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PyTorch张量

时间：2024-03-22 13:31:41浏览次数：18

标签：tensor 创建 torch 张量 PyTorch print import

基本创建方式

标签：tensor,创建,torch,张量,PyTorch,print,import
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Python实战：PyTorch入门
一、引言深度学习是近年来人工智能领域的热点之一，其在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。Python作为一门流行的编程语言，拥有丰富的深度学习框架，其中PyTorch是近年来备受关注的一个。本文将详细介绍PyTorch的基本概念、安装方法、基础知识以及实战项......
Pytorch神经网络-元组/列表如何喂到神经网络中
......
本地搭建深度学习训练环境（配置conda环境 cuda pytorch...）
目录简介Nvidia驱动和cudatoolKit简介首先我们要下载的东西包括：anaconda（虚拟环境管理）pycharm(代码项目编辑器)Nvidia驱动和cudatoolKitpytorch(最好使用wheel)其中，anaconda和pycharm的下载比较简单，这里不在赘述。主要讲解后两个：Nvidia驱动和cudatoolKitNvidia驱动是向......
通俗易懂解释python和anaconda和pytorch以及pycharm之间的关系
Python：Python就像是一门编程语言的工具箱，你可以把它看作是一种通用的编程语言，就像是一把多功能的工具刀。你可以使用Python来编写各种类型的程序，就像使用工具刀来制作各种不同的手工艺品一样。Anaconda：Anaconda就像是一个装有不同种类工具的大工具箱。这个工具箱里包括了Py......
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（二）
四、使用张量表示真实世界数据本章内容包括将现实世界的数据表示为PyTorch张量处理各种数据类型从文件加载数据将数据转换为张量塑造张量，使其可以作为神经网络模型的输入在上一章中，我们了解到张量是PyTorch中数据的构建块。神经网络将张量作为输入，并产生张......
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（三）
六、使用神经网络拟合数据本章内容包括与线性模型相比，非线性激活函数是关键区别使用PyTorch的nn模块使用神经网络解决线性拟合问题到目前为止，我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在PyTorch中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题，使用了一个只有......
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（四）
第二部分：从现实世界的图像中学习：肺癌的早期检测第2部分的结构与第1部分不同；它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例，从第1部分学到的基本构建模块开始，构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的，我们将探......
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（五）
十二、通过指标和增强改进训练本章涵盖定义和计算精确率、召回率以及真/假阳性/阴性使用F1分数与其他质量指标平衡和增强数据以减少过拟合使用TensorBoard绘制质量指标图上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任......
PyTorch 深度学习（GPT 重译）（六）
十四、端到端结节分析，以及接下来的步骤本章内容包括连接分割和分类模型为新任务微调网络将直方图和其他指标类型添加到TensorBoard从过拟合到泛化在过去的几章中，我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据，构建和改进结节候选的分类器，训练......
Pytorch | Tutorial-07 保存和加载模型
这是对Pytorch官网的Tutorial教程的中文翻译。在本节中，我们将了解如何通过保存、加载和运行模型预测来持久保存模型状态。importtorchimporttorchvision.modelsasmodels保存和加载模型权重PyTorch模型将学习到的参数存储在内部状态字典中，称为 state_dict 。这......

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