Pytorch的常用模块和用途说明
关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com) Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下我们经常使用的Pytorch的常用模块和用途。 PyTorch是一个开源的深度学习平台，提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。以下是一些PyTorch...
Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解
1.What is torch.cat() cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。所以显而易见就是拼接两个tensor的意思 2.How to use torch.cat() C = torch.cat( (A,B),0 ) #按维数0拼接（竖着拼） C = torch.cat( (A,B),1 ) #按维数1拼接（横着拼） 3.Actual code of torch.cat(....
探索PyTorch：自动微分模块
学习目标 掌握梯度计算 自动微分（Autograd）模块对张量做了进一步的封装，具有自动求导功能。自动微分模块是构成神经网络训练的必要模块，在神经网络的反向传播过程中，Autograd 模块基于正向计算的结果对当前的参数进行微分计算，从而实现网络权重参数的更新。 ...
PyTorch数据处理：torch.utils.data模块的7个核心函数详解
在机器学习和深度学习项目中,数据处理是至关重要的一环。PyTorch作为一个强大的深度学习框架,提供了多种灵活且高效的数据处理工具。本文将深入介绍PyTorch中 torch.utils.data 模块的7个核心函数,这些工具可以帮助你更好地管理和操作数据。我们将详细解释每个函数,并提供代码示例来展示它们的使用方法。 1、Dataset类 Dataset 类是PyTorch数据处理...
Pytorch-自动微分模块
接下来我们进入到Pytorch的自动微分模块torch.autograd~ 自动微分模块是PyTorch中用于实现张量自动求导的模块。PyTorch通过torch.autograd模块提供了自动微分的功能，这对于深度学习和优化问题至关重要，因为它可以自动计算梯度，无需手动编写求导代码。torch.autograd模块的一些关键组成部分： 函数的反向...
Pytorch图像处理注意力机制SENet CBAM ECA模块解读
1. 注意力机制注意力机制最初是为了解决自然语言处理（NLP）任务中的问题而提出的，它使得模型能够在处理序列数据时动态地关注不同位置的信息。随后，注意力机制被引入到图像处理任务中，为深度学习模型提供了更加灵活和有效的信息提取能力。注意力机制的核心思想是根据输入数据的不同部分，动态地调整模型的注意力，从而更加关注对当前任务有用的信息。在图像处理中，注意力机制广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等....
PyTorch基础之模型保存与重载模块、可视化模块讲解（附源码）
训练模型时，在众多训练好的模型中会有几个较好的模型，我们希望储存这些模型对应的参数值，避免后续难以训练出更好的结果，同时也方便我们复现这些模型，用于之后的研究。PyTorch提供了模型的保存与重载模块，包括torch.save()和torch.load()，以及pytorchtools中的EarlyStopping，这个模块就是用来解决上述的模型保存与重载问题一、保存与重载模块若希望保存/加载模....
PyTorch基础之优化器模块、训练和测试模块讲解（附源码）
一、优化器模块torch.optim是一个具备各种优化算法的库，可以支持大部分常用的优化方法，并且这个接口具备足够的通用性，这使得它能够集成更加复杂的优化算法1：optimizer的使用构建一个optimizer对象参数设置（需要优化的参数、设置学习率等）另外，还可以单独设置每个参数值表示model.base的参数都将使用0.001的学习率，model.regression的参数将使用0.000....
PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~激活函数是神经网络中的重要组成部分。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间有一个函数关系。如果这个函数我们设置为非线性函数，深层网络的表达能力将会大幅度提升，几乎可以逼近任何函数，这里，我们把这些非线性函数叫做激活函数。激活函数的作用就是给网络提供非线性的建模能力。一、Sigmoid函数Sigmoid函数指一类S型曲线函数，为两端饱和函数....
PyTorch基础之网络模块torch.nn中函数和模板类的使用详解（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~PyTorch中的torch.nn模块有许多自带的函数，如全连接层，卷积层，归一化层等，都已经被封装在该模块下，可以直接使用，在编写代码的过程中十分简便，下面对他们进行介绍一、torch.nn函数简介（1） nn.Linear()用于设置网络中的全连接层 import torch from torch import nn linear = torch.....
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