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文章 2023-05-08 来自：开发者社区

Pytorch介绍以及基本使用、深入了解、案例分析。（下）

2-5、其他常用函数2-5-1、torch.manual_seed# 设置生成随机数的种子 # 为了使得结果可以复现。 # 参数：seed，设置的种子。三、深入了解Pytorch3-0、训练神经网络背景：神经网络（NN：Neutral NetWork）是在某些输入数据上执行的嵌套函数的集合。 这些函数由参数（由权重和偏差组成）定义，这些参数在 PyTorch 中存储在张量中。训练 NN 分...

Pytorch介绍以及基本使用、深入了解、案例分析。（下）
文章 2023-05-08 来自：开发者社区

Pytorch介绍以及基本使用、深入了解、案例分析。（上）

前言Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程，相比于Tensorflow，Pytorch简介易用。一、为什么选择Pytorch简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易....

Pytorch介绍以及基本使用、深入了解、案例分析。（上）
文章 2023-04-05 来自：开发者社区

什么是LSTM模型，什么是BILSTM模型，给出　pytorch案例

LSTM模型是一种循环神经网络模型，它在处理序列数据时能够有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM模型引入了门机制（如遗忘门、输入门和输出门），以便在序列中选择性地保存或遗忘信息。这些门可以根据输入数据自适应地学习。BILSTM模型是一种双向LSTM模型，它包含两个LSTM模型，一个正向模型和一个反向模型。正向模型按照时间顺序读取输入序列，而反向模型按照相反的顺序读取输入序列。这使得BILS....

文章 2023-01-13 来自：开发者社区

Pytorch中torchvision包transforms模块应用小案例

Pytorch提供了torchvision这样一个视觉工具包，提供了很多视觉图像处理的工具，其中transforms模块主要提供了PIL Image对象和Tensor对象的常用操作，其中最核心的三个操作分别是：（1）ToTensor：将PIL Image对象转换成Tensor，同时会自动将[0,255]归一化至[0,1]。（2）ToPILImage：将Tensor对象转换成PIL Image对象....

Pytorch中torchvision包transforms模块应用小案例
问答 2022-08-15 来自：开发者社区

有什么部署pytorch模型在咱们fc上的案例吗

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