(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 选读:数据并行处理(多GPU) 张量1_tensor_tutorial %m...
Pytorch tutorial 之Transfer Learning 引自官方:Transfer Learning tutorial Ng在Deeplearning.ai中讲过迁移学习适用于任务A、B有相同输入、任务B比任务A有更少的数据、A任务的低级特征有助于任务B。对于迁移学习,经验规则是如果任务B的数据很小,那可能只需训练最后一层的权重。若有足够多的数据则可以重新训练网络中...
Test set: Average loss: 0.0003, Accuracy: 9783/10000 (98%) 现在你就知道了——这篇博文已经简单向你展示了计算图,并完成了如何使用nn.Module构建一个全连接神经网络。 注:本文在翻译A PyTorch tutorial – deep learning in Python的基础上做了删改。
N-step Learning通过调整多步骤目标n来加快学习速度。 Pytorch Jupyter Notebook: https://nbviewer.jupyter.org/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need/blob/master/07.n_step_learning.ipynb Colab: https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need/blob/master/07.n_step_l...
该系列文章主要受到下面两篇文章的启发: Yunjey Choi,PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers地址:https://github.com/yunjey/pytorch-tutorialJeremy Howard,FastAI development notebooks地址:https://github.com/fastai/fastai_docs/tree/master/dev_nb 本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。
代码:https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial 蚂蚁蜜蜂/练手数据集:链接: https://pan.baidu.com/s/1jZoTmoFzaTLWh4lKBHVbEA 密码: 5suq 课程资源:https://pan.baidu.com/s/1CvTIjuXT4tMonG0WltF-vQ?pwd=jnnp 提取码:jnnp 如果没有Nvidia显卡,torch.cuda.is_available()就是False,是正确的。
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I just started the PyTorch-TutorialDeep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitzand I should add, that I haven't programmed any python (but other languages like Java) before. Right now, my Code looks like importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotasplt...
In this PyTorch tutorial, we covered the foundational basics of neural networks and used PyTorch, a Python library for deep learning, to implement our network. We used the circle's dataset from scikit-learn to train a two-layer neural network for classification. We then made predictions on the...
参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 以下是两种主要的迁移学习场景 微调convnet : 与随机初始化不同,我们使用一个预训练的网络初始化网络,就像在imagenet 1000 dataset上训练的网络一样。其余的训练看起来和往常一样。