PyTorch学习笔记(三):PyTorch主要组成模块
1 深度学习步骤(1)数据预处理:通过专门的数据加载,通过批训练提高模型表现,每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练(2)深度神经网络搭建:逐层搭建,实现特定功能的层(如积层、池化层、批正则化层、LSTM层等)(3)损失函数和优化器的设定:保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现(4)模型训练:使用并行计算加速训练,将数据按批加载,放入GPU中训练,对损失函数反向传播回网络最前面的层,....
PyTorch学习笔记(二):PyTorch简介与基础知识
1. PyTorch简介概念:由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库优势:简洁、上手快、具有良好的文档和社区支持、项目开源、支持代码调试、丰富的扩展库2 PyTorch基础知识2.1张量分类:0维张量(标量)、1维张量(向量)、2维张量(矩阵)、3维张量(时间序列)、4维张量(图像)、5维张量(视频)概念:一个数据容器,可以包含数据....
PyTorch学习笔记(一):PyTorch环境安装
安装参考:1.视频教程:3分钟深度学习【环境搭建】CUDA +Anaconda 简单粗暴_哔哩哔哩】2.windows10下CUDA11.1、cuDNN8.0、tensorflow-gpu2.4.1安装教程以及问题解决方法_3.Win10中CUDA、cuDNN的安装与卸载3.Pytorch详细安装-强推!1.安装CUDA安装包下载地址(主博客在介绍版本选择的时候也有提到)官网各种version的....

60分钟闪击速成PyTorch(Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz)学习笔记
1. Tensor教程notebook:https://github.com/PolarisRisingWar/Note-of-PyTorch-60-Minutes-Tutorial/blob/master/tensor_tutorial.ipynb什么是Tensor?torch中的Tensor是一种数据结构,其实在使用上与Python的list、numpy的array、ndarray等数据结构....

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