pytorch 学习笔记

最新推荐文章于 2024-10-11 14:22:28 发布
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本文深入探讨了深度学习中常用的PyTorch库，重点解析了torch.gather()函数用于从张量中根据索引选取特定值的操作，以及torch.split()函数如何对张量进行切分。同时，我们还讨论了GLUE任务在自然语言处理中的应用，并介绍了itertools.product()和zip()在组合计算中的作用。此外，文章还涉及了字符串反转、pandas透视表的使用技巧以及函数装饰器和静态方法的实现原理。通过对这些核心概念的理解，读者将能更好地掌握PyTorch和深度学习实践。
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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

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PyTorch学习笔记整理，内容参考多个多个优秀Pytorch学习资源，适合深度学习pytorch学习者学习。(开篇词)PyTorch 学习笔记 - PyTorch 学习笔记；动手学CV-Pytorch:动手学CV-Pytorch；Pytorch 中文文档：主页 - PyTorch中文文档；Pytorch Tutorials...
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07-21 851
PyTorch是一个开源的机器学习和深度学习框架，由Meta（原Facebook）人工智能研究院FAIR开发。它允许用户利用Python代码处理数据并编写深度学习算法，尤其擅长于GPU加速和动态神经网络。PyTorch的核心数据结构是张量，类似NumPy数组，但支持GPU计算。该框架提供了丰富的文档和支持社区，便于用户学习和解决问题。与TensorFlow相比，PyTorch的图是动态的，代码简洁，易于使用，尤其受到学术界和研究者的青睐。
pytorch学习笔记
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10-11 1242
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，具有动态计算图的特性，广泛应用于研究和生产环境。它的灵活性、简单的接口和与 Python 的深度集成使其成为构建机器学习模型的理想工具。PyTorch 是一个灵活、强大的深度学习框架，广泛应用于研究和实际生产中。它提供了动态计算图、GPU 加速、易用的 API 和丰富的社区资源，适合从初学者到专家的各种需求。通过 PyTorch，你可以轻松构建、训练和优化各种复杂的神经网络模型。
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985小菜鸡
03-21 1323
方法是一个函数，用于返回张量的大小，即张量元素的总数。相似，也是用来分割张量的，但不同的是你可以指定每个块的大小，而不是块的数量。第一个维度有两个并列的数据，第二个维度有六个并列的数据，第三个维度有三个并列的数据。属性是一个属性，可以直接通过张量对象访问，返回一个元组（tuple），包含了张量每个维度的大小。这个示例将生成两个 3x3 形状的张量，一个是指定均值和标准差的正态分布张量，另一个是标准正态分布张量。表示将原张量的第二个维度移到第一个维度的位置，将原张量的第一个维度移到第二个维度的位置。
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自学笔记，从0开始学深度学习。(需要你懂点环境搭建，环境这东西多配配就会了)
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06-02 2032
前向钩子（forward hook）在模块的前向传播开始时触发，前向后钩子（forward pre-hook）在前向传播之前触发，反向钩子（backward hook）在反向传播过程中触发。总结来说，钩子提供了一种在 PyTorch 模型的执行过程中插入自定义代码的方法，使得用户可以灵活地调试、监控和扩展模型的功能。作用: 这是一个内部的 C 语言指针，指向张量在底层库（通常是 C++ 实现的 PyTorch 核心）中的具体数据结构。这些钩子可以在张量的梯度计算之前或之后执行自定义的操作。
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【PyTorch学习笔记概述】 PyTorch是Facebook开源的一款深度学习框架，它以其灵活性、易用性和强大的计算能力在学术界和工业界都受到了广泛的欢迎。本笔记将基于B站牛二大人的讲解，深入探讨PyTorch的核心概念、基本...
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此为小弟pytorch的学习笔记，希望自己可以坚持下去。（2020/2/17） pytorch官方文档 pytorch中文教程 tensor tensor是pytorch的最基本数据类型，相当于numpy中的ndarray，并且属性和numpy相似，tensor可在GPU上进行...
mamba-ssm-2.2.2-cp310-cp310-win-amd64.whl+安装环境+测试脚本.7z
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编译环境： vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡 注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的，可以用于RTX20-RTX40系列显卡，安装时候尽量和模块一致
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【创新无忧】基于多元宇宙优化算法MVO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
12-15
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”，介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计，通过模拟系统元件的故障与修复过程，评估配电网的关键可靠性指标，如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性，提升评估精度，适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析，便于复现和扩展应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员，尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员； 使用场景及目标：①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程；②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟；③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式，同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）
12-15
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于控制李雅普诺夫-屏障函数（CLBF）与分布式模型预测控制（DMPC）的电力系统优化控制研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该研究聚焦于提升含光热电站电力系统的安全性与稳定性，特别计及N-k安全约束，通过结合CLBF的稳定性保证能力和DMPC的分布式协同优化优势，实现对复杂电力系统的高效、可靠控制。文中还展示了多个相关
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