学习笔记（8):PyTorch从入门到实战一次学会-数据的索引

最新推荐文章于 2025-06-14 22:44:09 发布
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分类专栏： 研发管理 文章标签： 人工智能 深度学习 神经网络 框架 结构
系统学习Pytorch笔记三：Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms)
Miracle8070
04-17 7万+
Pytorch官方英文文档：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html? Pytorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 1. 写在前面 疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍Pytorch基础知识，因为我发现虽然直接Pytorch实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样...
PyTorch学习笔记（二）：PyTorch简介与基础知识
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-17 8754
本系列主页更新Pytorch学习笔记，分为不同章节，供初学者详细学习Pytorch，入门深度学习。本章主要简单介绍Pytorch基础知识。
Pytorch快速入门
09-14
掌握深度学习框架PyTorch的基本语法熟练使用PyTorch进行数据处理掌握神经网络构建方法，构建各种网络架构图像分类项目实战
pytorch张量数据索引切片与维度变换操作大全
钱多多先森
02-24 1729
(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作 1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式： a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]: 取第一个维度的前2个维度数据(0-2，不包括2)；(2)a[:2,:1,:,:]：取第1个维度的前2个数据，取第2个维度的前1个数据，后两个维度全都取到；(3)a[:2,1:,:,:]：取第1个维度的前2个数据，取第2个维度的第1个索引到最后索引的数据(1-，包含1)，后两个维度全都取到；(4...
系统学习Pytorch笔记一：Pytorch的数据载体张量与线性回归
weixin_45653897的博客
08-07 516
本系列是跟着csdn中一位大神来系统学习一下Pytorch的基本框架知识，尽量做到Pytorch入门
PyTorch深度学习快速入门教程--学习笔记
qq_53732840的博客
08-18 1089
① torchvision中有很多数据集，当我们写代码时指定相应的数据集指定一些参数，它就可以自行下载。② CIFAR-10数据集包含60000张32×32的彩色图片，一共10个类别，其中50000张训练图片，10000张测试图片。
【Pytorch入门】小土堆PyTorch入门教程完整学习笔记（详细笔记并附练习代码 ipynb文件）
热门推荐
几度热忱的博客
03-28 2万+
【Pytorch入门】小土堆PyTorch入门教程完整学习笔记（详细笔记 文末附练习代码 ipynb文件）
PyTorch深度学习框架：从入门到实战
qq_53324833的博客
05-06 1601
实例化SummaryWriter对象首先，你需要创建一个SummaryWriter对象，并指定一个日志目录。记录标量数据使用add_scalar方法记录单个数值，比如损失或准确率。记录图像数据使用add_image方法记录图像。记录直方图数据使用add_histogram方法记录张量的分布直方图。记录文本数据使用add_text方法记录文本信息。记录模型结构图使用add_graph方法记录模型的结构图。关闭SummaryWriter。
PyTorch入门到进阶实战笔记一（慕课网）
苣篛
03-22 1903
笔记一PyTorch入门基础串讲PyTorch的基本概念TensorVariable（autograd）nn.ModuleTensor与机器学习的关系Tensor的类型Tensor的创建Tensor创建编程实例Tensor的属性稀疏的张量Tensor的算术运算加法运算减法运算乘法运算除法运算矩阵运算幂运算开方运算对数运算in-place的概念和广播机制in-place操作广播机制Tensor的取整/取余运算Tensor的比较运算/排序Tensor的三角函数Tensor中其他的数学函数``torch.sign
龙良曲PyTorch入门到实战 深度学习
qq_45895217的博客
12-07 1736
龙曲良pytorch深度学习
强化学习 A2C算法
tony365的博客
06-13 1176
更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。在基于策略的方法中，我们的目标是直接优化策略，而无需使用价值函数。更准确地说，Reinforce 是 基于策略的方法 的一个子类，称为 策略梯度方法。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。然而，因为我们使用蒙特卡洛采样来估计回报（我们使用整个 episode 来计算回报），所以我们在策略梯度估计中存在显着的方差。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 730
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat
xiatiaohcx的专栏
06-10 835
Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 1432
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建
最新发布
qq_74383080的博客
06-14 643
本文系统介绍了基于深度学习的智能图像分类系统构建方法。首先阐述了图像分类的基本概念及其在安防、自动驾驶、医疗等领域的应用。重点讲解了卷积神经网络（CNN）技术及数据增强、迁移学习等关键方法，并以ResNet模型为例提供了详细的代码实现，包括数据准备、模型训练与优化的完整流程。最后通过电商平台商品分类案例展示了95%以上准确率的实际应用效果。文章为计算机视觉领域的图像分类任务提供了从理论到实践的全面指导，并展望了深度学习技术在该领域的未来发展前景。
为什么在自动微分操作中要设置梯度清零
weixin_67868534的博客
06-13 366
为什么要设置梯度清零？获取x点的梯度值: x.grad,会使梯度值不断累加，导致梯度爆炸，所以需要设置清零操作
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 1129
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 1695
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
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