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...
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。 ...
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实战宝典:从数据分析小白到深度学习高手的飞跃之旅
在当今这个数据爆炸的时代,掌握深度学习技术已成为解锁未来科技大门的钥匙。PyTorch,作为深度学习领域的璀璨明星,以其简洁易用、动态图计算等特性,吸引了无数数据科学爱好者与从业者。本文将深入探讨PyTorch如何助力一位数据分析小白,逐步成长为深度学习领域的佼佼者。 PyTorch:深度学习的新宠PyTorch...
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....
【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛:房价预测案例【含数据集与源码】
1 获取和读取数据集 数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房子的特征,如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据集包括了每栋房子的价格,也就是标签。 我们将通过pandas库读入并处理数据。在导入本节需要的包前请确保已安装pandas库。 ...
【从零开始学习深度学习】48.Pytorch_NLP实战案例:如何使用预训练的词向量模型求近义词和类比词
本文将介绍如何使用已经在大规模语料上预训练的词向量模型来求近义词和类比词。 1. 下载预训练的词向量 基于PyTorch的关于自然语言处理的常用包有官方的torchtext以及第三方的pytorch-nlp等等。你可以使用pip很方便地按照它们,例如命令行执行 pip ...
【从零开始学习深度学习】47. Pytorch图片样式迁移实战:将一张图片样式迁移至另一张图片,创作自己喜欢风格的图片【含完整源码】
本文将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上,即样式迁移(style transfer)。这里我们需要两张输入图像,一张是内容图像,另一张是样式图像,我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。下图中的内容图像为雷尼尔山国家公园(Mount Rainier National Park)的风景照,而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了....
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