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文章 2025-09-17 来自：开发者社区

PyTorch学习实战：AI从数学基础到模型优化全流程精解

一. 人工智能、机器学习与深度学习的关系 1.1 概念层次解析 人工智能（AI）：使机器模拟人类智能的广义领域 机器学习（ML）：通过数据驱动的方法让系统自动改进性能 深度学习（DL）：基于多层神经网络的机器学习子领域 关系示意图： 人工智能 ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习 ...

PyTorch学习实战：AI从数学基础到模型优化全流程精解
文章 2023-05-10 来自：开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 02 Pytorch快速上手（二）GPU与CPU张量切换+具有随机值的张量+张量的数学运算

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....

【Pytorch神经网络理论篇】 02 Pytorch快速上手（二）GPU与CPU张量切换+具有随机值的张量+张量的数学运算
文章 2022-12-20 来自：开发者社区

PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现

卷积卷积在数据分析中无处不在。几十年来，它们已用于信号和图像处理。最近，它们已成为现代神经网络的重要组成部分。在数学上，卷积表示为：尽管离散卷积在计算应用程序中更为常见，但由于本文使用连续变量证明卷积定理（如下所述）要容易得多，因此在本文的大部分内容中，我将使用连续形式。之后，我们将返回离散情况，并使用傅立叶变换在PyTorch中实现它。离散卷积可以看作是连续卷积的近似值，其中连续函数在规则网格....

PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现
文章 2022-10-30 来自：开发者社区

PyTorch: 张量的变换、数学运算及线性回归

本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。张量变换1.torch.reshapetorch.reshape(input,shape)功能：变换张量形状注意事项：当张量在内存中是连续时，新张量与 input 共享数...

PyTorch: 张量的变换、数学运算及线性回归

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