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文章 2023-12-19 来自：开发者社区

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Reduction归约和自动微分操作讲解及实战（附源码 超详细必看）
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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的变换、拼接、拆分讲解及实战（附源码 超详细必看）
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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的索引和切片讲解及实战（附源码 简单易懂）
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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：....

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）
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PyTorch实现DCGAN（生成对抗网络）生成新的假名人照片实战（附源码和数据集）

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、生成对抗网络（GAN）GAN（生成对抗网络）是用于教授DL模型以捕获训练数据分布的框架，因此可以从同一分布中生成新数据。它们由两个不同的模型组成，生成器和判别器。生成器的工作是生成看起来像训练图像的假图像，判别器的工作是查看图像并从生成器输出它是真实地训练图像还是伪图像。在训练过程中，生成器不断尝试通过生成越来越好地伪造品而使判别器的性能从超过....

PyTorch实现DCGAN（生成对抗网络）生成新的假名人照片实战（附源码和数据集）
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PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、文本情感分析简介文本情感分析是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析，处理和抽取的过程。接下来主要实现情感分类，情感分类又称为情感倾向性分析，是指对给定的文本，识别其中主观性文本的倾向是肯定的还是否定的，或者说是正面的还是负面的，这是情感分析领域研究最多的内容。通常，网络中存在大量的主观性文本和客观性文本，客观性文....

PyTorch搭建LSTM神经网络实现文本情感分析实战（附源码和数据集）
文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、数据集简介我们将使用Cora数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为7个类别，类别分别是1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两....

PyTorch搭建图卷积神经网络（GCN）完成对论文分类及预测实战（附源码和数据集）
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使用PyTorch搭建VGG模型进行图像风格迁移实战（附源码和数据集）

需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言或者私信~~~一、VGG模型VGG模型是科学家们提出的图像分类模型，这一模型采用了简单粗暴的堆砌3×3卷积层的方式构建模型，并花费大量的时间逐层训练，最终在ImageNet图像分类比赛中获得了亚军，这一模型的优点是结构简单，容易理解，便于利用到其他任务当中VGG-19网络的卷积部分由5哥卷积块构成，每个卷积块中有多个卷积层，结尾处有一个池化层 结构如下图....

使用PyTorch搭建VGG模型进行图像风格迁移实战（附源码和数据集）
文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）

需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、实验数据准备我们使用的是MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一个有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载但是数据集较大，下载花费时间较长，所以建议私信我发给你们数据集将下载的数据集解压，主要使用Image文件夹，这个文件夹一共包含6700张图片，还有它们标签的txt文件大体流程分为以下几步....

PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）
文章 2023-12-19 来自：开发者社区

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）

全部源码请点赞关注收藏后评论区留言即可~~~下面使用torchvision.datasets.MNIST构建手写数字数据集。1：数据预处理PyTorch提供了torchvision.transforms用于处理数据及数据增强，它可以将数据从[0,255]映射到[0,1]2：读取训练数据准备好处理数据的流程后，就可以读取用于训练的数据了，torch.util.data.DataLoader提供了迭....

PyTorch使用神经网络进行手写数字识别实战（附源码，包括损失图像和准确率图像）

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