解锁Python数据分析新技能，TensorFlow&PyTorch双引擎驱动深度学习实战盛宴
在当今数据驱动的时代，掌握Python数据分析与深度学习技术已成为提升竞争力的关键。Python以其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了数据分析与机器学习领域的首选语言。而TensorFlow与PyTorch，作为深度学习领域的两大巨头，更是为数据科学家和工程师们提供了强大的工具，助力他们挖掘数据背后的深层价值。 ...
【PyTorch】PyTorch深度学习框架实战（一）：实现你的第一个DNN网络
一、引言 要深入了解大模型底层原理，先要能手撸transformer模型结构，在这之前，pytorch、tensorflow等深度学习框架必须掌握，之前做深度学习时用的tensorflow，做aigc之后接触pytorch多一些，今天写一篇pytorch的入门文章吧，感兴趣的可以一起聊聊。 二、pytorch介绍 2.1 pytorch历史 PyTorch由fac...
从0到1构建AI帝国：PyTorch深度学习框架下的数据分析与实战秘籍
PyTorch以其灵活性与易用性成为了众多开发者与研究者手中的璀璨明珠。本文将引导您踏上一场从数据预处理到模型部署的深度学习之旅，揭秘如何在PyTorch框架下构建AI帝国的奥秘。 一、启程：环境搭建与基础认知 首先，确保您的开发环境已安装PyTorch。PyTorch官网提供了详细的安装指南，支持多种操作系统和GPU加速。安装完成后&#x...
PyTorch深度学习实战 | 迁移学习与自然语言处理实践
01、赛题任务从提供的金融文本中识别出现的未知金融实体，包括金融平台名、企业名、项目名称及产品名称。持有金融牌照的银行、证券、保险、基金等机构、知名的互联网企业如腾讯、淘宝、京东等和训练集中出现的实体认为是已知实体。02、赛题分析1、任务本质使用BERT实体识别微调方法完成任务。2、数据分析针对赛题数据集，我们进行了较为详细的统计和分析。数据集中的文本长度分布如图1所示，文本长度0~500的数据....
PyTorch深度学习实战 | 预测工资——线性回归
01、训练流程1●场景说明通过员工工作年限与工资的对应关系表，找出二者之间的关系，并预测在指定的年限时，工资会有多少。可以看出，这是一个用工作年限预测工资的简单线性回归问题。下面让按照最简单的流程来解决这个问题。2●确定数据观察数据是做数据分析等机器学习的第一步。这一步的主要目的是对训练数据有初步的认识。比如观察数据的特征含义，确定哪些特征是有效的，哪些特征是无效的，数据是否完整，有无缺失。这一....
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实战
一、引言 随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）作为其中的重要分支，日益受到人们的关注。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，为NLP研究者提供了强大的工具。本文将介绍如何使用PyTorch进行自然语言处理的深度学习实践，包括基础概念、模型搭建、数据处理和实际应用等方面。 二、PyTorch与深度学习基础 2.1 PyTorch概述 ...
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....
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