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PyTorch_构建线性回归
使用 PyTorch 的 API 来手动构建一个线性回归的假设函数，数据加载器，损失函数，优化方法，绘制训练过程中的损失变化。原创 2025-05-05 23:06:04 · 552 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_自动微分模块
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。原创 2025-05-05 12:49:25 · 614 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_张量运算函数
【代码】PyTorch_张量运算函数。原创 2025-05-05 10:45:00 · 269 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_张量形状操作
reshape 函数可以在保证张量数据不变的前提下改变数据的维度transpose 函数可以实现交换张量形状的指定维度，permute 可以一次交换更多的维度view 函数也可以用于修改张量的形状，但是它要求被转换的张量内存必须连续，所以一般配合 contiguous 函数使用。squeeze 和 unsqueeze 函数可以用来增加或者减少维度。原创 2025-05-04 21:42:18 · 590 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_张量索引操作
【代码】PyTorch_张量索引操作。原创 2025-05-04 17:12:08 · 391 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_标量张量和数字的转换
对于只有一个元素的张量，使用 item() 函数将该值从张量中提取出来。原创 2025-05-04 11:26:46 · 351 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_numpy转换为张量
【代码】PyTorch_numpy转换为张量。原创 2025-05-04 02:20:44 · 245 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_张量转换为numpy数组
使用 tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray 数组，但是共享内存，可以使用 copy 函数避免共享。共享内存会导致张量或者numpy中的其中一个更改后，另外一个会受到影响。原创 2025-05-04 00:05:22 · 643 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_指定运算设备 （包含安装 GPU 的 PyTorch）
PyTorch默认会将张量创建在 CPU 控制的内存中，即：默认的运算设备为 CPU。我们也可以将张量创建在 GPU 上，能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。原创 2025-05-03 17:54:31 · 1122 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_点积运算
点积运算要求第一个矩阵 shape:(n, m)，第二个矩阵 shape: (m, p), 两个矩阵点积运算shape为：(n,p)原创 2025-05-03 16:56:44 · 917 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_阿达玛积
阿达玛积指的是矩阵对应位置的元素相乘，可以使用乘号运算符，也可以使用mul函数来完成计算。原创 2025-05-03 16:05:44 · 507 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_张量元素类型转换
【代码】PyTorch_张量元素类型转换。原创 2025-05-03 11:42:00 · 324 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_创建01张量
上面的函数里有like表示根据另外一个张量的形状创建全0或者全1的或者全为指定值的张量。原创 2025-05-03 10:58:02 · 449 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_创建线性和随机张量
【代码】PyTorch_创建线性和随机张量。原创 2025-05-02 14:48:43 · 323 阅读 · 0 评论 -
PyTorch_创建张量
在 PyTorch 中，Tensor (张量) 是同一种数据类型的元素的。在 PyTorch 中，数据都是以张量的形式参与计算的。在 PyTorch 中，张量本质是一个对象，所以以“类”的形式封装起来，对张量的一些运算，处理的方法被封装在类中。原创 2025-05-02 14:31:38 · 757 阅读 · 0 评论