将不会被检测到。对我们来说并不重要。作为练习,实现适当的边界检查。 ⁸ 修复这个问题对教会你关于 P...
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. ...
在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数”中我们介绍了神经网络常用的损失函数。本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及基于梯度下降的一类优化算法。首先介绍梯度下降法的主要思想,其次介绍批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降(mini-batch)的主要区别。
然而,如果要处理的分类任务十分复杂,具有多类别、小样本等特征时,结合深度学习和度量学习的深度度量学习((Deep Metric Learning,简称 DML)),才是真正的王者。 深度度量学习又被称为距离度量学习(Distance Metric Learning)。相较于度量学习,深度度量学习可以对输入特征做非线性映射。
Pytorch官网Pytorch.org最近发布了一本开源书深度学习《Deep Learning with PyTorch》,共141页pdf,限时开放,涵盖了深度学习和Pytorch库的介绍,预训练网络,张量,学习机制,数据神经网络学习。使用PyTorch的深度学习提供了一个详细的、实际操作的介绍,本书介绍如何使用PyTorch构建和训练神经网络,PyTorch是一个流行的开源机器学...