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文章 2025-02-03 来自：开发者社区

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

神经常微分方程（Neural ODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同，Neural ODEs将变换过程视为深度（或时间）的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向，尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn（一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩....

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络
文章 2024-12-18 来自：开发者社区

基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络

本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的图神经网络GraphSage在论文引用CiteSeer数据集上进行分类训练的实战讲解。 内容包括GraphSage创新点分析、GraphSage算法原理、GraphSage网络架构剖析与GraphSage网络模型代码实战分析等等。 本文的目录结构安排如下所示： - GraphSage创新点...

基于Pytorch Gemotric在昇腾上实现GraphSage图神经网络
文章 2024-09-12 来自：开发者社区

小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记

在使用lossfuntion的时候,只需要关注输入形状和输出形状 L1Loss 关注点是输入形状:N是batch_size大小 一个具体的使用案例 L1Loss1 默认分别做差,加和计算平均值 import torch from torch.nn import L1Loss inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32) #在使用...

小土堆-pytorch-神经网络-损失函数与反向传播_笔记
文章 2024-08-29 来自：开发者社区

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络 引言 深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的 API 和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。 安装 PyTorch 确保安装了 Py...

文章 2024-08-27 来自：开发者社区

PyTorch 中的动态计算图：实现灵活的神经网络架构

# 概述 PyTorch 是一款流行的深度学习框架，它以其灵活性和易用性而闻名。与 TensorFlow 等其他框架相比，PyTorch 最大的特点之一是支持动态计算图。这意味着开发者可以在运行时定义网络结构，这为构建复杂的模型提供了极大的便利。本文将深入探讨 PyTorch 中动态计算图的工作原理，并通过一些示例代码展示如何利用这一特性来...

文章 2024-08-18 来自：开发者社区

【深度学习】使用PyTorch构建神经网络：深度学习实战指南

 PyTorch是一个开源的Python机器学习库，特别专注于深度学习领域。它由Facebook的AI研究团队开发并维护，因其灵活的架构、动态计算图以及在科研和工业界的广泛支持而受到青睐。PyTorch提供了强大的GPU加速能力，使得在处理大规模数据集和复杂模型时效率极高。 PyTorch的核心特点： 动态计算图：与TensorFlo...

【深度学习】使用PyTorch构建神经网络：深度学习实战指南
文章 2024-08-06 来自：开发者社区

PyTorch代码实现神经网络

首先，我们需要定义一个神经网络模型。以下是一个示例，展示了如何使用 PyTorch 创建一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）： Python import torch import torch.nn as nn import...

PyTorch代码实现神经网络
文章 2024-07-17 来自：开发者社区

pytorch 神经网络设置初始固定参数

在 PyTorch 中，可以通过给神经网络的权重（weight）和偏置（bias）设置一个固定的初始值来实现固定参数的功能。一种方法是在创建网络时手动设置权重和偏置，例如：import torch.nn as nn class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() ...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】50.Pytorch_NLP项目实战：卷积神经网络textCNN在文本情感分类的运用

首先导入实验所需的包和模块。 import os import torch from torch import nn import torchtext.vocab as Vocab import torch.utils.data as Data import torch.nn.fun...

【从零开始学习深度学习】50.Pytorch_NLP项目实战：卷积神经网络textCNN在文本情感分类的运用
文章 2024-06-13 来自：开发者社区

【从零开始学习深度学习】49.Pytorch_NLP项目实战：文本情感分类---使用循环神经网络RNN

同上一篇文章中的搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。本文，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪。 导入所需的包或模块。 import collections import os im...

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