PyTorch深度学习中卷积神经网络（CNN）的讲解及图像处理实战（超详细 附源码）
需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、卷积神经网络简介卷积神经网络是深度学习中最常用的一种网络结构，它作为一种深度神经网络结构，擅长处理图像相关的问题，能够将目标图像降维并提取特征，以进行分类识别等运算二、卷积神经网络核心思想1：局部感知图像的局部像素之间往往存在着较强的相关性，局部感知正是利用了这一特性，每次只针对图像的局部信息进行感知，得到特征图，而后在更深层次的网络中继续....
PyTorch深度学习基础之Reduction归约和自动微分操作讲解及实战（附源码 超详细必看）
创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、PyTorch的Reduction操作Reduction运算的特点是它往往对一个Tensor内的元素做归约操作，比如torch.max找极大值，torch.cumsum计算累加，它还提供了dim参数来指定沿矩阵哪个维度执行操作测试效果如下torch.unique用于找出矩阵中出现了哪些元素 测试代码如下import torch a=torch.ten.....
PyTorch深度学习基础之Tensor的变换、拼接、拆分讲解及实战（附源码 超详细必看）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~PyTorch提供了大量的对Tensor进行操作的函数或者方法，这些函数内部使用指针实现对矩阵的形状变换拼接拆分等操作，使得人们无须关心Tensor在内存中的物理结构或者管理指针就可以方便且快速的执行这些操作，下面nelement，ndimension，size等方法 可以查看矩阵元素的个数，轴的个数以及维度等测试代码如下 import torch import .....
PyTorch深度学习基础之Tensor的索引和切片讲解及实战（附源码 简单易懂）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~Tensor支持基本的索引和切片操作，不仅如此，它还支持ndarray中的高级索引包括整数索引和布尔索引操作。运行实例如下 测试代码如下 代码中给出了对应注释索引和切片与numpy中的类似，值得一提的是torch.where(condition,x,y)是用于判断condition的条件是否满足，当某个元素满足时，则返回对应矩阵x相同位置的元素，否则返回矩阵y的元素....
PyTorch深度学习基础之Tensor对象及其应用的讲解及实战（附源码 简单易懂 包括分段 映射 矩阵乘法 随机数等等）
觉得有帮助请点赞关注收藏 有问题可评论区留言~~~Tensor对象是一个维度任意的矩阵，但是一个Tensor中所有元素的数据类型必须一致。torch包含的数据类型和普遍编程语言的数据类型类似，包含浮点型，有符号整型和无符号整形，这些类型既可以定义在CPU上，也可以定义在GPU上。在使用Tensor数据类型时，可以通过dtype属性指定它的数据类型，device指定它的设备（CPU或者GPU）1：....
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