[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 ...
相关链接:Github 地址简书地址CSDN地址Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 注意:请确保torch和torchvision包已经安装。 一、PyTorch 是什么 他是一个基于Python的科学计算包,目标用户有两类 为了使用GPU来替代numpy 一个深度学习援救平台:提供最大的灵活性和速度 开始 张量(Tensors) 张量类似于numpy的ndar...
Github 地址 简书地址 CSDN地址 本教程的目标: 深入理解PyTorch张量库和神经网络 训练一个小的神经网络来分类图片 这个教程假设你熟悉numpy的基本操作。 注意 请确保torch和torchvision包已经安装。 一、PyTorch 是什么 他是一个基于Python的科学计算包,目标用户有两类 为了使用GPU来替代numpy 一个深度学习援救平台:提供...
为了使用GPU来替代numpy 一个深度学习援救平台:提供最大的灵活性和速度 开始 张量(Tensors) 张量类似于numpy的ndarrays,不同之处在于张量可以使用GPU来加快计算。 from__future__importprint_functionimporttorch 1 2 构建一个未初始化的5*3的矩阵: x = torch.Tensor(5, 3)print(x) 1 2 输出: 1.00000e-10...
使用PyTorch 进行深度学习:60分钟快速入门。 本教程的目标是: 总体上理解 PyTorch 的张量库和神经网络 训练一个小的神经网络来进行图像分类 PyTorch 是个啥? 这是基于 Python 的科学计算包,其目标是: 替换NumPy,发挥 GPU 的作用 一个提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台 ...
一个可以提供更加灵活和快速的深度学习研究平台。 1.1 安装 pytorch 的安装可以直接查看官网教程,如下所示,官网地址:https://pytorch.org/get-started/locally/ 根据提示分别选择系统(Linux、Mac 或者 Windows),安装方式(Conda,Pip,LibTorch 或者源码安装)、使用的编程语言(Python 2.7 或者 Python 3.5,3.6,3.7 或者是...
60分钟入门PyTorch(四)——训练一个分类器 Autograd:自动求导 torch.autograd是pytorch自动求导的工具,也是所有神经网络的核心。我们首先先简单了解一下这个包如何训练神经网络。 背景介绍 代码语言:javascript 复制 神经网络(NNs)是作用在输入数据上的一系列嵌套函数的集合,这些函数由权重和误差来定义,被存储在PyTorch中...
PyTorch深度学习:60分钟入门 本教程的目的: 更高层级地理解PyTorch的Tensor库以及神经网络。 训练一个小的神经网络来对图像进行分类。 本教程以您拥有一定的numpy基础的前提下展开 Note: 务必确认您已经安装了 torch 和 torchvision 两个包。 这是一个基于Python的科学计算包,其旨在服务两类场合: 替代numpy发挥GPU潜...
Pytorch深度学习60分钟入门下载教程 1. 整体流程 本教程将指导你如何在60分钟内快速入门Pytorch深度学习。以下是整个流程的步骤概览: 接下来,我们将逐步解释每个步骤应该如何实施,并提供相关的代码示例。 2. 步骤详解 步骤1:下载和安装Anaconda 首先,你需要下载和安装Anaconda,它是一个Python数据科学平台,在深度学习中非...
PyTorch 是一款在深度学习领域极具影响力的开源框架。它以其简洁的设计和易用性,受到了广大研究人员和开发者的喜爱。在短短 60 分钟内,我们可以对它有一个初步但全面的认识。 二、准备工作 在开始之前,需要确保你的开发环境已经安装好了 PyTorch。可以根据你的操作系统和硬件条件(如是否有 GPU 支持),从 PyTorch...